온라인 뉴스 댓글 환경에서 여론 특이상황 분석 = An Analysis on Unusual Situations of Public Opinions in Online News Comments
저자
발행사항
부산 : 부산대학교 대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- 부산대학교 대학원 : 전기전자컴퓨터공학과 2016. 8
발행연도
2016
작성언어
한국어
주제어
DDC
005.43 판사항(23)
발행국(도시)
부산
형태사항
iv, 50 장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 우균
참고문헌: 장 41-[48]
DOI식별코드
소장기관
Todays, many people receives online news from a news board of a portal, moreover they actively express their opinions about social events by comments. So, the online news of portal sites plays a crucial role in forming public opinions. Generally, the news posted on the main page of a portal site attracts many people’s attention. It is not difficult to see the news with thousands of comments. Usually a portal site allows writing a comment to a news article only to a user with an account. But a user can open an account easily and even can get several accounts. So, it is possible that one user writes many comments using his/her other account like other users wrote. Actually, some cases of the manipulation of the public opinion by comments on online news happened in Korea. These cases show that a group of suspicious users tried to systematically manipulate the public opinion bring a battalion of users on news articles of portal sites.
This paper focuses on detecting the manipulating the public opinion in the new portal site. I propose a system that clusters the users appearing frequently together on many online news articles. The system collects online news articles and comments from online new portal sites. The collected data are constructed to a database. First, to analyze the unusual users, the word diversity is measured for each user. It denotes how various words a user uses to write a comment. A user with a high word diversity, who writes a comment using various words is considered as a normal user and is excluded from the next analysis. Users with a low word diversity who use a few words to write a comment are extracted, then the appearance similarity between them are calculated. The appearance similarity among users denotes how often the users write comments to the same news article. Users with low appearance similarity are also considered as normal users and are ruled out from the next analysis. Next, the system makes the similarity matrix among the remainder users and performs the affinity propagation clustering using the matrix. To show the performance of the proposed system, I collected news articles and comments of the news board of ‘Nate’ from April 4, 2012 to April 30, 2012. The numbers of users writing the comments are 129,404. Among them, about 1,806 users are suspected to write comments for manipulation the public opinion. And the F-measure is about 58.18%, the purity is about 97.23% for the detection of suspicious users.
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