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날씨 , 감정 , 그리고 트위터 .

박건우

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Motivation

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source: http://goo.gl/fvQzfG

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사람들이 많이 모여있는 ‘소셜’ 미디어이니까 ,

어떤 패턴이 드러나지 않을까 ?

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Dataset

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source: http://goo.gl/ZksQ4d source: http://goo.gl/gn6ENM

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Dataset

• 트위터 데이터• 2009, 4 월• Crawling via API• 미국 지역의 전체 트윗• 각 사용자들에 대한 위치 정보

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Dataset

• 날씨 데이터• 2009, 4 월• http://www.wunderground.com• Web crawling• 미국의 각 weather station 의 날씨 정보들• 각 state 에 해당하는 weather station 들의

날씨 정보 mapping

source: http://www.wunderground.com

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Approach

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< 감성 분석 > < 상관관계 분석 >source: http://goo.gl/2UhcYi

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Approach

• 감성 분석• LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count)• 긍 / 부정 감정 제공• 지역별 , 날짜별 평균값 분석

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Approach

• 상관관계 분석• 피어슨 상관계수 이용 (Pearson’s r )• -1 < r < 1• r 값이 0 에 가까우면 둘 간에 관계가 없고 , 1 에 가까울수록 양의 상관관계가 , -1 에

가까울수록 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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Result

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Result

• 월 평균 기온 <-> 월평균 긍정 감정

-> 평균 기온이 높은 곳에 살 수록 , 긍정적인 경향이 있다 .

(r =0.3752)

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Result

• 일 평균 기온 <-> 일평균 긍정 감정 ( 주별로 )

=> ( 각각의 여러 주 별로 ) 일 평균 기온이 높을 수록 긍정 감정도 높은 경향이 있다 . 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다 .

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Result

• 일 평균 습도 <-> 일평균 부정 감정 ( 주별로 )

=> ( 각각의 여러 주 별로 ) 일 평균 습도가 높을 수록 부정 감정도 높은 경향이 있다 . 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다 .

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Result

• 일 평균 기압 <-> 일평균 긍정 감정 ( 주별로 )

=> ( 각각의 여러 주 별로 ) 일 평균 기압이 높을 수록 긍정 감정도 높은 경향이 있다 . 하지만 그 반대의 경향을 보이는 주도 있다 .

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Conclusion

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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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Thank You