본 연구는 종단적 텍스트 데이터에서 현재 감정 예측과 미래 감정 변화 예측이 서로 다른 정보원을 활용하는지 조사했어요.
TSAP 프레임워크와 E-TSAP 모델을 통해 감정 예측 성능을 평가한 결과, Pearson 상관관계는 각각 0.670 (valence) 및 0.449 (arousal)을 기록했어요.
감정 변화 예측에서는 텍스트 정보가 수치 기반의 과거 데이터보다 성능이 떨어졌으며, ACF-Hybrid 모델은 수치 기반 모델과 유사한 수준의 예측력을 보였어요.