Stat_Bigdata_analysis_Competition_2022_Summer

전북대학교 통계학과 빅데이터 분석 경진대회(2회), 우수상

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코로나 데이터를 분석하는 문제.

'감정'에 초점을 맞추어 문제 분석 및 해결방안을 제시

코로나 누적 확진자수와 월별 온라인 카드 소비 / 월별 자살자수와 월별 온라인 카드 소비가 매우 높은 상관관계를 보임

• 언론에서의 부정적 단어들은 수용자들에게 부정적 감정을 일으킨다.

• 코로나 이전에 비해 부정적 기사가 1.73배 증가했다.

문제인식

감정소비와 우울증에 관한 대책마련 필요성을 느낌

해결방안 제시

1. 코로나19 관련 기사를 분류
2. 기사의 긍·부정을 분류
3. 긍·부정적 기사의 노출 순서를 조절

1. 코로나 19 관련 기사 분류

• 데이터는 공공데이터 포털에서 제공하는 뉴스 빅데이터를 전처리하여 사용
• 분류모델은 BERT 사용
• 각 분야별 뉴스 6800개와 코로나 관련 기사 4000개를 훈련자료로 사용

2. 기사의 긍·부정 분류

• KNU 감성사전을 이용하여 부정어 구축
• Train 데이터 긍·부정 분류, 라벨링 후 학습

정리

feedback

• 정확도를 말할 때 imbalance 함을 명시.
• 상관관계 말고 causality 분석했으면 더 좋았을 듯