문서에 표출된 사용자의 의견을 검색하는 의견 검색의 성능이 일반 사실을 검색하는 기존 주제 검색의 성능을 크게 향상시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하고자 한다. TREC의 블로그 트랙에서 사용했던 Blogs06 컬렉션과 150개의 TREC 토픽을 실험 데이터로 사용하였다. JS divergence를 이용하여 의견 문서에서의 단어 확률 분포 간의 상이성을 비교 분석하였으며, TREC 토픽의 유형 및 주제 영역별로 의견 문서를 구분하여 확률 분포의 차이점을 살펴보았고, 의견 단어별 확률을 비교 분석하였다. 실험을 통해 토픽별 특성을 고려한 의견 탐지 방법의 필요성, 토픽별 긍/부정 의견 단어 추출의 효과성, 유형과 주제 영역의 상호 보완적인 특징, 긍정 의견 단어 사용의 유의점 등을 알아내었다.
본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하려 한다.