이론적 접근에 기반한 사람의 인지요소와 머신러닝 활용 연구: 정보의 신뢰성 및 광고와 설득 연구를 통한 사례 연구

Abstract

사회과학적 방법론을 바탕으로 전산(머신/딥러닝) 연구를 진행하는 것은 사람과 사회현상에 대한 설명 가능한 모델과 결과 해석에 폭넓은 이해를 제공한다. 그러나, 많은 사회과학 연구에서는 사회과학적 방법론과 컴퓨팅 방법론이 분리되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 두 가지 연구 방법론의 차이를 줄이기 위해 사회과학적 연구 방법(이론 기반 접근)과 컴퓨팅 연구 방법(전산 기반 접근)의 연결을 통해 사회과학적으로 보다 의미 있는 연구 방법론을 제안한다. 사례 연구1에서는 16,304개의 블로그를 대상으로 정보의 신뢰성 판단에 있어서 사람의 인지 과정을 살펴보고 이를 전산 모델링에 적용하여 선행 연구에서 제안한 feature로 구성된 모델보다 더 좋은 성능을 보여주었으며, 사례 연구2에서는 891개의 crowdfunding 프로젝트 비디오를 통해 광고 비디오가 사람의 설득과 인지 과정에 미치는 영향을 알아보고 회귀분석과 분류모델을 통해 그 효과성을 증명하였다.