NetMiner를 활용한 텍스트 분석 세미나 개최(키워드분석, 토픽분석, 키워드맵)

 

2017 NetMiner를 활용한 텍스트 분석 세미나

 

 지난 4월 7일 서울대학교 아시아 연구소에서 <2017 NetMiner를 활용한 텍스트 분석 세미나>가 열렸습니다. 

이번 세미나는 ㈜사이람과 서울대학교 사회발전연구소 SNCC가 공동주관으로 개최한 세미나로 신문기사, 소셜미디어 글, 연설문 등 비정형 텍스트 데이터를 분석할 수 있는 NetMiner의 시맨틱 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)을 소개하기 위한 자리였습니다.

 

 

 

 이번 세미나에는 학교, 기관 및 기업의 다양한 분야에서 약 110여 분 정도가 참석하셨습니다. 

논문 데이터를 이용한 학술 연구 분석에 관심이 있는 분들이 가장 많았으며, 그 외에는 인터뷰 및 주관식 설문 응답, 뉴스 기사, 소셜미디어, 특허 데이터 분석에 관심을 가지고 참석해주셨습니다. 

 참고로 이번 세미나 참가 사전 신청은 만 하루도 되지 않아 수용 인원 초과로 조기에 마감되어 텍스트 분석에 대한 연구자 분들의 폭발적인 관심을 확인할 수 있었습니다.

 

텍스트 네트워크 분석을 통해 텍스트의 의미 및 주제를 구조적으로 파악할 수 있다

#키워드추출 #텍스트분석 #키워드맵

 

 

김기훈 ㈜사이람 대표이사(겸 서울대학교 사회발전연구소 SNCC 센터장)

 

먼저 김기훈 ㈜사이람 대표이사가 소셜네트워크분석 전문 소프트웨어인 NetMiner에서 텍스트 분석이 가능해진 것이 어떤 의미를 가지는지, 이를 통해 분석 지평이 얼마나 넓어졌는지 말씀해 주셨습니다.

 

㈜사이람 김강민 상무이사

 

이어서 ㈜사이람의 김강민 상무이사가 텍스트 분석에 대한 개요 및 응용 분야에 대해 말씀해 주셨습니다. 

 

특히 "Text as a Network" 라는 문구로 서두를 열면서 

"'Text', 'Texture' 의 어원을 살펴보면 'Network' 라는 의미가 포함되어 있다.
그러므로 텍스트에 내재된 단어와 그들 간의 관계를 분석하면 텍스트의 의미와 주제에 대해 이해할 수 있다"

라고 강조한 것이 매우 인상적이었습니다. 

 

또한 기존 국내외 텍스트 분석 연구의 현황을 소개하면서 그 동안 연구자들이 텍스트 분석 과정에서 직면한 어려움이 무엇인지 설명했습니다. 

텍스트 분석을 위해서는 여러가지 데이터 전처리와 분석 알고리즘을 포함한 적절한 분석 도구가 필요합니다. 그러나 국내 기존 연구 사례를 보면 대부분 텍스트 네트워크 분석을 위해서 여러 개의 분석 도구를 함께 사용하고 있었습니다. 

 

                                                                                                             (Source: 박치성, 정지원, 2013)

 

 NetMiner 시맨틱 네트워크 분석 기능의 가장 큰 장점은 단어 추출부터 시각화까지 일련의 텍스트 분석 프로세스를 NetMiner 하나로 쉽게 처리할 수 있기 때문에 시간과 비용을 효과적으로 절감할 수 있다는 점입니다. 다시 말해, 여러 개의 분석 도구를 사용할 필요가 없습니다^^

 동시에 다양한 사용자 선택 항목 및 사전 설정 기능을 제공하여 고품질의 정제된 결과를 얻을 수 있어 귀찮은 데이터 후처리 과정을 생략할 수 있습니다. 

 

NetMiner를 활용하면 몇 번의 클릭만으로 쉽고 빠르게, 그러나 정교하게 텍스트를 분석할 수 있다

 

백 번의 말보다 한 번 눈으로 직접 보는 게 낫다는 말이 있죠? 그래서 NetMiner를 이용하여 실제 텍스트 데이터를 분석하는 과정을 시연하였습니다.

참석자들은 인공지능에 대한 50편의 논문 초록에서 어떻게 단어를 추출하는지, 사용자 사전은 어떤 방식으로 구축하고 적용할 수 있는지, 어떤 분석이 가능한지 등을 직접 눈으로 확인할 수 있었습니다.

 

논문 초록에서 키워드 추출, 텍스트 분석, 키워드 맵, 워드클라우드

(그림을 클릭하면 크게 볼 수 있습니다)

 

또한 NetMiner에 포함되어 있는 기계학습 기반의 토픽 모델링 알고리즘을 통해 텍스트 데이터의 하위 주제 및 주요 키워드를 추출한 결과도 볼 수 있었습니다.

 

논문 분석, 키워드 추출, LDA, 텍스트 분석, 키워드 맵, 토픽분석

(그림을 클릭하면 크게 볼 수 있습니다)

 

 

놀라운 점은 NetMiner를 이용해 논문 초록 정보에서 위와 같은 결과를 얻기까지 10분도 걸리지 않았다는 사실!
혹시 기존에 연구자의 직감과 수작업에 의존하여 텍스트 데이터를 분석하셨다면 NetMiner가 최고의 솔루션이 될 것이라 확신합니다. 

 

 그리고 모든 분석 절차를 자동으로 실행하여 필요한 결과를 한 번에 얻을 수 있는 NetMiner 자동화 및 커스터마이즈 서비스를 소개해 드렸습니다.
앞에서 보여드렸던 전체 시연 과정이 단 몇 번의 클릭으로 완료되는 것을 확인하실 수 있었죠?^^

 

(그림을 클릭하면 크게 볼 수 있습니다)

 

그 동안 많은 분들이 데이터 수집 방법에 대해 문의하셨는데, 자동화 및 커스터마이즈 서비스를 이용하면 트위터를 비롯한 소셜미디어 상의 글이나 사용자 간 관계 등의 데이터를 NetMiner로 수집하여 자동으로 분석하실 수 있습니다.

 

 모든 발표가 끝난 후 30분이 넘게 진행된 Q&A는 연구자들이 텍스트 분석에서 가장 필요로 하는 것은 무엇인지, NetMiner의 시맨틱 네트워크 분석 기능에 보완되었으면 하는 점은 무엇인지 등을 확인할 수 있었던 뜻 깊은 시간이었습니다. 

 

마지막으로 세미나 종료 후 참석자를 대상으로 한 설문 조사에서,

응답자의 약 90%가 "NetMiner 의 텍스트 데이터 분석 기능이 유용하다"라고 답변하였으며,
'좋다','감사','흥미'와 같은 긍정적인 키워드가 담긴 의견을 남겨주셨습니다! 

 

이처럼 NetMiner와 텍스트 분석에 뜨거운 관심을 보여주신 많은 분들 덕분에 이번 세미나가 성공적으로 마무리 될 수 있었습니다. 

남겨주신 소중한 의견을 반영하여 앞으로도 NetMiner가 다양한 분야에서 더욱 쉽고 유용하게 활용될 수 있도록 노력하겠습니다. 

 

감사합니다.

 

 

 

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프로그램 및 서비스 소개서

 

 

NetMiner 시맨틱 네트워크 분석 소개서.pdf

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