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2022년 하계 한국외대 미디어외교센터 방법론 특강 미디어 연구를 위한 텍스트 마이닝 특강 |
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한국외국어대 미디어외교센터에서 여름방학을 맞아 R 학습을 위한 초보자 워크숍을 주최합니다. R 언어를 접해 보지 않은 학생과 연구자들을 대상으로 기초 이론과 실습 기회를 제공합니다. 최근 사회과학 분야에서도 빅데이터 분석과 활용에 대한 중요성이 점차 증대되고 있습니다. 디지털 사회에서 생성되는 데이터의 수집, 생성된 정보를 바탕으로 미래를 예측하고 올바른 의사결정을 가져오는 것은 다양한 사회 문제에 대한 적절한 해법을 기대할 수 있습니다. 3차 산업혁명이 정보화 시대였다면 4차 산업 혁명 시대는 데이터가 기반이 되는 초연결사회입니다. 국가적 경쟁우위와 사회가 직면한 문제를 해결하기 위해서는 단순히 자료를 수집하는 것이 아닌 목적과 용도에 따라 빅데이터를 분석할 필요가 있으며 분석된 빅데이터의 활용이 필요합니다. 이번 교육 워크샵을 통해서 R 언어에 입문하고, 데이터 분석을 위한 코딩과 알고리즘에 대한 이해를 넓혀 보시기 바랍니다. 이번 특강은 전체 강의의 효과를 높이기 위해서 오프라인으로 진행이 됩니다. 많은 참여와 관심을 부탁드립니다. 특강에 관한 관심과 참여 의사가 있으신 분은 사전 등록(media.com.re@gmsil.com로 이름, 소속, 연락처를 남겨서 신청)을 해주시면 특강 준비와 진행이 원활하게 될 수 있을 것 같습니다. 1. 교육프로그램 개요 - 강사 : 이신행 교수(중앙대학교 미디어커뮤니케이션학부) - 대상 : 선착순 20명(R을 활용한 데이터분석 기초에 대한 관심이 있는 연구자 및 학생) - 기간 : 2022년 8월 19일(금) ~ 8월 21일(일), 매일 오후 2 ~ 6시 장소 : 한국외대 교수학습개발원 104호 - 주관 : 한국외대 미디어외교센터 - 후원 : 한국연구재단(2019년 선정 인문사회연구소지원사업) - 교육 워크샵 사전 참여 신청 : media.com.re@gmail.com으로 이름, 소속, 연락처를 남겨서 신청 2. 특강 세부 내용 구성안 제1강: 텍스트 분석을 위한 R기반 기계학습 소개 1-1: 왜 텍스트 분석을 위한 기계학습인가? 1-2: 자동화 텍스트 분석의 도구 소개 1-3: 기계학습 기반 텍스트 분석의 절차 1-4: RStudio 튜토리얼 제2강: 기계학습을 위한 텍스트 준비 2-1: 자동화 텍스트 분석의 절차 2-2: 텍스트 수집 2-3: 텍스트 전처리 2-4: 텍스트 구조화 2-5: 특성 추출 및 가공 제3강: 비지도기계학습(토픽모델링) 모델의 적용과 사례 연구 3-1: 토픽모델링의 주요 개념과 절차 3-2: 토픽모델링의 과제 3-3: 토픽모델링 실습 제4강: 지도기계학습(텍스트분류) 모델의 적용과 사례 연구 4-1: 지도기계학습의 주요 개념과 절차 4-2: 텍스트 분류 모델의 과제 4-3: 텍스트 분류 모델 실습 |