Junmo Song
Biographic Data
| ID | 6180375 |
|---|---|
| NAME | Junmo Song |
| GIVEN NAMES | Junmo |
| FAMILY NAME | Song |
| SIGNATURE | SONG J |
| AFFILIATIONS | Department of Sociology Yonsei University Seoul South Korea |
| ORCID | 0000-0002-6578-2926 |
| VERIFIED | Yes |
| TOTAL WORKS | 3 |
| TOTAL CITATIONS | 1 |
| WORKS AS AUTHOR | 3 |
| WORKS AS EDITOR | 0 |
| FIRST PUBLICATION YEAR | 2024 |
| LATEST PUBLICATION YEAR | 2026 |
| H-INDEX | 1 |
Discovering Preference Structure Using Randomized Paired Comparisons in Surveys
Randomized paired comparisons (RPC) for social values have various advantages over a matrix format of multiple items; however, their use cannot exhaust all possible pairs if there are too many items to compare one-to-one. This article proposes (1) applying a dimension reduction method, structural topic modeling (STM), to RPC survey data by restructuring answers into ordered pairs to estimate latent answering patterns, (2) visualizing them into di…
A Framework for Narrative Structure Analysis Using Automated Semantic Role Labeling in Korean Text
사회학적 텍스트에 담긴 이야기를 온전히 추출하기 위해서는 행위의 주체, 대상, 그리고 그 둘 사이의 관계를 파악해야 하지만, 전산사회과학에서 주로 사용되어 온 토픽 모형이나 단어 임베딩과 같은 방법은 텍스트를 곧바로 단어의 수준으로 분해하기 때문에 이러한 역할 구분을 포착할 수 없다. 본 연구는 한국어 문장에서 주체, 객체, 술어로 구성된 삼중항을 추출하는 방법을 발전시켜 행위 주체를 파악할 수 있도록 사회학적 텍스트 분석을 발전시킬 것을 제안한다. 이에 본 연구에서는 인간 코더를 통해 구축한 의미역 결정(Semantic Role Labeling, 이하 SRL) 학습 데이터셋을 활용하여 시범적 SRL 자동분류 모델을 개발하고 평가하였다. 학습 데이터셋은 한국학술지인용색인에 2019년 1월부터 2023년 6월까지 등재된 중분류 중 ‘사회학’, ‘정치외교학’, ‘사회과학일반’ 논문 초록과 같은 기간…
Verification of policy information and citizen attitudes toward government under Covid ‐19 pandemic
This study examines how citizens' attitudes toward government are affected by verifying or correcting their prior knowledge of governmental policy concerning the COVID‐19 pandemic. Using a survey experiment, we asked respondents about their knowledge of the stimulus check provided by local governments in South Korea. We then provided the correct answer to half of the respondents at random. For outcome variables, we measured satisfaction with the …
Verification of policy information and citizen attitudes toward government under Covid ‐19 pandemic
This study examines how citizens' attitudes toward government are affected by verifying or correcting their prior knowledge of governmental policy concerning the COVID‐19 pandemic. Using a survey experiment, we asked respondents about their knowledge of the stimulus check provided by local governments in South Korea. We then provided the correct answer to half of the respondents at random. For outcome variables, we measured satisfaction with the …
Verification of policy information and citizen attitudes toward government under Covid ‐19 pandemic
This study examines how citizens' attitudes toward government are affected by verifying or correcting their prior knowledge of governmental policy concerning the COVID‐19 pandemic. Using a survey experiment, we asked respondents about their knowledge of the stimulus check provided by local governments in South Korea. We then provided the correct answer to half of the respondents at random. For outcome variables, we measured satisfaction with the …
A Framework for Narrative Structure Analysis Using Automated Semantic Role Labeling in Korean Text
사회학적 텍스트에 담긴 이야기를 온전히 추출하기 위해서는 행위의 주체, 대상, 그리고 그 둘 사이의 관계를 파악해야 하지만, 전산사회과학에서 주로 사용되어 온 토픽 모형이나 단어 임베딩과 같은 방법은 텍스트를 곧바로 단어의 수준으로 분해하기 때문에 이러한 역할 구분을 포착할 수 없다. 본 연구는 한국어 문장에서 주체, 객체, 술어로 구성된 삼중항을 추출하는 방법을 발전시켜 행위 주체를 파악할 수 있도록 사회학적 텍스트 분석을 발전시킬 것을 제안한다. 이에 본 연구에서는 인간 코더를 통해 구축한 의미역 결정(Semantic Role Labeling, 이하 SRL) 학습 데이터셋을 활용하여 시범적 SRL 자동분류 모델을 개발하고 평가하였다. 학습 데이터셋은 한국학술지인용색인에 2019년 1월부터 2023년 6월까지 등재된 중분류 중 ‘사회학’, ‘정치외교학’, ‘사회과학일반’ 논문 초록과 같은 기간…
Discovering Preference Structure Using Randomized Paired Comparisons in Surveys
Randomized paired comparisons (RPC) for social values have various advantages over a matrix format of multiple items; however, their use cannot exhaust all possible pairs if there are too many items to compare one-to-one. This article proposes (1) applying a dimension reduction method, structural topic modeling (STM), to RPC survey data by restructuring answers into ordered pairs to estimate latent answering patterns, (2) visualizing them into di…
Computational and Text Analysis Methods (2 works) · 2019-20 coronavirus outbreak (1 work) · Biology and political orientation (1 work) · Cognitive psychology (1 work) · Complex Network Analysis Techniques (1 work) · Contrast (vision) (1 work) · Coronavirus disease 2019 (COVID-19 (1 work) · Dimension (graph theory) (1 work) · Economics (1 work) · Electoral Systems and Political Participation (1 work)