• 제목/요약/키워드: 소셜네트워크사이트

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신뢰도와 위험도로부터 합성된 지표에 기반을 둔 온라인 소셜 네트워크를 위한 접근 제어 방법 (An Access Control Method Based on a Synthesized Metric from Trust and Risk Factors for Online Social Networks)

  • 서양진;한상용
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제17C권1호
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    • pp.15-26
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    • 2010
  • '페이스북'이나 '마이스페이스'같은 소셜 네트워크는 사람들끼리 관심사를 공유하거나 인간관계를 유지 확장할 수 있는 유용한 도구로 인식되고 있다. 그러나 한편으로 소셜 네트워크를 통해 개인정보가 유출될 위험이 있으므로 이를 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 기존 소셜 네트워크 사이트들이 접근 제어 방식을 통해 사용자 스스로 자신의 정보를 보호토록 하고 있으나 접근을 허용한 사람을 통해 제삼자로의 정보 유출이 가능하다는 점에서 효과적인 해결책이 되지 못한다. 온라인 소셜 네트워크의 특성 상 자신이 잘 알지 못하는 사람에게 정보 접근을 허용하는 경우가 자주 발생하는 데 여기에는 정보 유출의 가능성이 내포되어 있다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 타인에 대한 신뢰도에 기반을 둔 접근제어 방법이 사용될 수 있으나 이러한 방식 또한 정보 유출의 객관적 위험성을 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 이에 본 논문은 이러한 문제에 대한 해결책으로 신뢰도와 정보 유출 위험도를 합성한 지표를 기반으로 접근 제어를 수행하는 방법을 제안하였으며, 다양한 실험을 통해 정보 유출 위험도가 온라인 소셜 네트워크에서의 접근 제어에서 중요한 역할을 할 수 있음을 보였다.

SNS 정보 요인이 소비자 구매의도에 미치는 영향에 대한 연구 : 중국 웨이보를 중심으로 (A Study on the factors of SNS information influencing consumers' purchasing intention: focusing on Chinese Weibo)

  • 이욱;이건빈;지명근;안종창
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.92-101
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    • 2017
  • 소셜 네트워크 사이트는 전자상거래에서 사용자 그룹의 특성을 이용하며, 사이트를 기반으로 사용자에게 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 그러므로 본 연구는 중국에서 회원 수가 가장 많은 소셜 네트워크 사이트인 웨이보(Weibo) 사용자를 대상으로 한다. 중국 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)의 발전 현황을 통해 소비자 구매의도에 영향을 미치는 SNS 정보요인을 도출해 보고자 한다. 본 연구는 댓글 수, 소비자 관여도, 소비자 소구방식 정도가 각각 소비자 구매의도에 유의한 차이가 있는지와 댓글수와 소구 방식이 서로 교호 작용하는 바탕에서 소비자 구매의도에 차이가 있는지에 대해 연구했다. 이를 위해 SNS를 이용하는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 400명의 샘플을 확보하였다. 응답자들에 대해 SPSS21 통계패키지를 이용하여 신뢰성 분석, 타당성 분석, 그리고 독립표본 t-검정, 이원배치 분산분석을 수행했다. 연구결과, 댓글 수 정도와 이성적인 소구방식은 소비자 구매의도에 대해서 유의한 차이가 있었다. 소비자들은 구매 관여도의 조절에 따라 댓글 수 정도가 구매의도에 차이가 있음을 보여 주었고, 정보 소구방식은 차이가 없다는 것을 발견했다.

소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝 기법을 활용한 웹드라마 분석과 제안 (Webdrama Analysis and Recommendation using Text Mining and Opinion Mining Technique of Social Media)

  • 오세종;김치호
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권44호
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    • pp.285-306
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    • 2016
  • 1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

소셜 커머스 사이트에서의 정보품질이 소비자의 만족과 지속적 이용의도에 미치는 영향 (Effects of Information Quality on Customer Satisfaction and Continuous Intention to use in Social Commerce)

  • 전병호;강병구
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.127-139
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    • 2013
  • 소셜 커머스에서 정보품질의 중요성에도 불구하고 소셜 커머스가 최근에 등장한 사회적 현상인 관계로 정보품질의 관점에서 심층적인 실증 연구나 학문적 접근이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 커머스 소비자의 만족과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 정보품질에 초점을 맞추어 살펴보고자 한다. 구체적으로 소셜 커머스가 제공하는 상품, 가격, 서비스, 판매자와 관련된 정보품질이 소비자의 만족도와 지속적 이용의도에 미치는 구조적 관계에 대해 확인해 보고자 하는 것이 본 연구의 주요한 목적이다. 연구 결과에 따르면 가격 정보품질을 제외한 상품, 고객서비스, 판매자 정보품질은 소비자의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜 커머스에 대한 소비자의 만족은 지속적 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 지속적으로 발전하는 소셜 커머스 시장에서 소비자 만족을 높이기 위한 전략적 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.

소셜 컴퓨팅 웹사이트의 디자인 및 감성 특성 연구 (Characteristics of Social Computing Websites Based on Design Factors and User Emotions)

  • 양의정;황원일;김동수
    • 한국전자거래학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.75-90
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    • 2012
  • 최근 인터넷 사용자간의 상호작용과 커뮤니케이션을 기반으로 하는 소셜 컴퓨팅(Social Computing)이 출현하고, 이를 사용하는 사용자들이 급증하고 있다. 그러나 여전히 많은 웹 사이트 디자이너들은 웹사이트의 기능적 측면만을 중심으로 웹사이트를 설계하고 있다. 또한 소셜 웹사이트의 감성적 접근에 관한 연구 역시 미비한 실정이다. 본 연구는 총 254명의 웹사이트 이용자에 대한 설문 조사를 바탕으로 소셜 컴퓨팅 웹사이트와 일반적인 웹사이트에 영향이 있는 디자인 요소와 감성 요소를 도출하고, 이를 비교 분석하였다. 그 결과 총 5개의 웹사이트 디자인 요인과 8개의 사용자 감성 요인이 도출되었는데, 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용하는 경우에는 4개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일반적인 웹사이트를 사용하는 경우에는 5개의 디자인 요인과 3개의 감성 요인이 사용자 만족도에 유효한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 사용자 만족도를 결정하는 요소는 소셜 컴퓨팅 웹사이트를 사용할 때와 일반적인 웹사이트를 사용할 때 각각 다른 것으로 나타났다.

아바타를 활용한 SNS 기반 쇼핑 연계 사이트 (SNS-based Site connected with shopping Using Avatar)

  • 하얀
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.205-210
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    • 2011
  • 본 연구는 SNS를 위한 블로그 스타일의 커뮤니티와 쇼핑몰을 새로운 스타일의 사이트로 제안한다. 특히, 이 사이트는 아바타 모델을 이용하여 패션 코디네이션을 시뮬레이션하는 기능을 포함한다. 다른 웹 사이트나 쇼핑몰과 구별되는 것은 사용자에게 친숙한 사용자 인터페이스를 제공하며, 간접적으로 옷을 입어보는 경험을 준다는 것이다. 아바타는 플래시 애니메이션 기법으로 설계되고 구현 되었는데, 사용자가 직접적으로 가능한 코디 형태를 확인할 수 있도록 하였고 쉽게 상품을 검토할 수 있다. 추가적으로 쇼핑몰을 연결하고 SNS를 통해 서비스의 편리함을 추구하였다.

소셜네트워크사이트 사용자의 가치체계 연구 (Investigation of Users' Goals in Social Network Sites)

  • 정윤혁
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제23권1호
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    • pp.93-109
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    • 2014
  • This study aims to develop a rich understanding of user goals in user-empowering information technologies which have been dominating part in the information systems environment. A particular focus is on users' goals in a social network site (SNS) which is a typical example of user-empowering technologies. Users conduct various activities in order to achieve diverse goals in SNS. Thus, investigating what goals users pursue in SNS will give insights into understanding the users. We employed the laddering interview technique and means-end chain approach. Interviews of 50 Facebook users were analyzed to produce a hierarchical goal map showing users' goal structure. The map contains 18 goals, including self-reflection, psychological stability, belongingness, improving productivity, and amusement as ultimate goals in SNS. In the map, there are varied routes from activities to ultimate goals in SNS; that is, a complex assembly consisting of activities and goals. The findings call the information systems research community to have more interests in diverse goals and values users seek with technologies.

소셜 정보를 이용한 추천 기법의 설계 (Design of Recommendation Technique using Social Information)

  • ;이민수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.84-86
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    • 2012
  • 최근 유무선 인터넷 인프라의 보급과 스마트폰의 등장으로 인터넷 사용이 급속히 늘어나면서 많은 사람들이 커뮤니티, 블로그, 트위터, 등 기타 다양한 온라인 사이트를 통하여 자신의 견해나 의견을 공개적으로 표현하고 있다. 스마트폰과 SNS 환경이 보편화됨에 따라 사람들은 점점 더 자신들의 취향에 맞는 정보의 교환을 원하고 있으며 단순한 정보검색보다는 다른 사람들의 직접적인 경험이나 의견을 반영하는 정보추천에 대한 비중이 커지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이런 소셜 네트워크에 널려있는 데이터들을 이용한 추천시스템 기법을 제안한다.

수단-목적사슬이론을 이용한 소셜커머스의 사용자 가치 분석 (User Value Analysis in Social Commerce Using Means-End Chain Theory)

  • 최정아;임영우;곽기영
    • 지식경영연구
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    • 제23권1호
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    • pp.1-26
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    • 2022
  • 소셜 네트워크의 확산에 따라 플랫폼을 기반으로 한 소셜커머스는 다중 스마트 기기의 사용과 함께 빠르게 성장해왔다. 쿠팡과 티켓몬스터와 같은 소셜커머스 사이트들의 빠른 성장을 감안한다면 소셜커머스 환경에서 사용자의 구매 의사 결정 과정을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 첫째, 소셜커머스를 이용하는 사용자들의 목표에 대한 이해를 보다 풍부하게 발전시키고자 한다. 둘째, 사용자의 목표를 분석하기 위한 방법론적 대안을 소개한다. 본 연구에서는 래더링 인터뷰와 수단-목적사슬 분석을 활용했다. 소셜커머스를 활용한 구매 경험이 6개월 이상인 사용자 40명을 대상으로 실시한 인터뷰 분석 결과, 사용자의 목표 구조를 보여주는 위계적 목적지도가 도출되었다. 본 지도는 타인과의 따뜻한 관계, 쇼핑의 재미와 즐거움, 성취감, 만족감, 금전적 저축, 편의성 등을 포함한 소셜커머스의 22가지 궁극적인 목표를 담고 있다. 또한 활동에서부터 궁극적인 목표까지 다양한 경로가 존재하기에 사용자가 추구하는 목표를 조사하면 사용자를 이해하는 통찰력을 얻을 수 있다.

사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.