• 제목/요약/키워드: 소셜 데이터 분석

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소셜네트워크서비스 기반 데이터를 이용한 빅데이터 분석 (Big Data Analysis Using on Based Social Network Service Data)

  • 남수태;신성윤;진찬용
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.165-166
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    • 2019
  • 빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐만 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터는 기존 방식으로는 관리와 분석이 어려운 데이터를 의미하며, 거대한 크기(Volume), 다양한 형태(Variety), 빠른 생성 및 유통속도(Velocity)의 특징을 가지고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 의미를 분석하였다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

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소셜네트워크 분석과 클러스터 분석 방법을 활용한 스타트업 회사의 트위터 팔로워 네트워크에 대한 탐색적 연구 (Exploring Twitter Follower-Networks of Startup Companies Employing Social Network Analysis and Cluster Analysis)

  • 류승희
    • 벤처창업연구
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    • 제14권4호
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    • pp.199-209
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    • 2019
  • 기업의 소셜미디어 활용이 빠른 속도로 증가함에 따라 성공적인 소셜미디어 활용전략의 중요성이 커지고 있다. 이러한 중요성은 새로이 시장에 진입하여 신속하게 시장에서의 인지도를 확대하고 미래고객을 확보해야 할 필요성이 큰 스타트업 회사에게 더욱 절실하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 스타트업 회사의 소셜미디어 활용의 특징을 보여주는 지표를 탐색적으로 조사, 분석하는데 두고 있다. 주요 지표는 전반적인 소셜미디어 관련 활동을 보여주는 지표와 소셜미디어 서비스을 통해 형성된 소셜네트워크 구조의 특성과 관련 지표를 포함한다. 스타트업 회사의 이러한 지표를 좀 더 객관적으로 평가하기 위하여 잘 갖춰진 기존 회사의 지표와 비교, 분석 하였다. 본 연구를 위해 여러 소셜미디어 서비스 중 트위터를 선정하고, 트위터 REST API를 통해 측정지표와 관련된 데이터와 팔로워네트워크(follower-network)에 대한 데이터를 수집하였다. 주요 분석방법으로 각 회사의 소셜네트워크 구조의 특성을 분석하기 위해 소셜네트워크분석기법이 활용되었으며, 클러스터분석 기법을 이용하여 스타트업 회사와 기존 회사의 측정지표를 비교, 분석하였다. 분석결과에 따르면 대부분의 측정지표에서 스타트업 회사와 기존 회사 간에 유의미한 차이를 보여주고 있다. 특징적인 분석결과의 하나로 스타트업 회사들이 상대적으로 많은 수의 인플루언서 (influencer)를 팔로워네트워크에 가지고 있다는 점이다. 또한, 스타트업 회사를 포함하는 클러스터의 네트워크 모듈성(modularity)과 추이성(transitivity)이 기존 회사에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스타트업 회사의 소셜네트워크 안에 기존 회사에 비해 내부결속력이 높은 상대적으로 많은 수의 커뮤니티가 존재한다는 점을 시사한다고 할 수 있다. 스타트업 회사의 이러한 특징은 잠재고객 및 비즈니스 파트너와의 효과적인 정보교환을 촉진할 수 있으며, 따라서 향후 일반적인 스타트업 회사의 소셜미디어 노력은 어떻게 인플루언서를 확보할 것인지, 또한 어떻게 내부결속력이 높은 긴밀한 네트워크를 구축할 것인지에 초점을 두어야 할 필요성이 있음을 시사하고 있다.

보안 우려, 소셜네트워크서비스, 스마트폰 지출과의 관계분석: 잠재성장모형을 중심으로 (The Relationship Analysis of Online Security, Social Network Service, and Smartphone Expenses)

  • 노미진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.648-659
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    • 2019
  • 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.

소셜 로봇과 노년층 사용자 간 대화 분석 기반의 사용자 특성 연구: 현상학적 분석 방법론과 군집 분석을 중심으로 (Study on User Characteristics based on Conversation Analysis between Social Robots and Older Adults: With a focus on phenomenological research and cluster analysis)

  • 최나래;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.211-227
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    • 2023
  • 인구의 고령화와 기술의 성장으로 등장한 소셜 로봇의 한 유형인 개인형 서비스 로봇은 최근 가정에서 노년층의 독립 생활 연장에 도움이 될 수 있는 기술을 중심으로 변화하고 있다. 노년층이 일상 생활에서 소셜 로봇 신기술을 수용하고, 장기적으로 사용하기 위해서는 사용자 관점의 맥락과 감정을 보다 심층적으로 이해하는 능력이 필요하다. 본 연구에서는 정량 데이터와 정성 데이터를 통합한 혼합 방법(mixed-method)을 활용하여 노년층 사용자를 깊이 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 노년층 사용자와 소셜 로봇 간 음성 대화 기록을 감정과 대화 주체를 주요 변수로 하여 현상학적 방법론 중 하나인 Van Kaam 방법론을 활용하여 그룹핑함으로써 9개 유형으로 대화를 구분하고, 이를 개인화한 대화의 빈도와 비중을 기반으로 사용자를 세분화하였다. 그리고 인구 통계적 데이터와 건강지표에 관한 사전 설문조사 결과를 사용하여 프로파일링 분석을 진행하였다. 이어서 대화 분석을 토대로 K-means 군집분석을 실시하여 노년층 사용자를 3개의 집단으로 분류하고, 각 집단별 특성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 모형은 향후 일상 생활에서 돌봄 기능이 있는 소셜 로봇 제공을 위해 노년층 사용자의 이해를 필요로 하는 기업에게 노년층 사용자 세분화에 관한 방법론을 제공함으로써 사용자 이해를 위한 인사이트 도출과 관련 사업을 성장시키는데 기여할 것으로 기대된다.

다차원척도법에 의한 기업이미지 제고를 위한 소셜미디어 활용방안 (Enhancing the corporate image through social media: An approach based on multi-dimensional scaling)

  • 김수현;이한준;서용무;한진영
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권3호
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    • pp.427-436
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    • 2013
  • 소셜미디어 사용자가 크게 증가함에 따라 소셜미디어가 마케팅 도구로서 갖는 가치 또한 부각되고 있으며 많은 기업들이 소셜미디어를 기반으로 하는 마케팅에 관심을 기울이고 있다. 소셜미디어의 종류는 다양하고 소셜미디어별 특성이 서로 다르기 때문에 기업이 추구하는 목적에 적합한 소셜미디어를 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 기업의 마케팅 전략에서 많이 사용되고 있는 다차원 척도법을 이용하여 대표적인 소셜미디어인 페이스북, 트위터, 네이버블로그, 유튜브, 싸이월드, 미투데이에 대한 이미지 포지셔닝 분석을 실시하여, 각 소셜미디어에 대해서 사용자들이 어떠한 이미지로 인식하고 있는지를 분석하였다. 연구결과, 기업의 신뢰성 이미지와 기술 이미지 제고를 위해서는 페이스북과 트위터가 비교우위에 있었으며 기업의 마케팅 이미지와 장래성 이미지, 종합 이미지 제고를 위해서는 네이버 블로그를 활용했을 때 효과적인 것으로 나타났다. 이상의 결과들은 소셜미디어를 활용한 기업 마케팅 전략 수립시 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

소셜 네트워크에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법 (Graph-based Event Detection Scheme Considering User Interest in Social Networks)

  • 김이나;김민영;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.449-458
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    • 2018
  • 소셜 네트워크 서비스의 사용량이 증가함에 따라 오프라인에서 발생한 이벤트 정보가 더욱 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 분석하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자들이 게시한 글을 분석하여 키워드 그래프를 구축한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 따라서 의미 없이 반복 게시되어 이벤트로 검출된 결과를 제거하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 제안하는 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.

컴퓨터 분야 논문지에서 저자의 관심분야에 대한 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis of author's interest area in Journals about Computer)

  • 이주연;박유현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.193-199
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    • 2016
  • 최근 다양한 분야에서 소셜 네트워크 분석 기법을 통해 개체들간의 상호작용을 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 한국정보통신학회 논문지의 저자약력에 기술되는 저자의 관심분야를 소셜 네트워크 분석기법을 통해 다양한 측면에서 분석하고자 한다. 분석결과 많은 저자들이 임베디드, 보안, 영상처리, 무선통신, 빅데이터, USN, 네트워크, RFID 등의 관심분야를 중심으로 연구하고 있음을 알 수 있다.

격자기반 분석을 통한 위치기반 소셜 미디어 데이터와 부동산 가격지수 간의 공간적 상관성 분석 연구 (Analyzing Spatial Correlation between Location-Based Social Media Data and Real Estates Price Index through Rasterization)

  • 박우진;어승원;유기윤
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.23-29
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    • 2015
  • 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포가 지역별 부동산 지수와 어떠한 공간적 관련성을 가지는지에 대해 알아보고자 한다. 두 데이터는 상이한 자료 형식을 가지고 있어, 이를 보완할 수 있는 방법론으로 본 연구에서는 격자 기반의 공간분석 방법을 적용하였다. 대상 데이터로는 2013년 8월 한 달간의 지오태그된 트윗 데이터와 행정구역별 주택가격지수(매매, 전세)를 이용하였으며, 공간적 범위는 서울과 수도권 일부를 포함하도록 하였다. 두 데이터 간의 상이한 공간적 단위를 고려하여 2,000m 단위의 격자망을 구성하고 이에 맞게 두 데이터를 격자 데이터 형태로 변환하였다. 변환된 두 데이터에 대하여 Hot spot 분석을 실시하여 공간적 분포를 시각적으로 비교하였으며, 공간시차를 고려한 이변량 공간적 상관계수를 측정함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 시각적, 정량적 분석 결과, 서초구 지역이 트윗 데이터와 주택매매가격지수 데이터에서 공통적인 Hotspot 지역으로 탐색되었으나 주택전세가격지수 데이터와는 뚜렷한 공간적 상관성이 탐색되지 않았다.

소셜 빅데이터분석을 통한 외국인근로자에 관한 국민 인식 분석과 정책적 함의 (Analysis of Public Perception and Policy Implications of Foreign Workers through Social Big Data analysis)

  • 하재빈;이도은
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.1-10
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    • 2021
  • 본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

광고 캠페인의 소셜 네트워크 확산 구조에 대한 연구 (How do advertisements spread on social networks?)

  • 김유나;한상필
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권8호
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    • pp.161-167
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.