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14/01/09 17:09
그런데 90% 정도의 적중율이 높은 건지는 모르겠네요.
틀릴 가능성이 10%나 있다는 건데. 거기다 바로 파악해 내는 것도 아니고 퍼진 이후에 파악해 내면 사후 약방문.
14/01/09 17:19
기본적으로 이런 작업은 머신러닝에 관계된 분야인데, 한 번 해놓으면 새로운 문서를 입력하면 결과를 판별해줍니다. 정확성을 테이터가 쌓일수록 상승하구요. 물론 다 잘 되는 경우에 가정해서지만요 ^^;
14/01/09 17:21
90% 정확도라고 하면 상당히 부정확해 보일 수 있지만요. 저기에 또 다른 방법들을 개발해서 결합하면 전체적인 정확도는 올라가죠.
14/01/09 17:29
어차피 데이터가 쌓일수록 정확도는 상승할겁니다.
사실 진짜 문제는 이제 이 분석방법에 대한 교란방법이 또 어디선가 개발되지 않을까 하는 점이죠.. 흐흐..
14/01/09 18:34
재미있는 분석이네요. 해당 연구 결과로 한국에서 트위터를 분석하면 봇을 돌린 주제들은 극명한 사실로 들어날 수도 있을것 같은데 오히려 국정원이 좋아할 연구일지도 모릅니다.
14/01/09 18:44
루머 판별이라는 것이, 결과적으로 진실이 아니었던 SNS글을 판별한다는 것인가요? 아니면 그냥 소문처럼 퍼지는 SNS글을 판별한다는 것인가요?
14/01/10 01:09
90%의 적중률을 보였다고 하는데, 베이지안 관점에서 보면, 루머와 진짜 사실의 비율을 알면 더 유의미한 연구결과가 될 텐데요. 흠...
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