• Title/Summary/Keyword: 소셜데이터 분석

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A Model for Privacy Preserving Publication of Social Network Data (소셜 네트워크 데이터의 프라이버시 보호 배포를 위한 모델)

  • Sung, Min-Kyung;Chung, Yon-Dohn
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.37 no.4
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    • pp.209-219
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    • 2010
  • Online social network services that are rapidly growing recently store tremendous data and analyze them for many research areas. To enhance the effectiveness of information, companies or public institutions publish their data and utilize the published data for many purposes. However, a social network containing information of individuals may cause a privacy disclosure problem. Eliminating identifiers such as names is not effective for the privacy protection, since private information can be inferred through the structural information of a social network. In this paper, we consider a new complex attack type that uses both the content and structure information, and propose a model, $\ell$-degree diversity, for the privacy preserving publication of the social network data against such attacks. $\ell$-degree diversity is the first model for applying $\ell$-diversity to social network data publication and through the experiments it shows high data preservation rate.

A Status Analysis of Location Disclosure Tweet of Disaster Information using Social Bigdata Monitoring (소셜 빅데이터 모니터링을 통한 재난정보 위치공개 트윗 현황 분석)

  • Lee, Bo-Ram;Bae, Byungl-Gul;Choi, Seon-Hwa
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.900-901
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    • 2014
  • 최근 정보처리기술의 비약적인 발전은 소셜미디어를 통해 생산되는 종합정보의 처리를 용이하게 하였으며 광역적 의사소통을 가능하게 하였다. 이와 같은 기술의 발전을 재난관리에 적극 활용하려는 움직임이 확산되고 있으며, 이는 국내외의 여러 사례들을 통해 그 필요성이 입증되고 있다. 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 개발한 실시간 소셜 빅데이터 모니터링 시스템인 '소셜빅보드(Social Big Board)'를 활용하여 대상 기간 동안의 지역별 위치공개 트윗 현황을 조사하였다. 이를 위해 전체 재난 안전관련 트윗 중 위치정보공개 트윗을 대상으로 분석을 수행 하였으며 그 결과, 분석기간에 따른 전체 트윗과 지역별 위치정보공개 트윗은 재난상황의 발생과 피해규모에 따라 발생의 정도가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 향후, 재난 안전과 관련된 위치정보공개 트윗의 지속적인 모니터링 수행을 통해 신뢰성 있는 재난 대응체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.

Extracting Reliable User's Tweet for Social Events Based on User Behavior in Twitter (소셜 사건에 대한 사용자의 행동 분석에 기반한 신뢰성 높은 사용자의 트윗 추출)

  • Tsolmon, Bayar;Lee, Kyung-Soon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.608-611
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    • 2012
  • 소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

A Meta Analysis of Innovation Diffusion Theory based e-Commerce Environment in Korea (국내 전자상거래 환경에서 혁신확산이론 선행연구에 관한 메타분석)

  • Nam, Soo-Tai;Jin, Chan-Yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.147-148
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    • 2017
  • 빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 혁신확산에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 시험 가능성, 관찰 가능성, 편리성 그리고 커뮤니케이션 채널을 외부 요인으로 설정된 연구를 대상으로 하고자 한다. 다음으로 국내 주요 학회지에 게재된 혁신확산이론 관련연구에서 어떠한 요인들을 사용하고 있고 또한 이러한 외부요인들이 종속변수에 어느 정도의 설명력을 가지는지를 메타분석을 통해 알아보고자 한다. 이러한 연구모델을 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하고자 한다.

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Frequency and Social Network Analysis of the Bible Data using Big Data Analytics Tools R (빅데이터 분석도구 R을 이용한 성경 데이터의 빈도와 소셜 네트워크 분석)

  • Ban, ChaeHoon;Ha, JongSoo;Kim, Dong Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.2
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    • pp.166-171
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    • 2020
  • Big data processing technology that can store and analyze data and obtain new knowledge has been adjusted for importance in many fields of the society. Big data is emerging as an important problem in the field of information and communication technology, but the mind of continuous technology is rising. the R, a tool that can analyze big data, is a language and environment that enables information analysis of statistical bases. In this paper, we use this to analyze the Bible data. We analyze the four Gospels of the New Testament in the Bible. We collect the Bible data and perform filtering for analysis. The R is used to investigate the frequency of what text is distributed and analyze the Bible through social network analysis, in which words from a sentence are paired and analyzed between words for accurate data analysis.

A management information system for beauty business based on social influencer marketing using hot topic (핫토픽을 이용한 소셜 인플루언서 마케팅 기반의 뷰티 경영정보시스템)

  • Song, Je-o;Cho, Jung-Hyun;Choi, Do-Jin;Yoo, Jae-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.01a
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    • pp.207-210
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    • 2018
  • 인플루언서(Influencer)란 소셜 미디어에서 유난히 많은 영향력과 파급효과를 가지고 오는 사람들을 말하며, 이들이 만들어내는 콘텐츠는 이제는 자신들의 브랜딩을 넘어선 커머스(Commerce) 효과를 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜 웹 그리고 공공데이터를 중심으로 뷰티 빅데이터와 방송 콘텐츠 빅데이터를 수집하고 분석하여 상호 상관성에 기반하여 화장품 관련 기업에서 CRM(Customer Relation Management), PLM(Product Lifecycle Management, SCM(Supply Chain Management System) 등의 경영정보시스템과 연계한 뷰티 분야에 최적화된 통합 경영정보시스템을 제안한다.

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A Study on Spatial Co-experience through Social Data (소셜 데이터를 통한 공간적 공동경험에 관한 연구)

  • Cha, Min-Geum;Lee, Jooyoup
    • Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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    • v.7 no.6
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    • pp.851-859
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    • 2017
  • Today, with the advent and development of Social Network Service (SNS), various types of information that have been difficult to observe have been pouring out. Recently, Vertical Social Networking Service (SNS), a service that shares specific interests with users' Vertical Social Networking Service) is emerging as a major research area. Especially, various human, social and spatial characteristics can be observed through geolocation data and social data collected through mobile GPS, and it is used in various studies. In this study, we analyze the social data collected through the image - based vertical SNS Instagram, and measure the user 's experience based on the social media based on the user' s spatial context. Therefore, in this study, we investigate what types of spatial patterns exist between experiential elements of sharing experiences and geographical characteristics through social data, and examine a new model of shared experience structure through extracted data.

Fandom-Persona Design based on Social Network Analysis (소셜 네트워크 분석을 이용한 팬덤 페르소나 디자인)

  • Sul, Sanghun;Seong, Kihun
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.20 no.5
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    • pp.87-94
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    • 2019
  • In this paper, the method of analyzing the unformatted data of consumers accumulated on social networks in the era of the Fourth Industrial Revolution by utilizing data from the service design and social psychology aspects was proposed. First, the fandom phenomenon, which shows subjective and collective behavior in a space on a social network rather than physical space, was defined from a data service perspective. The fandom model has been transformed into a collective level of customer Persona that has been analyzed at a personal level in traditional service design, and social network analysis that analyzes consumers' big data has been presented as an efficient way to pattern and visually analyze it. Consumer data collected through social leasing were pre-processed by column based on correlation, stability, missing, and ID-ness. Based on the above data, the company's brand strategy was divided into active and passive interventions and the effect of this strategic attitude on the growth direction of the consumer's fandom community was analyzed. To this end, the fandom model of consumers was proposed by dividing it into four strategies that the brand strategy had: stand-alone, decentralized, integrated and centralized, and the fandom shape of consumers was proposed as a growth model analysis technique that analyzes changes over time.

A Study on the Comparison Analysis of Travel Agencies using Social Big Data (소셜 빅 데이터를 이용한 여행사 비교 분석에 관한 연구)

  • Song, Eun-Jee;Kong, Hyou-Soon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.771-772
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    • 2015
  • 소셜미디어 상 고객들이 쏟아내는 말을 실시간으로 분석, 조사하는 방법으로 버즈 모니터링 이라는 시스템을 이용하여 웹상의 다양한 정보를 자동으로 검색하고 수집하고 있다. 본 논문에서는 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 분석 모델을 제안하고 실제 국내 여행사에 관해 비교 분석한다. 먼저 여행사별 인지도,이미지와 선호도 분석을 하고 관광관련 상품과 서비스에 대한 분석과 함께 소비자 분석으로서 관광의 목적, 동행인 등 소비자의 생활패턴에 대한 분석을 한다. 또한 여행사 관련 영향력자 경향을 트위터 상에서 살펴본 결과 해당 여행사 이용경험자와 관련 뉴스를 제공하는 언론, 이벤트에 관심 있는 사용자들로 유형화 할 수 있었다.

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Implementation of Social Network Services for Providing Personalized Nutritious Information on Facebook (개인화 영양정보 제공을 위한 소셜 네트워크 서비스 활용방안)

  • An, Hyojin;Choi, Jaewon
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.19 no.4
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • Personalized data of users at social network service can be used as a new resource for providing personalized nutrition information. Although providing personalized information for nutrition using social data, there are a few studies on providing personalized nutrition information with customized user preference based on social network service. The purpose of this study is to implement the clustering of data analysis with collected personal data of Facebook users. To find out the method for providing personalized information, this study described an effective method for providing nutrition information by analyzing web posting on Facebook that can be called a typical social network service. According to the result from clustering, sodium and sugars were important variables from diet of user. Furthermore, the importance of elements of user's diet has some differences according to vendor/manufactures.