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    R을 이용한 텍스트 마이닝

    R을 이용한 텍스트 마이닝

    • 백영민 저
    • 한울아카데미
    • 2017년 08월 10일
    • 정가
      29,500원
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    ISBN: 9788946070226 295쪽 사이즈 정보 준비중

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    • 판매지수 : 368

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    이 책은

    비판적 사회과학을 돕는 데이터 분석 도구
    지금 바로 시작하는 R 텍스트 마이닝 실용 레시피!



    이 책은 최근 가장 각광받는 프로그래밍 언어이자 오픈소스 프로그램인 R을 이용해 텍스트 분석을 실행하는 실제적인 방법을 안내한다. 다양한 데이터 마이닝 기법과 데이터 처리 방법을 소개하고 이를 구현하는 R 프로그래밍 코드를 첫 줄부터 마지막 줄까지 세심하게 설명했다.
    이 책에서 다루는 텍스트 처리기법들은 타당한 근거 위에서 학문적 신뢰성을 획득한 방법이다. 현재 언론학, 정치학, 사회학, 컴퓨터공학, 통계학 등의 학술논문에서 소개되거나 해당 분과의 학술적 주장을 뒷받침하는 자료로서 효용을 인정받고 있다.
    특히 수년간 R를 이용한 텍스트 분석 워크숍을 진행해왔으며 스스로 R를 연구에 이용하고 있기도 한 저자의 경험은 이 책이 사회과학 연구자와 학생들의 눈높이와 필요에 맞춤하게 서술되도록 했다. 사회과학 연구자들이 알고리즘 구현에 적극적으로 참여하면서, 장차 사회적 맥락 정보를 텍스트 분석에 정량적 방식으로 투입하는 기법을 세울 수 있을 것이라는 기대를 갖게 한다.


    출판사 리뷰

    R 텍스트 마이닝 워크북!
    디지털 시대, 텍스트의 홍수에서 의미 건져내기
    텍스트는 사회과학 연구자들이 다루는 ‘재료’이다. 이 재료를 이용해 세계와 인간을 분석하는 것이 사회과학자들의 일이다. 전통적으로 텍스트 데이터를 분석하는 기법은 크게 두 가지다. 우선 연구자가 텍스트 데이터를 ‘문자 그대로’ 세밀하게 읽고 이해한 후, 연구자의 이론과 비판적 시각에 따라 요약하거나 일부만 발췌하여 제시하는 방식이다. 흔히 정성적 연구방법을 추구하는 연구자들이 사용하는 방식이며, 텍스트의 의미를 파악하는 가장 타당한 방법이다. 현재로서는 이 방법만이 행간의 의미와 미묘한 뉘앙스 차이를 파악해낼 수 있기 때문이다. 그러나 텍스트 분량이 방대할 경우 실행 자체가 불가능하고, 연구자의 주관적 관점이 개입할 여지가 많다는 문제를 안고 있다.
    대용량의 텍스트를 체계적으로 처리하기 위해서는 정성적 연구방법보다는 정량적 연구방법이 더 효율적이다. 언론학을 비롯한 여러 분과의 사회과학자들은 ‘내용분석(content analysis)’ 기법을 이용해 텍스트를 분석해왔다. 그런데 오늘날과 같이 텍스트가 폭발적으로 넘쳐나는 시기에는 전통적 내용분석 방식은 더 이상 유지되기 어렵다. 소셜미디어를 비롯한 온라인 공간에서 발생하는 새로운 종류의 텍스트에 대해 연구자가 충분한 지식을 갖기 어렵고, 따라서 텍스트 분석의 타당성을 확보하기 어렵기 때문이다. 또한 방대한 텍스트 데이터를 분석하기 위해 엄청난 인건비와 관리비용, 시간이 소요되며, 설사 이 문제가 해결된다 하더라도 인간이 방대한 양을 처리하는 과정의 일관성과 신뢰도를 장담할 수 없다.
    이 때문에 알고리즘을 활용한 텍스트 분석방법이 주목받고 있다. 알고리즘에 기초한 텍스트 분석방법은 텍스트를 해석하는 인간의 지능을 유사하게 혹은 거칠게 모방한 인공지능이다. 분석 대상이 되는 텍스트의 의미를 파악하기 위해 의미를 구성하는 최소 단위의 텍스트 구성요소들을 파악한 후, 이 구성요소들에 수학적 연산 과정을 적용시켜 어떤 텍스트 구성요소가 텍스트를 주도적으로 설명하는지, 혹은 어떤 텍스트 구성요소가 알려진 텍스트의 의미를 예측하는 데 강력한 효과를 발휘하는지를 정량화하는 방식이다. 이처럼 텍스트 분석기법을 이용해 텍스트 데이터에서 정보를 추출하고 의미 있는 통계 결과를 얻어내는 것이 바로 ‘텍스트 마이닝’이다.

    사회과학자가 손수 프로그래밍해보는 텍스트 분석 알고리즘
    이 책은 최근 가장 각광받는 프로그래밍 언어이자 오픈소스 프로그램인 R을 이용해 텍스트 마이닝’을 해내는 실제적인 방법을 안내한다. R은 각종 통계분석기법들이 패키지로 공개되어 있고, 텍스트 데이터를 직관적이고 효율적으로 처리할 수 있는 뛰어난 라이브러리들이 계속해서 추가되고 있다. 통계 결과를 그래프나 단어구름 등으로 손쉽게 시각화할 수도 있다. 그리고 이 모두가 무료다. 이런 까닭으로 R은 사회과학 연구에 텍스트 마이닝을 적용하는 데 더없이 좋은 새 도구로 사용되고 있다. 이 책은 다양한 데이터 마이닝 기법과 데이터 처리 방법을 소개하고 이를 구현하는 R 프로그래밍 코드를 첫 줄부터 마지막 줄까지 세심하게 설명했다.
    이 책에서 다루는 텍스트 처리기법들은 타당한 근거 위에서 학문적 신뢰성을 획득한 방법이다. 현재 언론학, 정치학, 사회학, 컴퓨터공학, 통계학 등의 학술논문에서 소개되거나 해당 분과의 학술적 주장을 뒷받침하는 자료로서 효용을 인정받고 있다. 빠르게 변화하는 디지털시대 학문 환경 속에서 더욱 새롭고 효율적인 분석기법이 속속 제안되겠지만, 이 책에서 소개하는 기본 개념과 모형 구성의 기본 패러다임은 크게 바뀌지 않을 것으로 전망된다. 특히 수년간 R를 이용한 텍스트 분석 워크숍을 진행해왔으며 스스로 R를 연구에 이용하고 있기도 한 저자의 경험은 이 책이 사회과학 연구자와 학생들의 눈높이와 필요에 맞춤하게 서술되도록 했다. 기초 개념과 프로그래밍을 요령 있게 습득할 수 있는 이 책은 나날이 새로워지는 데이터 분석기법을 익히는 데 견고한 바탕이 될 것이다.

    저자 소개

    백영민
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 사회과학 저자 , 경제/경영/자기계발 저자 , 과학/공학 저자 , 대학교재 저자 , 기타
    • 인기지수 : 128
    최근저서

    연세대학교 신문방송학과에서 학사를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사를, 미국 펜실베이니아대학교(University of Pennsylvania) 아넨버그스쿨에서 박사 학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 거쳐 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다. 주 연구 관심사는 수용자 조사와 여론조사, 계량적 연구방법론이다. Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting and Electronic Media, ≪한국언론학보≫ 등 여러 학술지에 논문을 게재했다. 저서로 󰡔R를 이용한 사회과학데이터 분석: 기초편󰡕(2015), 󰡔R를 이용한 사회과학데이터 분석: 응용편󰡕(2016)이 있고, 역서로 󰡔수용자 진화󰡕(2013, 공역), 󰡔국민의 선택: 대통령 선거 캠페인 기간 유권자는 지지 후보를 어떻게 결정하는가󰡕(2015), 󰡔클라우드와 빅데이터의 정치경제학󰡕(2015), 󰡔수학적 커뮤니케이션 이론󰡕(2016)이 있다.
    https://sites.google.com/site/ymbaek

    책 속에서

    텍스트는 인문학자들과 사회과학자들이 사회현상을 이해하는 주요 수단이었다. 전통적인 인문학이나 사회과학 관점에서 보면 의아할 수도 있지만, 전산 능력 향상으로 인해 대용량의 데이터 처리가 가능해지고 효율적인 알고리즘들이 개발되면서 텍스트를 수치형 데이터로 간주하는 통계적 분석기법들이 눈부시게 개발되고 있다. 현재 이 책에서 다루는 텍스트 처리기법들은 필자의 지식 범위에서 2016년도까지 언론학, 정치학, 사회학, 컴퓨터공학, 통계학 등의 학술논문에서 소개되거나, 해당 분과의 학술적 주장을 뒷받침하는 자료로 사용되었다. 독자들이 이 책을 언제 접하든, 아마도 바로 이 순간에도 더욱 새롭고 효율적인 텍스트 분석기법이 속속 제안되고 있을 것이다. 그러나 이 책에서 소개하는 텍스트 마이닝의 기본 개념들과 모형 구성의 기본 패러다임은 크게 바뀌지 않을 것으로 생각한다. 텍스트 마이닝과 같이 하루하루 눈부시게 발전하는 분야라고 하더라도 기초적인 개념과 프로그래밍을 확실하게 알고 있다면 새로 개발되는 기법과 모형에 더 쉽게 다가갈 수 있을 것으로 생각한다. _ 13~14쪽, 1부 텍스트 데이터란 무엇인가?

    텍스트 데이터에 대한 분석이 일반적인 사회과학 데이터 분석과 본질적으로 크게 다르지 않다는 것을 느꼈을 것이다. 데이터에 대한 사전처리와 사전처리된 데이터에 대한 통계분석과 모형화 작업은 어떠한 데이터 분석작업에서도 동일하게 발견되는 과정이다. 즉, 텍스트 데이터는 일반적으로 많이 쓰이는 수치형 데이터가 아닌 것뿐이다. 이 책을 통해 독자들이 대용량의 텍스트를 좀 더 체계적인 방식으로 다룰 수 있는 계기가 되었길 바란다. _286쪽, 4부 마무리

    아쉽게도 현재의 텍스트 분석은 컴퓨터가 해독할 수 있는 디지털 정보에 대한 형식적 분석을 통해 의미를 유추하는 데 멈추고 있다. 온라인 공간에서 우리는 수많은 빈정거리는(sarcastic) 혹은 냉소적인 표현(cynical expression)을 발견할 수 있다. 또한 텍스트의 사회적 배경을 알지 못한다면 그 의미를 잘못 유추하거나 이해할 수 있는 표현들도 쉽게 접할 수 있다. 텍스트를 온전히 이해하기 위해서는 맥락을 알고 표현이 등장한 배경을 이해해야 하지만, 사회적 맥락 정보를 텍스트 분석에 정량적 방식으로 투입하는 기법은 적어도 필자가 알고 있는 범위에서 존재하지 않는다. 이와 관련해 필자는 지금껏 사회과학 분야가 축적했던 지식과 사회과학자들의 경험이 알고리즘 구현에 크게 도움이 될 것으로 믿는다. _288쪽, 4부, 마무리

    목차

    머리말 : R, 대용량 텍스트에 대한 체계적 분석도구


    1부 텍스트 데이터랑 무엇인가?
    01 텍스트 데이터로 파악하기


    2부 텍스트 데이터 사전처리
    01 텍스트 분석을 위한 기초적 R 함수
    02 텍스트 분석을 위한 R의 베이스 함수
    03 텍스트 분석을 위한 Striner 라이브러리 함수
    04 말뭉치 텍스트 데이터 사전처리
    05 한국어 텍스트 데이터 처리
    06 품사분석


    3부 텍스트 데이터 분석 및 결과 제시
    01 텍스트 데이터에 대한 기술통계 분석
    02 토픽모형
    03 감정분석


    4부 마무리
    01 R를 활용한 온라인 데이터 수집 소개
    02 맺음말


    참고문헌
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