최근 자연어 처리 기술의 발전과 서비스 산업에서의 챗봇에 대한 수요가 증가함에 따라 챗봇을 활용한 서비스가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포 시스템에 관한 것으로, 챗봇이 사용자들의 대화를 수집 및 분석하여 대화 주제와 키워드를 찾은 뒤, 크롤링 된 콘텐츠로부터 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.
소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.
본 연구의 목적은 소셜미디어 정서전염척도(Social Media Emotional Contagion Scale, SECS)를 개발하고 타당화를 하는 것이다. 전국의 20대 성인을 대상으로 결측을 제외한 총 326명을 대상으로 진행되었으며, SECS의 높은 신뢰도를 확보하였다. EFA와 CFA를 통해 SECS가 2요인 구조임을 확인하였고 한국판 정서전염 척도(K-ECS), 성인 공감척도(BES-A), Rosenberg 자아존중감척도(SES)와의 준거관련타당도를 확인하였다. SECS는 K-ECS와 BES-A의 정서적 전염과 관련된 하위요인과는 수렴하였지만, K-ECS와 BES-A 전체 척도와는 변별되었다. 이는 오프라인상에서 나타나는 정서전염과 소셜미디어상에서 나타나는 정서전염을 구별할 필요성을 시사한다. SES와는 변별되었으나 SES의 하위요인과는 일부 수렴하고 일부 변별되었다. 더 나아가, IRT를 시행하여 SECS가 높은 변별도와 적절한 심각도 문항으로 구성된 타당한 척도임을 확인하였다. 마지막으로, SECS 척도의 기준점을 제시하였고 본 연구의 의의와 제한점 및 추후 연구에 대해 논의하였다.
본 연구는 숏폼(short-form) 동영상 소셜미디어 플랫폼인 틱톡의 이용 동기를 파악하고 틱톡 광고에 대한 소비자의 인식 및 태도를 고찰함으로써 틱톡 광고 효과에 주요한 광고 요인을 탐색하고자 한다. 20-30대 틱톡 이용자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행한 결과, 주요 틱톡 이용 동기로는 정보성과 오락성이 도출되었으며 틱톡 특성으로 짧은 동영상, 다양한 콘텐츠 내용, 형식의 참신성이 언급되었다. 또한, 유용성, 오락성, 광고 회피를 위한 조작용이성, 친근감, 상호작용이 주요 틱톡 광고 특성으로 제시되었다. 마지막으로, 틱톡 광고 참여행위는 대체적으로 '좋아요' 클릭, 댓글쓰기, 공유, 구매 링크/광고주 홈페이지 클릭, 광고 제작 참여 등으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 소셜미디어 광고의 이론적 확장에 기여하고 효율적인 틱톡 광고 전략 수립을 위한 지침을 제공할 것이다.
본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 '마스크 5부제'에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 '대리 구매', '개학 연기', '마스크 사용', '마스크 구입'과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 소셜미디어 사용에 있어 like 기능에 대한 인식이, 자신이 받은 like의 수에 의해 어떻게 영향을 받는 지 알아보았다. 일반적으로 사람들은 like의 개수가 콘텐츠의 질과 유명세를 반영한다고 생각한다. 그러나 본 연구는 사람들이 like에 대해 고정된 인식을 갖고 있지 않고, 상황에 따라 변하는, 양가적인 인식을 가진다는 점에서 출발하였다. 구체적으로, 연구모델은 사람들로부터 받은 like에 대한 감정적인 반응이 like의 가치 판단에 영향을 미칠 수 있다고 제안한다. 또한 그 과정에서 생성되는 like에 대한 모순적인 판단을 전통적으로 알려진 지각에서 감정으로 생성되는 메커니즘을 감정에서 지각으로 형성되는 메커니즘으로 전환함으로써 해결한다고 제안한다. 이에 대한 검증은 548명의 소셜미디어 사용자들을 대상으로 이루어졌다. 분석 결과는 소셜 미디어 사용자들의 like에 대한 태도는 그들이 받은 like 수에 대한 감정적 반응에 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 본 연구는 소셜 미디어 사용자들의 like에 대한 양가적인 태도를 그들이 받은 like의 수에 대한 가치 판단을 기반으로 설명한다는 점에서 시사점을 준다.
소비자와 소통하기 위한 브랜디드 콘텐츠를 중심으로 하는 콘텐츠 마케팅이 현대 마케팅의 주요 트렌드로 각광받고 있는 시점에서, 브랜드의 무대후면영역 정보를 적극적이고 전략적으로 노출하는 시도, 이른바 비하인드씬(behind-the-scene) 콘텐츠가 마케터들의 주목을 받고 있다. 본 연구는 브랜드의 비하인드씬을 연극적 접근이론을 통해 '무대후면영역' 노출로 개념화 하였고, 브랜드 무대후면영역 노출의 효과를 실증적으로 규명하고자 하였다. 또한 소비자가 평소에 가지는 광고회의 성향이 소셜미디어를 통해서 접하는 브랜디드 콘텐츠의 평가에도 적용되는지 탐구하였으며, 광고회의 성향이 브랜디드 콘텐츠를 통한 브랜드의 무대후면영역 노출 시에 미치는 조절 효과를 살펴보았다. 연구결과, 브랜드의 무대후면영역을 접한 소비자는 그렇지 않은 소비자에 비해 상대적으로 높은 수준의 정보태도, 브랜드태도, 구매의도를 나타냈다. 또한 광고회의 성향이 낮은 소비자는 높은 소비자에 비해 브랜디드 콘텐츠에 긍정적으로 반응하였으며, 브랜드 무대후면영역에 노출되었을 시 소비자의 정보태도와 브랜드 태도는 광고회의 성향에 따라 조절됨을 파악하였다.
최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.
SBS는 실시간 DMB 방송 프로그램을 시청하며 트위터를 이용해 해당 프로그램과 연관된 감성을 시청자가 생산 및 공유 할 수 있는 '소셜 DMB' 앱을 개발해 안드로이드 마켓을 통해 2011년 서비스를 시작 했다. 기존 TV와 소셜미디어는 가족 공유 매체와 개인 서비스의 차이로 인해 서로 융합하기 어려웠으나, 개인 휴대 방송 서비스인 DMB에서는 소셜 미디어 서비스와 방송을 유기적으로 통합해 새로운 재미를 시청자들에게 제공할 수 있으며 시청자 스스로 콘텐츠를 생산하고 스토리를 만들어 공유할 수 있다. 소셜 DMB 앱을 이용해 콘텐츠를 중심으로 한 소셜 서클을 구성함으로써 방송사 고유의 콘텐츠를 더욱 다양하게 이용할 수 있고, 시청자가 서로의 감성을 표현하고 공유할 수 있는 서비스 기반을 마련했다. 본 논문에서는 앱 서비스 구성, DMB 방송과의 연동, 광고 및 페이스북 연동 기술 및 개발결과 등 소셜 DMB 앱 서비스 개발내용을 소개한다.
본 연구는 기업정보 제공 소셜미디어 나타난 빅데이터 분석을 통해 전 현직 구성원의 직무 만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인과 각 평판 요인별로 대기업과 중소기업간의 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과 전체적으로는 '복지 및 급여'가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 대기업에서는 '경영진' 항목이, 중소기업에서는 '복지 및 급여' 항목이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 대기업과 중소기업간 차이를 분석한 결과 '직무만족도', '복지 및 급여', '업무와 삶의 균형' 항목이 두 집단간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 수준에서 대기업 평균이 높은 것으로 확인되었으나, 정성적인 평가 내용이 포함된 비정형데이터 분석 결과 '직무만족도'와 '업무와 삶의 균형' 항목에 대한 만족도 비율은 중소기업이 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 기존 평판 연구에서 활용된 설문이나 실험연구 방식이 아닌 소셜 미디어에 나타난 빅데이터 분석을 통해 직무만족도와 그 요인에 대한 연구라는 점에서 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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