현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 매우 많다는 것을 의미 하며, 과거의 데이터 정제 기술로 유의미한 정보로 가공하려면 상당한 자원이 필요하다. 현재, 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고, 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 개발 서비스1)는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.
현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 많다는 것을 의미하며, 과거의 데이터 정제 기술로는 유의미한 정보로 가공하기에는 상당한 노력이 필요하다는 것을 암시하고 있다. 현재 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나, 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 'TVzzik' 서비스는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 'TVzzik' 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.
사회구조의 변화에 따라 범죄연령의 변화도 발생하며, 범죄종류와 형태도 다양하게 나타나고 있다. 이에 대해 본 논문은 에밀 뒤르껭(E. Durkheim)의 아노미(Anomie) 이론을 접목하여 설명하고 있다. 아노미는 이중규범 또는 규범이 없는 상태를 의미한다. 즉, 기존의 지배적 규범이 약화되면서 새로운 규범이 정립되지 않았을 때 무규범 또는 이중규범 상태가 되어 사회적 혼란 상태를 야기 시킨다고 하는 것이다. 정보통신기술의 발달로 인한 SNS의 보급과 활용은 사회적 규범을 약화시키며 온라인상의 규범은 정립이 미약한 상태이다. 이러한 규범의 혼란 상태에서 청소년 비행은 증가하여 나타나고 있다. 소셜 미디어는 전파성, 개방성, 접근성, 관계성, 콘텐츠다양성 등의 특성을 갖고 있다. 이러한 소셜 미디어는 그 자체가 일종의 유기체처럼 성장하기 때문에 소비와 생산의 일반적인 매커니즘이 적용되지 않고, 양방향성을 활용하여 이용자들이 자발적으로 참여하고 정보를 공유하며 콘텐츠를 만들어 나가는 특성이 있다. 소셜 미디어는 청소년층에서 소통과 정보, 접촉수단으로 자리 잡고 있고, 이에 따른 비행의 접촉율도 높다. 소셜 미디어는 청소년 범죄에 직 간접적으로 영향을 미치고 있으나 이에 대한 제도적 규제도 뚜렷이 없는 실정이다.
온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.
최근의 웹을 기반으로 한 소셜 네트워크 서비스의 발전은 사회관계 형성 서비스를 넘어 광고 마케팅 및 SNS 오픈마켓 등의 상업적 이용으로까지 사용되고 있으며 Facebook Live와 같은 개인방송의 영역까지 확장되고 있다. 인터넷을 통한 온라인상의 사회관계는 노화와 질환으로 외출이 어려운 노년층에게 지역사회 및 친구들과의 의사소통을 가능하게 할 뿐만 아니라 인터넷을 통한 정보 활용으로 생활의 질을 향상시키고, 노후를 즐길 수 있는 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 알려져 있다. 하지만 대부분의 웹서비스는 복잡한 사용자 인터페이스를 제공하고 있으며 익숙하지 않은 기기를 사용하는 것은 노년층에게 쉽지 않기 때문에 노년층은 제한된 콘텐츠만을 제공받게 되어 정보화 사회에서 소외될 가능성이 있다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성을 향상시킨 소셜 콘텐츠 서비스 Photo Alive! Demo EasyFace를 소개한다. 또한 노년층이 다루기 어려웠던 키보드와 마우스를 벗어나 새로운 조작 기기들로 웹 서비스를 이용할 수 있도록 구현하였다. MINIX Remote Control, Mirroring, EasyFace Control Application 세 가지의 조작기기 작동 방법을 구현하여 노년층에 맞춤화 된 새로운 사용자 인터페이스를 제안하고자 한다.
소셜네트워크서비스(Social Network Service)는 사람들 사이의 사회적 관계를 중심으로 온라인상에 구축된 친목기반형 서비스이다. 최근 이러한 서비스의 수요와 관심이 그 어느 때 보다 높아진 반면 기술과 서비스적인 측면에서 접근이 아직은 미흡한 실정이다. 본 연구는 다양한 소셜네트워크 서비스 가운데 전 세계적으로 가장 유명하고 이용자수가 최대인 페이스북(Facebook)을 대상으로 기술과 서비스적 접근을 바탕으로 페이스북이 성공한 요인이 무엇인지 살펴보았다. 이를 위해 소셜네트워서비스를 사용한 경험이 풍부한 사용자들의 행동을 관찰 하였다. 그 결과 기술적인 측면에 해당하는 비동기적인 방식이 사교성을 향상시키고 기술의 공개성은 서비스적인 측면에서 폐쇄성을 지향하는 방향으로 작동하는 것을 발견하였다. 이는 소셜 미디어가 갖는 독특한 특질이다. 이러한 요소를 고려해서 소셜 미디어를 개발할 때 성공적인 소셜네트워크서비스가 가능 할 것으로 기대한다.
최근 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션이 늘어나면서 소셜미디어에서의 인상형성에 대한 관심도 급증하고 있다. 본 연구에서는 트위터 프로필 사진의 유형과 타임라인 메시지 유형이 트위터 계정소유자(TAO)의 인상을 어떻게 형성하는가를 알아보고자 했다. 즉, 온라인상에서 TAO의 메인화면을 구성할 때 격식적 사진과 비격식적 사진, 정보적 메시지와 일상적 메시지 등 각각의 유형에 따라 피험자가 느끼는 인상이 어떤 차이를 보이는지를 분석했다. 더나아가 온 오프라인으로 각각 관계를 발전시킬 의향 역시 측정하였다. 그 결과, 메시지 유형이 정보적 메시지일 경우, 일상적인 메시지일 경우보다 TAO의 신뢰도 향상에 긍정적인 영향을 미쳤고, 온라인 안에서의 관계 형성 의지를 높이는 것으로 나타났다. 또한 프로필 사진이 비격식적인 사진일 때가 격식적인 사진일 때보다 TAO의 호감도를 높여주었다. 정보적 메시지와 격식적 사진이 함께 제시 되었을 때 신뢰도가 가장 높았다. 일상적 메시지와 비격식적 사진이 함께 제시되었을 때 신뢰도는 가장 낮은 반면 호감도는 가장 높았다. 결과적으로 소셜미디어에서의 인상형성 을 TAO가 원하는 양상으로 구성할 수 있을 것이라는 의미를 도출해낼 수 있었다.
최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
소셜미디어 상에서 소비자로서의 자신을 얼마나 드러낼 것인지의 여부는 자기표현에 따른 긍정적 보상과 부정적 위협 중에서 어느 것에 보다 초점을 맞출지에 따라 달라질 수 있다. 또한 긍정적 보상과 부정적 위협 중에서 어느 것에 보다 초점을 맞추게 될 것인지의 여부는 자신을 드러내고자 하는 관계의 상대방이 누구인지에 따라 달라질 수 있다. 자기표현의 청중을 관계의 유대지향성에 따라 구분한다고 할 때, 직장동료와 같이 업무파트너로서 이해 증진에 목적을 두는 관계 상대방은 도구적 유대지향성의 청중이라고 하는 반면 학창시절 친구와 같이 우정과 같은 감정적 유대를 기반으로 하는 관계 상대방은 표현적 유대지향성의 청중이라고 할 수 있다. 본 연구는 직장동료와의 관계에서처럼 도구적 유대지향성이 강한 상대방에 대해서는 자기표현의 실패로 인한 부정적 위협의 여파가 자기표현의 성공으로 인한 긍정적 보상보다 더욱 치명적일 수 있기 때문에 긍정적 보상보다는 부정적 위협의 예방에 초점을 맞춰 수세적으로 자기표현을 하려 든다고 예측하여 보았다. 실증결과는 페이스북 상에서 직장동료들의 비중이 증가할수록 수세적 자기표현에 의한 매개 효과는 증대되는 데 반면, 쟁취적 자기표현에 의한 매개 효과는 감소하고 있음을 확인시켜 주고 있었다.
최근 기업의 지속가능한 성장을 이끄는 ESG(Environmental, Social, and Governance) 관리의 중요성이 강조되고 있다. 이에, 본 연구는 기업과 일반 대중 간의 ESG에 대한 인식 차이를 실증적으로 밝히고, ESG 정책의 시행을 방해하는 부정적인 여론과 그 배경을 규명하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링, JST(Joint Sentiment Topic Modeling) 및 의미연결망분석 기법을 사용하여 지속가능경영보고서와 소셜미디어에서의 주요 키워드와 토픽, 그리고 그 연결관계를 분석하였다. 또한, ChatGPT를 활용하여, 텍스트마이닝 분석의 결과를 보완하였다. 분석 결과, 기업과 일반 대중 간 ESG에 대한 인식과 중요도에 상당한 차이가 있음을 확인하였다. 구체적으로, 기업들은 위기 관리, 투명한 지배구조, 윤리적 경영 등에 집중하여 신뢰를 구축하려 했으나, '그린워싱', '중대재해', '불매운동' 등과 같은 부정적 키워드가 자주 소셜네트워크에서 등장하여, 많은 대중들이 기업의 ESG 이슈 처리에 대해 의심하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업, 정부 기관, 고객 및 투자자를 위한 ESG 전략수립에 도움이 될 수 있는 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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