소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.
최근, 스마트폰 가입자 수가 급격히 증가하는 가운데, 사람과 사람의 관계에 중심을 두는 서비스인 SNS가 급격히 성장하고 있다. 모바일 디바이스를 사용한 소셜 네트워크가 접목되어 사용자들 사이에 자연스러운 의사 교류 관계가 형성되며, 장소나 이벤트를 기반하여 빠르고 끊임없이 정보들이 발생하게 되었다. 그러나 너무 많이 발생하는 불필요한 데이터들로 인해 의미 있는 정보, 필요한 정보를 파악하는 데 어려움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 소셜 네트워크 서비스를 통해 제공되는 정보들 가운데 영향력 있는 정보가 무엇인지 판단하는 연구가 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 영향력 측정을 위해 장소를 기반으로 한 동적 소셜 커뮤니티에서의 소셜 네트워크 액티비티를 중심으로 이벤트에 대한 영향력을 측정하는 방법에 대해 고찰하고, 새로운 영향력 측정 방안에 대해 제안한다.
최근 온라인 소셜 네트워크의 성장에 따라, 영향력 최대화 기법을 활용한 다양한 마케팅 기법들이 소개되고 있다. 하지만 지금까지 네트워크 구성이 감춰진 경쟁 집단들이 존재하는 환경에서 영향력 최대화 문제를 해결하려고 시도한 기법은 제안된 적이 없었다. 본 논문에서는 아군 집단과 경쟁 집단 들이 존재하는 소셜 네트워크 환경에서 경쟁 집단에 영향력을 가장 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 소셜 네트워크의 속성들 중 중간 중심성, 클러스터링 계수, 지역적 연결도로와 연결, 그리고 3인조 폐쇄특징 등을 효과적으로 활용한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 경쟁 집단에의 영향력을 더 확산할 수 있음을 확인하였고, 결론적으로 2배의 성능 향상을 보여 주었다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
소셜 네트워크는 사람들이 살아가는데 필요한 여러 가지 정보를 얻을 수 있는 경로로써 매우 중요하게 인식되고 있다. 오늘날 소셜 네트워크는 인터넷의 확산, 소셜 네트워크 사이트의 발전, 소셜 네트워크에 대한 중요성 인식으로 빠르게 확산되어가고 있다. 최근 소셜 네트워크 서비스는 참여(Participation)와 개방(Openness)을 모토로 하는 웹 2.0이라는 새로운 패러다임을 기반으로 발전해 왔다. 소셜 네트워크 서비스가 웹 2.0을 수용함으로 사용자들은 보다 편리한 방법으로 새로운 사람들과 관계를 맺고 유지할 수 있게 되었다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 자신의 생각과 경험 등을 공유하고 여러 사람들과의 커뮤니케이션에 참여하는 과정에서 자신의 존재를 인식하고 삶의 만족을 느끼며 사회 구성원으로써의 영향력을 가지게 된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 분석하고자 고차요인분석(higher order factor analysis)을 실시하였다. 연구 모형은 인지된 사회적 실재감, 인지된 개인적 만족, 인지된 사회적 영향력을 포함한 2차 요인으로 개발되었다. 1차 요인들은 기술적, 개인적, 사회적 요인들로 그룹화 하였다. 이를 평가하고자 SmartPLS 2.0 분석 도구를 활용하여 실증분석을 수행하였으며, 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 규명하였다. 분석 결과 사회적 영향력이 개인의 소셜 네트워크 서비스 사용의도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.
사회 전반에 걸쳐 소셜네트워크서비스의 영향력이 높아짐에 따라 국내 대학도서관에서도 소셜네트워크서비스의 도입을 통해 이용자와 소통하려는 노력을 하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 대학도서관의 소셜네트워크서비스의 현황을 파악하고 소셜네트워크서비스의 이용률이 높은 도서관과 낮은 대학도서관을 선정하여 이용 및 비이용 요인을 도출하는 것을 통해 활성화 방안을 제시하였다.
소셜 네트워크가 발전함에 따라 인맥형성과 정보공유 의 목적뿐만 아니라 마케팅, 추천 등 여러 분야에 활용됨에 따라 정보를 단시간 내에 더 많은 사용자들이 공유하기 위해 영향력이 높은 사용자를 필요로 하고 이를 위해 정확한 사용자 영향력 판별이 요구된다. 그러나 누구나 정보를 공유할 수 있고 그 양이 너무 방대하기 때문에 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 신뢰성에 의한 네트워크 간소화와 사용자의 직-간접적인 영향력을 고려하여 영향력을 판별함으로써 정확성을 향상시킨다.
소셜 네트워크를 활용한 웹 사이트(SNS)의 사용이 광범위해짐에 따라 소셜 네트워크 서비스의 영향력이 점차적으로 증가하고 있다. 한국을 비롯한 다양한 국가에서의 SNS 사용이 증가하고 있으며 필리핀 역시 급격한 SNS 사용량과 행태적 변화를 보이고 있다. 특히, 필리핀의 경우 Friendster에서 Facebook으로의 사용자 전환이 매우 급격하게 이루어지고 있다. 기존의 온라인 커뮤니티와 다른 특성을 가진 SNS의 특성을 반영한 전환비용의 특성은 아직까지 명확하지 않다. 본 연구에서는 필리핀에서 SNS 간의 급격한 전환이 이루어진 상황을 바탕으로 SNS 간의 전환 의도에 영향을 미치는 변수들을 조사하고자 하였다. 소셜 네트워크 사이트를 사용 중인 필리핀 사용자들의 설문조사를 통하여 본 연구는 SNS 간의 전환비용에 직접적인 영향을 미치는 변수들로 SNS에 대한 사용자의 만족, 대체 주목성, 사회적 영향력이 주요 요인으로 작용함을 확인하였다.
많은 사람들이 온라인에서 뿐만 아니라 스마트폰을 활용하여 친구들과의 의사소통 수단으로 소셜네트워크서비스를 지속적으로 사용하고 있다. 본 연구는 빠르게 성장하고 있는 소셜네트워크서비스의 성장과정을 연구하기 위하여, 온라인 보안 우려, 소설네트워크서비스, 스마트폰 지출 사이의 관계를 살펴본다. 2015년부터 2017년까지의 패널데이터를 기반으로 종단분석을 수행하였고, Amos 17.0을 활용하여 잠재성장모형을 살펴보았다. 분석결과를 보면 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 소셜네트워크서비스 사용의 초기치와 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 스마트폰 지출 초기치와 변화율에도 긍정적인 영향을 미쳤다. 소셜네트워크서비스 사용의 초기치는 스마트폰 지출의 초기에는 정(+)의 영향력을 가졌지만 변화율에는 의미있는 영향력을 미치지 못하였다. 반면 소셜네트워크서비스 사용의 변화율은 스마트폰 지출의 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이 연구는 연구자와 실무자들에게 유용한 가이드를 제공할 수 있으며, 패널분석을 통하여 소셜네트워크서비스와 스마트폰 지출과의 관계에 대한 트랜드를 이해할 수 있는 정보도 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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