소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
소셜 미디어와 소셜 네트워킹 서비스의 확산은 사람들의 라이프 스타일에 많은 영향을 끼치고 있다. 이러한 확산 현상은 소셜 미디어를 통해 새로운 상품이나 서비스를 광고하고 촉진하려는 업계에 유용성을 제공할 뿐만 아니라 방대한 사용자 데이터의 획득도 가능케 하였다. 하지만 대다수의 연구들은 소셜 미디어에 대해 일반적인 통계적 접근 방법과 단편적 측정 방법을 사용하여 전시회의 성과를 측정하고 있어 소셜 미디어의 주 기능인 정보 교환의 측면을 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 MWC전시회의 트위터 데이터를 활용하여 정보 교환의 특징을 분석하려 한다. 이러한 분석방법은 전시 기획자 및 주관업체가 소셜 미디어의 효과를 객관적으로 측정할 수 있는 방법론을 제공하여 소셜미디어 활용 전략을 수립하는 데 큰 도움을 줄 수 있으리라 판단된다. 사용자 네트워크 분석을 통해 본 연구에서는 추가적으로 정보 교환의 지속가능성 측면에서 사회적 속성이 일반적 속성만큼 중요하다는 사실을 발견하였다. 결론적으로 본 연구는 MWC에서 정보를 교환하는 창구인 소셜 미디어의 사용에 따라 생성되는 데이터를 활용한 네트워크 분석 기법을 제안하는 한편 정보교환의 지속가능성에 대하여 매개 중심성과 중심성과 같은 사회적 속성의 특징을 밝혀냈다.
현재 출판 만화 시장은 장기적인 불황에 대처하기 위한 방법을 모색하고 있다. 그 일환으로서 인터텟 환경을 이용한 다양한 기법들이 개발되고 있는데, 이에 대한 선행연구는 웹 환경을 이용한 컨텐츠인 웹툰에 주로 집중되어 있으며 소셜 네트워크 서비스 활용에 대한 연구는 미진했다. 이에 본 연구는 소셜 미디어상의 게시글의 속성이 소비자 호응도에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 연구대상으로는 시각문화 전문 출판사인 세미콜론의 페이스북 페이지를 선정하였으며, 총 277개의 게시글을 수집하였다. 그리고 게시글의 속성에 따라 달린 댓글수와 공감수를 통해 소비자의 호응도를 측정하였다. 그 결과 시각적 정보를 포함한 게시글과 이벤트 참여를 유도하는 게시글은 소비자의 호응도에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 정보량이 많은 게시글은 유의한 부(-)의 영향을 미쳤음을 발견하였다. 본 연구의 결과는 향후 기업들이 소셜 네트워크 서비스 활동을 통한 소비자와의 소통에 있어서의 시사점을 던져주고 있다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.
본 질적연구의 목적은 이머징 소셜 네트워크에 익숙한 밀레니얼스 세대 소비자들의 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스를 대하는 소비자 행동학적 동향, 사이코그래픽적 특성, 다양한 인지적 유형이 어떠한지 탐색하고 발견하는 것이다. 이를 위해, 본 연구는 Q방법론을 적용하여 최신 기술의 ICT 장비, 디바이스 또는 사회 문화적 웹서비스나 네트워킹을 능숙하게 다루는 젊은 밀레니얼 소비자들을 해석적 관점에서 4가지 차별화 된 유형의 이론적 정의를 제시한다. 최근 국내 산학 분야에서 모두 창조경제 정책에 힘입어 공유경제 서비스의 영향력이 증가하고 있지만, 아직 공유경제를 주제로 한 기존 연구들이 본격화 된 것은 그리 오래되지 않았다. 본 연구는 개인의 내재적 관심, 선호, 태도, 의견 등을 포함하는 일명 스키마타(Schemata)라고 불리는 응답자의 사고 구조의 독특한 사이코그래픽적 특성을 발견하는데 초점을 둔다. Q방법론의 연구 절차에 따라, Q모집단과의 인터뷰 및 여러 문헌들의 메타 스터디를 통해 수집한 180개의 진술문으로부터 축약한 최종 40개의 Q샘플(진술문)을 35명의 밀레니얼스 세대(P표본) 응답자이 Q소팅 하여 등급화 하였다. 마지막으로, QUANL PC 분석프로그램을 활용하여 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스에 대한 젊은 층 소비자들의 4가지 시장 세분화를 수행하였다. 도출된 유형들은 제1유형 'Early majority', 제2유형 'Laggard', 제3유형 'Opinion leader', 제4유형 'Late majority' 라고 명명하였다. 본 연구의 결과는 향후 밀레니얼스 신세대 소비자의 행동 및 심리적 특성, 시장 세분화를 깊이 있게 탐구하려는 질적 관점의 후속 연구들의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.
사용자들은 소셜 네트워크 서비스를 통해서 자신이 속한 상황과 관련된 다양한 맥락정보를 다른 사람과 공유한다. 본 연구는 이러한 맥락정보 중 활발히 공유되지 않는 정보에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 소셜 네트워크 서비스 사용자에 대한 인터뷰 결과, 사용자들이 특정 맥락정보를 공유하지 않는 이유는 1) 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지거나 2) 공유를 위한 충분한 유인을 느끼지 못할 경우 및 3) 맥락정보의 공유가 프라이버시를 위협할 경우인 것으로 드러났다. 특히 프라이버시가 문제되는 경우 사용자는 시스템에서 제공되는 요인 외에도 독창적인 방법을 활용하여 맥락정보를 공유한다는 사실을 발견하였다. 본 연구에서는 위 결과를 Communication Privacy Management(CPM)이론에서 제시하는 세 가지 규칙을 관리의 관점에서 해석함으로써 1) 침투성(공개 정보의 양) 관리, 2) 연결(정보공개 대상)관리, 3) 소유권(공개되는 정보의 통제권) 관리로 재구성 하였고, 이외의 4) 현출성 관리라는 새로운 방식을 추가하여 이에 근거한 가이드라인을 제공하였다.
트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.
최근 소셜 네트워크의 2가지 주목할 만한 특정은 바로 정보의 홍수와 정보 소비의 과부하 문제이다. 1990년대부터 상황 인지 기반의 개인화 기법들이나 추천 시스템을 통하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였는데, 특히 커뮤니티 멤버간의 신뢰도나 친밀도를 기반으로 개인화 정보를 발견하기 위한 접근방법이 최근 소셜 네트워크가 거대화됨에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 그러나 이러한 대부분의 접근법들은 현실이 아닌 온라인 세계에서의 상호 신뢰도(또는 친밀도)만을 고려하는 경향이 있어 보다 더 높은 개인화 성능(적절성)을 가지기 위해서는 현실 세계까지 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 높은 적절성을 가지는 개인화 정보를 식별하는 새로운 방법을 제시하며, 이러한 개인화 정보를 발견하기 위하여 현실 세계와 온라인 세계에서 정보 제공자와 수신자의 상호 신뢰도를 측정하고 이를 기반으로 정보의 중요도를 판단한다. 그리고 본 기법은 개인에게 신규로 제공되는 정보가 아닌 과거에 소비하지 못하고 놓친 정보들을 대상으로 적용한다.
본 연구는 서울시에서 발생한 포스퀘어 사용자의 체크인 데이터를 이용하여 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 집단적 활동 군집을 발견하는 방법을 제안하였다. 집단적 활동 군집을 발견하기 위하여 순차 규칙 마이닝을 통해 활동의 순차 규칙을 생성하고, 그 규칙을 기반으로 활동 네트워크를 구성하였다. 활동 네트워크를 분석하여 네트워크의 구조와 허브 활동을 확인하였고 군집 분석을 실시하여 활동 군집을 분류하였다. 본 연구는 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 활동에 대한 전환 패턴을 분석한 이전 연구들과 달리 연속적인 여러 활동의 전체적인 구조와 군집을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 파악할 수 있는 허브 활동과 활동 군집은 위치 기반의 서비스나 마케팅에 활용할 수 있을 것이다. 또한 바이러스 감염과 관련된 업무나 도시 정책과 같이 공공부문에서 사용할 수도 있을 것이다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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