리뷰·논문·SNS의 텍스트를 심사위원 관점으로 분석하고, 그 방법을 강의실에서 직접 굴립니다. 만든 도구는 오픈소스로 풉니다. 말이 아니라 결과물로 증명합니다.
리뷰·설문 응답·기사 아무거나. 키워드 빈도 · 워드클라우드 · 감성이 브라우저에서 바로 계산됩니다. (서버 전송 없음)
텍스트마이닝·토픽모델링 방법론으로 직접 게재하고 심사해 온 기록입니다.
키워드 동시출현 네트워크 · 실제 분석 산출물
연구자라면 분석과 논문을, 교수·강사라면 강의실의 AI를. 필요한 문으로 들어오세요.
리뷰·SNS·논문 텍스트를 심사위원 관점으로 분석하고, 게재까지 이어지는 해석을 함께 드립니다.
“이론 말고, 오늘 5분 안에 되는 것 하나부터.” 강의실에서 직접 써본 AI 활용법만 매주 전합니다.
두 트랙의 토픽이 비슷하다는 인상은 그 자체로 주장이 될 수 없다. Jaccard 정합성으로 숫자를 대야 검증 가능한 주장이 된다.
2026년 10월 15일 텍스트마이닝전문가 5명의 순위가 제각각이면 그 평가는 못 믿는다. 그런데 너무 일치해도 함정이 있다.
2026년 10월 12일 텍스트마이닝전문가에게 물어봤다는 서술만으로는 부족하다. 몇 명 중 몇 명이 필수라고 했는지를 CVR로 환산해야 내용타당도가 숫자로 뒷받침된다.
2026년 10월 08일