KCI등재
베이지안 변경점 모형을 이용한 토픽의 변화 탐지 = Detection of changes in topics using Bayesian change point model
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-16(16쪽)
제공처
최근 다양한 매체에서 생성되는 대량의 텍스트 데이터의 양이 급격히 늘어나면서 사회, 경제, 문화 등 여러 도메인에서의 주제 변화 추이를 이해하는 것이 중요시되고 있다. 이에 따라 가장 보편적으로 사용되는 토픽모델링 기법인 Latent Dirichlet Allocation 방법을 확장하는 방식으로 토픽 발생확률의 변화를 모형에 반영하거나 주제의 진화과정을 Hidden Model로 모형화하는 방법들이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 변화 시점의 수를 연구자가 제어하기 까다롭고 토픽 변화에 영향을 미치는 다른 외부변수의 효과를 모형에 반영하기 어렵다. 이에 본 연구는 특정 주제의 등장빈도가 급격히 변화하는 시점 뿐 아니라 외부 변수와의 관계가 급격히 변화하는 양상을 탐지하고 해당 시점 전후의 관계를 탐색하기 위한 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서는 Latent Dirichlet Allocation 기법으로 생성된 주제의 빈도에 대해 Bayesian change point model을 적용하고 베이지안 모형 비교 방법에 따라 최적의 변화점 개수를 판단한다. 본 방법론은 베이지안 모형의 유연함을 통해 효과적으로 주제 변화를 감지할 수 있고 외부 변수와의 관계 변화를 해석하는데 용이 하다. 제안된 방법론을 1948년부터 2022년까지의 국회 본 회의록 데이터에 적용하여 특정 분야의 주제 변화가 급격화 되는 시점을 발견하고 해당 변화의 원인을 추론하였다. 또한, 공변량으로 숙의 민주주의 지수를 모형에 포함하여 민주주의의 성숙 정도와 여성 관련 논제가 나타나는 빈도 간의 관계를 살펴보았다. 본 연구의 결과가 다양한 분야에서의 주제 변화 및 관련 변수 변화 분석에 활용될 수 있음을 시사하며, 연구의 한계와 향후 연구 방향에 대해서 논의하였다.
더보기As the quantity of massive text data generated across various mediums has surged, the significance of comprehending the trends in topic evolution within domains such as society, economy, and culture has grown prominently. Consequently, techniques have been introduced to extend the prevalent topic modeling approach, Latent Dirichlet Allocation, to capture the changing probabilities of topic occurrences or model the evolution of topics using hidden Markov models. However, these approaches often present challenges in controlling the number of change points and incorporating the effects of external variables influencing topic transitions. In response, this study proposes a modeling framework to detect instances of abrupt shifts not only in the frequency of specific topic occurrences but also in the relationships with external variables, and to explore the dynamics around these transition points. In this proposed framework, a Bayesian change point model is applied to the topic frequencies generated by the Latent Dirichlet Allocation, and the optimal number of change points is determined using Bayesian model comparison methods. Leveraging the flexibility of Bayesian modeling, this methodology effectively detects topic transitions and facilitates the interpretation of shifts in relationships with external variables. The introduced methodology is applied to parliamentary session transcript data spanning from 1948 to 2022, revealing instances where topic shifts within a specific field occurred abruptly and enabling the inference of underlying causes behind such shifts. Furthermore, the outcomes of this research suggest the applicability of the findings to the analysis of topic and related variable changes across diverse fields. The study not only underscores the practical implications but also deliberates on limitations and potential directions for future research.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)