Park et al. 2013 presentation in Korean

1. 날씨, 감정, 그리고 트위터.
박건우
2013-10-29
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2. Motivation
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3. 2013-10-29
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4. source: http://goo.gl/fvQzfG
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5. 사람들이 많이 모여있는
‘소셜’ 미디어이니까,
어떤 패턴이 드러나지 않을까?
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6. Dataset
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7. source: http://goo.gl/ZksQ4d
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source: http://goo.gl/gn6ENM
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8. Dataset
• 트위터 데이터
•
•
•
•
2009, 4월
Crawling via API
미국 지역의 전체 트윗
각 사용자들에 대한 위치 정보
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9. Dataset
• 날씨 데이터
•
•
•
•
•
2009, 4월
http://www.wunderground.com
Web crawling
미국의 각 weather station의 날씨 정보들
각 state에 해당하는 weather station들의
날씨 정보 mapping
source: http://www.wunderground.com
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10. Approach
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11. source: http://goo.gl/2UhcYi
<감성 분석>
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<상관관계 분석>
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12. Approach
• 감성 분석
• LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count)
• 긍/부정 감정 제공
• 지역별, 날짜별 평균값 분석
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13. Approach
• 상관관계 분석
• 피어슨 상관계수 이용 (Pearson’s r )
• -1 < r < 1
• r 값이 0에 가까우면 둘 간에 관계가 없고, 1에 가까울수록 양의 상관관계가, -1에 가
까울수록 음의 상관관계가 있다.
• 날씨의 변화와 감정의 변화는 어떤 관계가 있는가?
• 예) 온도가 올라갈때 긍정 감정이 같이 올라가는 경향이 있다. r > 0.4
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14. Result
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15. Result
• 월 평균 기온 <-> 월평균 긍정 감정
-> 평균 기온이 높은 곳에 살 수록, 긍정적인 경향이 있다.
(r =0.3752)
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16. Result
• 일 평균 기온 <-> 일평균 긍정 감정 (주별로)
=> (각각의 여러 주 별로) 일 평균 기온이 높을 수록 긍정 감정도 높은 경향
이 있다. 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다.
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17. Result
• 일 평균 습도 <-> 일평균 부정 감정 (주별로)
=> (각각의 여러 주 별로) 일 평균 습도가 높을 수록 부정 감정도 높은 경향
이 있다. 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다.
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18. Result
• 일 평균 기압 <-> 일평균 긍정 감정 (주별로)
=> (각각의 여러 주 별로) 일 평균 기압이 높을 수록 긍정 감정도 높은 경향
이 있다. 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다.
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19. Conclusion
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20. Conclusion
• 날씨와 감정의 관계는, 소셜 미디어에서도 드러난다!
• 확실히 뭔가 있다.
• 하지만, 좋은 날씨와 나쁜 날씨에 대한 개념은 지역에 따라 다를 수 있다.
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21. Thank You
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