소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.
소셜 네트워크가 발전함에 따라 인맥형성과 정보공유 의 목적뿐만 아니라 마케팅, 추천 등 여러 분야에 활용됨에 따라 정보를 단시간 내에 더 많은 사용자들이 공유하기 위해 영향력이 높은 사용자를 필요로 하고 이를 위해 정확한 사용자 영향력 판별이 요구된다. 그러나 누구나 정보를 공유할 수 있고 그 양이 너무 방대하기 때문에 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 신뢰성에 의한 네트워크 간소화와 사용자의 직-간접적인 영향력을 고려하여 영향력을 판별함으로써 정확성을 향상시킨다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하기란 매우 어려워졌다. 따라서 웹 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 회귀분석이라는 통계학적 기법을 통해 검색 토픽에 대한 사용자의 인적속성들이 미치는 영향력을 산출하였다. 이는 인간이 가진 내재적 특성이 토픽별 검색 성향과 어떠한 연관관계가 있는지를 규명한 것이다. 또한 특정 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성의 일치 여부가 해당 토픽에 대한 사용자 검색성향의 유사정도와 매우 큰 상관관계가 있는 것을 증명하였다. 이와 같은 사실을 기반으로 사용자가 특정 토픽에 대해 검색 시 해당 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성을 확인하고, 이 속성이 일치하는 사람들의 검색 정보를 제공한다면, 사용자는 보다 만족된 검색결과를 얻을 수 있을 것이다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
블로그 연결망 내에는 다른 사용자들이 블로그 서비스를 활발하게 이용하도록 유도하는 역할을 하고 있는 특별한 사용자들이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 사용자들 가운데 컨텐츠의 영향력이 큰 사용자들을 컨텐츠 파워 유저라고 정의한다. 본 논문에서는 블로그 서비스 활성화를 위한 정책을 수립할 수 있도록 컨텐츠 파워 유저들을 파악하는 기법에 대하여 논의한다. 우선, 각 사용자가 소유하고 있는 각 게시글들의 컨텐츠 영향력을 계량화하는 방법을 제안하고, 이 값들의 합을 이용하여 해당 사용자의 컨텐츠 영향력을 계산하는 방법을 제안한다.
최근 소셜 네트워크에서 사용자간 의견 공유 및 표현을 통해 다양한 상호 작용이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 과정에서 악의적인 사용자나 정보로 인해 잘못된 정보가 퍼지고 자신의 의지와 상관없이 신뢰도가 감소하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 직접 연결된 사용자를 통해 신뢰도를 판별하는 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 사용자의 연결 관계와 영향력을 고려하여 향상된 사용자 간접 신뢰도 검출 기법을 제안한다. 제안하는 간접 신뢰도 검출 기법은 사용자의 상호 작용을 통해 사용자의 관심분야를 도출하고 사용자 연결 관계를 고려하여 기존의 네트워크를 재구축한다. 또한, 사용자의 영향력을 통해 사용자가 악의적인 사용자인지 판별하여 최종 간접신뢰도를 검출한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 각 가족 구성원의 정보를 이용하여 가족이 TV를 시청 할 때 어느 사용자가 더 많은 영향력을 가지는지 파악한다. 가장의 수입에 따라 가정을 7단계로 세분화 하여 TV 시청 시 가장의 영향력을 분석하는 실험을 진행하였다. 가장의 수입이 높을수록 더 높은 TV 시청 시 채널 선택 영향력을 가지는 것으로 파악되었으며, 배우자의 경우 가장의 수입과 관계없이 일정한 TV 시청 시의 영향력을 가지는 것으로 파악되었다. 그 다음, 각 가정 막내 사용자의 나이에 따른 TV 시청 시 채널 선택 영향력을 알아보기 위한 연구에서는 막내의 나이를 4단계로 세분화 하여 실험을 진행하였으며, 막내 사용자의 나이가 많아질수록 더 높은 TV 시청 시의 영향력을 보임을 알 수 있었다. 반대로 막내 자녀의 나이가 증가함에 따라 가장과 배우자의 TV 채널 선택 영향력이 줄어드는 것도 알 수 있었다. 본 논문의 실험을 통해 상당히 흥미로운 결과가 도출되었고, 이는 향후 각 가정의 상황에 맞는 콘텐츠 추천 및 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 기대된다.
이 연구의 목적은 대학 스포츠팀의 SNS의 사용자를 분석하여 어떠한 사용자가 온라인상에서 정보공유와 전달에 있어서 영향력이 있는지를 규명하는 것에 있다. 이를 위하여 영향력 있는 사용자는 대학의 공식 계정, 미디어 계정, 비전문가 일반인 계정으로 구분되었다. 이를 위해 NCAA Division 1에 속해있는 대학교들을 대상으로, 편의표본추출법을 이용하여 총 14개의 공식 트위터 계정이 선정되었다. 분석결과, 남자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중 가장 높은 비율을 차지하였으며, 미디어계정과 대학공식 계정이 뒤를 이었다. 여자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중에 가장 높은 비율을 차지하였으며, 대학의 공식계정과 미디어계정이 뒤를 이었다. 이 연구의 결과는 스포츠시장에서 점차 중요도가 높아지고 있는 SNS를 활용한 다양한 마케팅 전략과 후속연구를 위한 기초자료를 제공한다.
본 연구에서는 지식관리시스템의 성공요인으로 시스템특성, 지식특성, 경영특성, 조직특성, 사용자특성 등 5개 요인을 도출하고 이를 군에 적용하여 성과(사용도, 사용자 만족도)에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구결과, 사용도에는 사용자특성이 가장 큰 정(+)의 영향력을 미치고, 사용자 만족도에는 지식특성이 가장 큰 정(+)의 영향력을 미치며, 조직특성은 사용도와 사용자 만족도에 모두 부(-)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 군 지식관리시스템의 성공적 운영방안을 제시함과 아울러 향후 시스템 구축 부대의 도입 초기 시행착오를 줄여 줌으로써 조기정착을 유도할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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