최근 전세계적으로 마이크로-블로그 형태의 소셜네트워크 서비스가 확산되어가고 있으며, 트위터(Twitter)란 이러한 가장 대표적인 소셜네트워크 서비스이다. 본 논문에서는 트위터를 매개로써 이루어지는 악성코드 유포 행위를 조사하기 위해 트위터에 올라오는 게시물(Tweet)들에서 약 93 만개의 링크를 임의 추출하여 다운받았고, 이중 7 개의 악성코드 배포 계정을 검출하여 해당 게시물과 계정의 특징을 조사하였다.
이 논문에서는 최근 널리 사용되고 있는 소셜미디어를 지진정보전달과 관련된 특성 위주로 분석하고, 가장 적합한 소셜미디어 서비스를 이용하여 지진정보를 전달하는 시스템 개발에 대해 설명한다. 먼저 소셜미디어의 전달 특성을 분류하여 가장 적합한 소셜미디어 서비스를 선택한다. 그리고 해외에 유사한 서비스를 조사하여, 이와 같은 서비스가 효용성을 가질지 판단한다. 이를 바탕으로 지진정보전달시스템을 개발하여 소셜미디어를 활용한 지진정보전달 서비스 환경을 구축한다. 이 논문에서 개발한 시스템은 현재 실제 기상청에서 테스트를 진행하고 있으며, 테스트를 마칠 경우 실제 운영을 시작할 계획이다. 본 서비스를 시작할 경우 다양한 전달매체, 특히 비교적 안정적인 매체를 통해 지진정보를 이용할 수 있게 될 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.59-77
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2009
Microblog services are such new communication channels with some considerable potential to improve information sharing. The idea of sharing short messages using multiple access points seems to be appealing to people worldwide. Through the lens of flow and social identity, we explored factors that influence information sharing behaviors in microblog services. With an empirical study, we examined enjoyment and concentration(flow) and self-presentation(social identity) in microblog services like twitter can contribute to the user behaviors. Our aim was to gain insight into ways of creating an environment that facilitating voluntary sharing of information. Our findings suggested that enjoyment, concentration, and selfpresentation were crucial determinants of information sharing behaviors in microblog services. This study has important implications for academic researchers and practitioners who seek to understand why microblog service users share their information with other members in microblog services.
As the number of smart phone users increases, many organizations begin to adopt social media rapidly to diversify communication channels with customers. Specifically, micro-blog, which supports instant and two-way communications between users and between organizations and users, has been adopted by many organizations as an efficient way not only to identify new customers but also to retain existing customers. The purpose of this study is to investigate the usage motivation and satisfaction of enterprise twitter based on use and gratifications perspectives comparing with Korea and China. Based on prior studies on use and gratifications of internet-related media, information seeking, pleasure/entertainment, relationship, communication, and incentives were identified as usage motivations of enterprise Micro-blog. This study contributes to provide the base of activation strategies and practical implications for micro-blog as a marketing tool.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
소셜 미디어 (Social Media)는 사람들이 자신의 생각과 의견, 경험, 관점 등을 서로 공유하고 참여하기 위해 사용하는 개방화된 온라인 툴과 미디어 플랫폼으로서 소비와 생산의 일반적인 흐름이 동작하지 않으며, 양방향성을 활용하여 사람들이 참여하고 정보를 공유하며 사용자들이 만들어 나간다. 이런 소셜 미디어에는 블로그(Blog), 소셜 네트워킹서비스(Social Networking Service, SNS), 위키(Wiki), 손수제작물(UCC), 마이크로 블로그(Micro Blog) 5가지가 있다. 소셜 러닝은 넓게는 사람들이 소셜 미디어를 통해 서로 협업과 집단지성을 나누며 스스로 학습하는 것으로 좁게는 소셜 미디어를 통한 학습이라고 정의할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어와 Social Learning에 대해 자세히 알아보고 초등학교에서 어떻게 활용할 수 있는지 연구하였다.
온라인에서의 글쓰기가 늘어나면서, 기계학습을 통해 이를 분류하는 연구가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 한국어로 작성된 마이크로블로그를 대상으로 한 연구는 많지 않다. 또한 통계적으로 기계학습을 평가한 연구를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 트위터를 대상으로, 표본을 추출하고, 형태소와 음절을 자질로 사용하여 기계학습에 따라 감정을 분류하였다. 그 결과 약 76%정도 트위터에 포함된 감정이 분류되었다. Support Vector Machine이 Na$\ddot{i}$ve Bayes보다 정확했고, 선형모델도 비구조적인 텍스트 처리에 비선형모델에 상응하는 정확성을 보였다. 또한 형태소가 음절 자질에 비해 높은 정확성을 보이지 않았다.
Recently Micro-blog service is used quickly in our life with dissemination of Smart-phone. This study performed based on a view that there is a difference of user's intention to reuse Web-blogs & Micro-blogs. This study also based on the existing motive theory for using which considers five factors-information, entertainment, interaction, personalization, and convenience. The AMOS structure equation used for the analysis of users' revisit intention. The results of the study shows that Micro-blogs are influenced by entertainment, personalization, and convenience. On the other hand, Web-blogs are influenced by entertainment, and personalization.
본 연구는 SNS(Social Network Service)인 지인관계 인맥의 인적네트워크 형성 서비스를 위한 인간관계 정보를 관리하고자 스마트폰에 구현한 앱으로써 지인에 대한 정보(SNS 활동 정보)를 필드로 지정하여 저장하고 검색하여 확인하는 과정으로 이루어져 있으며, 여유시간에 관련 사진을 추억하며 감상할 수도 있다. 본 앱은 스마트폰 기반 DB로 저장되어 있으나 마이크로 블로그를 연동하여 데이터를 업데이트하는 기능이 추가 구현되면 보다 편리하게 사용가능하며 저장된 SNS 정보를 이용하여 이메일등 각종 정보를 등록된 지인에게 손쉽게 전송할 수 있다.
최근 1년 사이에 급격하게 증가한 스마트폰의 보급률과 그 기반의 서비스 중 많은 인기를 끌고 있는 분야의 하나가 소셜네트워크서비스(SNS)이다. 본 논문에서는 사용자들의 생각을 자유롭게 등록하고 의견을 나누는 토론을 바탕으로 서로 공감하는 의견을 많이 내주는 사람들 사이에 관계를 형성할 수 있도록 해주는 모바일 SNS 시스템에 대해 논하고자 한다. 토론 커뮤니티 기능, 친구 관리 기능, 개인 마이크로 블로그 기능, 메시지함 기능, 친구 분석 및 추천, 토론 의견 알림 서비스를 서버와 스마트폰 기반으로 시스템이 구성되어 있다. 본 모바일 SNS는 안드로이드 플랫폼을 기반으로 제공되는 프레임워크의 장점들을 이용하여 각 기능들을 제공하도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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