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논문 리뷰/머신러닝, 딥러닝14

Finding People with Emotional Distress in Online Social Media : A Design Combining Machine Learning and Rule-Based Classification 📚 논문 정보 Chau, M., Li, T. M., Wong, P. W., Xu, J. J., Yip, P. S., & Chen, H. (2020). Finding People with Emotional Distress in Online Social Media: A Design Combining Machine Learning and Rule-Based Classification. MIS Quarterly, 44(2). 📚 요약 온라인 상의 게시글은 작성자의 metal health를 파악하는 데에 유용한 정보를 제공한다. 이 연구는 이러한 아이디어를 바탕으로 온라인 상에서 정서적인 불안감을 표출하는 사람들을 탐색하는 시스템인 KAREN을 제안한다. KAREN은 블로그 크롤러, ML분류기, 규칙기반 분류기,.. 2022. 4. 7.
IS 분야에서 Machine Learning 연구 📚 정보시스템 분야에서 ML을 사용한 연구 ML은 주로 컴퓨터 공학, 산업공학 분야에서 사용되었지만, 최근에는 정보시스템 분야에서도 ML이 사용된 연구가 증가하고 있다. 각 도메인마다 ML을 사용하는 성격이 다른데 CS는 알고리즘 위주, 산업공학은 알고리즘+application, IS는 application 위주이다. ML을 적용하기 최적의 영역은 Invention이고, 다음으로는 Improvement이다. Routine Design은 피해야 한다. ✅IS 분야에서 ML 논문 비중이 높은 저널 • MIS Quarterly, Information Systems Research, JMIS, JAIS → MISQ도 과거에는 ML 논문을 받지 않았지만, 최근에 점점 증가하는 추세이다. • Decision sup.. 2022. 4. 7.
[텍스트 마이닝] Job Satisfaction and Employee Turnover Determinants in Fortune 50 Companies : Insights from employee reviews from Indeed.com 📚 논문 정보 Stamolampros, P., Korfiatis, N., Chalvatzis, K., & Buhalis, D. (2019). Job satisfaction and employee turnover determinants in high contact services: Insights from Employees’ Online reviews. Tourism Management, 75, 130-147. 📚 요약 Sturctural Topic Modeling은 위와 같이 세 가지 알고리즘(STM, DMR, SAGE)를 결합한 알고리즘이다. 기존 토픽모델링 기법에 외부 변수(=covariate, metadata)의 영향을 반영해서 토픽을 추출할 수 있다. 이 연구에서는 최적의 토픽을 평가하기 위해서 .. 2022. 3. 31.
[머신러닝] Predicting Service Industry Performance Using Decision Tree Analysis 📚 논문 정보 Yeo, B., & Grant, D. (2018). Predicting service industry performance using decision tree analysis. International Journal of Information Management, 38(1), 288-300. 📚 요약 이 연구는 ICT가 서비스 산업에 미치는 영향을 분석하였다. ICT와 performance에 대한 주제로 많은 연구가 이루어졌지만 일관된 결론을 도출하지 못했다. ICT의 도입은 여러 긍정적인 측면도 있지만 잘못 사용할 경우 오히려 부정적인 영향을 초래할 수도 있다. ICT와 관련된 여러 요소 중에서 Financial context는 비즈니스 성과와 경제 성장에 큰 영향을 미치는 중요한 요소로.. 2022. 3. 24.
[머신러닝] From Intuition to Intelligence: a Text Mining-Based Approach for movies’ green-lighting process 📚 논문 정보 Kim, J., Lee, Y., & Song, I. (2021). From intuition to intelligence: a text mining–based approach for movies' green-lighting process. Internet Research. 📚 요약 • 본 연구에서는 본격적인 영화 제작 여부를 결정하는 green lighting 단계에서 영화의 흥행 여부를 예측하는 머신러닝 모델을 제시하였다. 이 연구의 기본 아이디어는 영화 스크립트의 텍스트를 이용해서 영화 흥행과 관련된 유용한 정보들을 추출할 수 있다는 것이다. 이를 위해서 영화 스크립트 데이터에서 LDA를 실시해서 잠재 요소들을 추출하였다. 토픽의 개수는 elbow method를 이용하여 9개로 선정하였.. 2022. 3. 24.
[계량경제+머신러닝] Hiring Preferences in Online Labor Markets : Evidence of Female Hiring Bias ◈ 논문 정보 • Chan, J., & Wang, J. (2018). Hiring preferences in online labor markets: Evidence of a female hiring bias. Management Science, 64(7), 2973-2994. ◈ 코멘트 & 토론 • 최근 IS 연구에서도 젠더와 관련된 이슈들이 중요하게 다루어지고 있음 • 정확한 데이터의 출처를 확인할 수는 없지만, 여러 국가의 채용정보를 담고 있는 데이터를 사용함. 데이터 자체 만으로도 가치가 있을 수도 • 성별 만으로 PSM 하는 것이 적절한가? --> PSM은 control 과 treatment 각 그룹에 속할 확률을 다른 변수로 계산하는 것. • 두 번째 분석에서는 처음에는 지원자들이 프로필 사진이.. 2021. 11. 18.

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