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      중국 전기차 관련 웨이보Weibo의 텍스트 분석 －2021년 1월~2022년 6월 최신 웨이보 텍스트를 중심으로－ = A Corpus Analysis of Weibo Texts: Based on 2021-2022 Chinese EV Market

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      https://www.riss.kr/link?id=A108500140

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

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      As the Chinese electric vehicles (EV) market made up half of the world EV sales in 2021, interest in electric vehicles is also increasing among Chinese people. The purpose of this study is to identify lexical features of Weibo texts about Chinese EVs by corpus analysis. First, we selected five Chinese EV companies including BYD, NIO, Xpeng, Li Auto and Wuling as the subjects of the analysis, and collected 82,860 Weibo posts of these subjects, posted from January 2021 to June 2022. We grouped these five EV companies into ‘Leading company’ (e.g. BYD), ‘Start-up company’ (e.g. NIO, Xpeng and Li Auto) and ‘Traditional company’ (e.g. Wuling), and generated a word list, a keyword list and n-grams by using AntConc, the multi-purpose corpus analysis toolkit. Along with prior corpus analysis of the vehicles using renewable energy in China, we proceeded with a qualitative analysis for the lexical features of each group. Finally, we selected 1,500 Weibo posts which present Artificial Intelligence (AI) applied to each EV company’s Smart OS, and proceeded with a sentiment analysis based on 21 emotion categories and labels. This study is meaningful to figure out not only EV market trends but also vivid responses of Weibo users via the latest corpus analysis of Weibo.
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      As the Chinese electric vehicles (EV) market made up half of the world EV sales in 2021, interest in electric vehicles is also increasing among Chinese people. The purpose of this study is to identify lexical features of Weibo texts about ...

      As the Chinese electric vehicles (EV) market made up half of the world EV sales in 2021, interest in electric vehicles is also increasing among Chinese people. The purpose of this study is to identify lexical features of Weibo texts about Chinese EVs by corpus analysis. First, we selected five Chinese EV companies including BYD, NIO, Xpeng, Li Auto and Wuling as the subjects of the analysis, and collected 82,860 Weibo posts of these subjects, posted from January 2021 to June 2022. We grouped these five EV companies into ‘Leading company’ (e.g. BYD), ‘Start-up company’ (e.g. NIO, Xpeng and Li Auto) and ‘Traditional company’ (e.g. Wuling), and generated a word list, a keyword list and n-grams by using AntConc, the multi-purpose corpus analysis toolkit. Along with prior corpus analysis of the vehicles using renewable energy in China, we proceeded with a qualitative analysis for the lexical features of each group. Finally, we selected 1,500 Weibo posts which present Artificial Intelligence (AI) applied to each EV company’s Smart OS, and proceeded with a sentiment analysis based on 21 emotion categories and labels. This study is meaningful to figure out not only EV market trends but also vivid responses of Weibo users via the latest corpus analysis of Weibo.

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      본 연구는 중국 전기차를 주제로 한 웨이보의 텍스트 분석이다. 중국의 대표 전기차 브랜드로비야디, 웨이라이, 샤오펑, 리샹, 우링의 다섯 개 기업을 선정하였고, 2021년 1월부터 2022년 6월까지 총 82,860건의 관련 웨이보 게시물을 수집하였다. AntConc 말뭉치 분석 도구를 통해 수집한데이터의 단어 빈도표, 키워드 리스트, n-gram을 추출하였고, 이를 웨이보 텍스트의 분석 자료로삼았다. 기업별 텍스트 분석에 앞서 우선 웨이보에 드러난 중국의 신에너지차 관련 텍스트의 분위기를 살펴보았고, 다음으로 앞서 선정한 다섯 개의 전기차 기업을 크게 선두기업, 스타트업, 전통기업의 세 가지 부류로 그룹화하여 그룹별 텍스트 비교 분석을 진행하였다. 마지막으로 전기차 인공지능 기술과 관련된 1,500건의 웨이보 게시물에 대한 감정분석을 시도함으로써 텍스트에 드러난구체적인 정서를 파악해보았다. 본고는 중국 최대 SNS 웨이보에 기반한 빅데이터 분석으로, 중국의 전기차 시장 동향뿐만 아니라 최신 이슈에 대한 웨이보 사용자들의 반응까지 내다볼 수 있다는점에서 그 의의를 지닌다.
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      본 연구는 중국 전기차를 주제로 한 웨이보의 텍스트 분석이다. 중국의 대표 전기차 브랜드로비야디, 웨이라이, 샤오펑, 리샹, 우링의 다섯 개 기업을 선정하였고, 2021년 1월부터 2022년 6월까...

      본 연구는 중국 전기차를 주제로 한 웨이보의 텍스트 분석이다. 중국의 대표 전기차 브랜드로비야디, 웨이라이, 샤오펑, 리샹, 우링의 다섯 개 기업을 선정하였고, 2021년 1월부터 2022년 6월까지 총 82,860건의 관련 웨이보 게시물을 수집하였다. AntConc 말뭉치 분석 도구를 통해 수집한데이터의 단어 빈도표, 키워드 리스트, n-gram을 추출하였고, 이를 웨이보 텍스트의 분석 자료로삼았다. 기업별 텍스트 분석에 앞서 우선 웨이보에 드러난 중국의 신에너지차 관련 텍스트의 분위기를 살펴보았고, 다음으로 앞서 선정한 다섯 개의 전기차 기업을 크게 선두기업, 스타트업, 전통기업의 세 가지 부류로 그룹화하여 그룹별 텍스트 비교 분석을 진행하였다. 마지막으로 전기차 인공지능 기술과 관련된 1,500건의 웨이보 게시물에 대한 감정분석을 시도함으로써 텍스트에 드러난구체적인 정서를 파악해보았다. 본고는 중국 최대 SNS 웨이보에 기반한 빅데이터 분석으로, 중국의 전기차 시장 동향뿐만 아니라 최신 이슈에 대한 웨이보 사용자들의 반응까지 내다볼 수 있다는점에서 그 의의를 지닌다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 박민준, "현대중국어 형태소 분석기의 현황과 활용" 한국중국언어학회 (102) : 341-372, 2022

      2 강병규, "코퍼스를 활용한 중국어 연구" 한국문화사 2020

      3 강병규 ; 박민준, "중국어 자연어처리 연구 현황과 발전 추세" 언어정보연구소 45 : 193-231, 2022

      4 박민준 ; 강병규, "중국어 구문분석기의 작동 원리와 응용 사례 - Cparser를 중심으로" 한국중국언어학회 (82) : 233-266, 2019

      5 박민준, "웨이보에 투영된 疫情— COVID-19 관련 키워드의 SNS 빅데이터 분석" 한국중국언어학회 (90) : 287-326, 2020

      6 何炎祥, "用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型" 40 (40): 2017

      7 林鸿飞, "情感隐喻计算及其应用研究" 55 (55): 2015

      8 徐琳宏, "情感语料库的构建和分析" 22 (22): 2008

      9 徐琳宏, "情感词汇本体的构造" 27 (27): 2008

      10 靳光瑾, "信息处理用现代汉语词类标记规范(修订)" 2005

      1 박민준, "현대중국어 형태소 분석기의 현황과 활용" 한국중국언어학회 (102) : 341-372, 2022

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      3 강병규 ; 박민준, "중국어 자연어처리 연구 현황과 발전 추세" 언어정보연구소 45 : 193-231, 2022

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      5 박민준, "웨이보에 투영된 疫情— COVID-19 관련 키워드의 SNS 빅데이터 분석" 한국중국언어학회 (90) : 287-326, 2020

      6 何炎祥, "用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型" 40 (40): 2017

      7 林鸿飞, "情感隐喻计算及其应用研究" 55 (55): 2015

      8 徐琳宏, "情感语料库的构建和分析" 22 (22): 2008

      9 徐琳宏, "情感词汇本体的构造" 27 (27): 2008

      10 靳光瑾, "信息处理用现代汉语词类标记规范(修订)" 2005

      11 He Jiacheng, "Research on Marketing Strategy of New energy Vehicles in China" 652 : 2022

      12 张华平, "NLPIR-Parser：大数据语义智能分析平台" 6 (6): 2019

      13 Deng Yu, "Emotional discourse analysis of COVID-19 patients and their mental health:A text mining study" 17 (17): 2022

      14 Deng Yu, "Emotional Experiences of COVID-19 Patients in China:A Qualitative Study" 19 (19): 2022

      15 Park Yousin, "Competitive Positioning of R&D Strategies at Productive Frontier: The Case study on Cooperative Relationship between EV and Battery Makers" 2 (2): 2022

      16 Anthony Laurence, "AntConc: A Learner and Classroom Friendly, Multi-Platform Corpus Analysis Toolkit" 2004

      17 Du Xiaofei, "Analysis of Tesla’s Marketing Strategy in China" 203 : 2021

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