스포츠 팬덤은 스포츠 구단의 수익구조에 있어 핵심적인 요인으로, IT기술의 발달에 힘입어 전세계적으로 확산되고 있다. 이에 따라 스포츠 구단에도 글로벌 팬덤을 관리하기 위한 노력이 요구되고 있으며 소셜미디어를 포함한 디지털 마케팅 전략의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구는 스포츠 구단의 경기 성적 및 소셜미디어 운영이 팬들의 구단에 대한 인게이지먼트를 반영하는 온라인 정보 검색량에 대하여 미치는 영향을 실증분석을 통해 확인한다. 더불어, 이러한 영향이 스포츠 팬 토큰의 발행 여부에 따라 다를 수 있음을 검증한다. 본 연구를 위하여 2022년 7월~12월의 기간에 대하여 유럽축구연맹, 네이버 스포츠, 엑스, 네이버 데이터랩에서 각 구단별 경기 일정 및 성적, 소셜미디어 게시물의 게시량, 팬들의 온라인 정보 검색량을 수집하여 분석하였다. 데이터 분석 결과, 구단의 경기 성적인 경기 중 골 득실점과 구단의 소셜미디어 게시물의 게시량은 팬들의 온라인 정보 검색량에 유의하고 긍정적인 영향을 미친다. 나아가, 구단의 스포츠 팬 토큰이 발행된 경우, 구단의 경기 성적 및 소셜미디어 운영이 팬들의 온라인 정보 검색량에 미치는 상술된 영향력이 강화되는 것으로 나타났다. 본 연구는 스포츠 구단과 팬 인게이지먼트에 대한 실증분석을 수행하고 팬 토큰의 마케팅적 측면을 탐구함으로써 스포츠 마케팅의 연구 범위를 확장하며 스포츠 구단의 마케팅 전략 수립을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.
최근 소셜 네트워킹 관련 서비스의 다양화와 지속적인 사용자 증가로 인해, 기존의 서버 중앙화 방식은 사용자 증가에 따른 유지비용 부담과 프라이버시 측면에서도 보안 위험성을 안고 있다. 본 논문은 위 문제의 해결 방안으로 소셜 네트워킹의 특징인 인맥으로 구조화된 p2p 시스템을 제안한다. 우리는 p2p의 기본기능인 룩업(lookup) 프로토콜을 기존의 방식과는 다르게 데이터 맵핑 범위를 친구관계로 연관된 그룹 내로 한정시키는 방식을 사용한다. 이를 통해 자신과 실제로 관련 있는 친구들에게만 저장함으로 보안성을 향상시켰으며 p2p의 장점을 얻을 수 있었다. 마지막으로 성능 분석을 통하여 p2p기반의 소셜 네트워킹 서비스의 실제 구현 가능성을 평가한 결과, 사용자당 친구 수가 시스템 성능의 변수임을 확인하였다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.
대부분의 기업은 경영전략을 결정하는데 고객의 소리(VOC:Voice of Customer)를 매우 중요한 정보로 사용하고 있기 때문에 기업들은 다양한 방법으로 고객과의 관계증진을 위해 VOC 데이터를 이용하고 있다. 그러나 수집된 내부VOC 데이터에서 많은 정성적인 데이터를 포함하고 있으므로 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 소셜 빅 데이터를 분석하는데 사용하고 있는 시스템을 이용하여 다른 업종에 비해 고객이 다양하고 서비스가 매우 중요한 여행사 내부 VOC를 분석한다. 적용 사례로서 국내 대표적인 여행사에 직접 적용하여 분석한 결과를 제시한다. 본 연구 결과 빅 데이터 분석 도구를 다른 서비스업종의 내부 VOC의 정성적인 데이터를 분석하는데 활용할 수 있는 가능성을 보여주었다고 사료된다.
본 연구는 모바일 소셜 미디어 사용 강도와 사용 피로감에 미치는 영향 요인에 대하여 실증적으로 연구하였다. 연구의 프레임워크를 위한 이론으로는 계획된 행위 이론, 사적정보보호 이론, 몰입 이론, 절차적 성과 이론을 기반으로 하였다. 데이터 분석 결과 자기 효능감, 사용자 습관 및 몰입 경험이 모바일 소셜 미디어 사용 강도(intensity)에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개인 정보 보호 문제는 모바일 소셜 미디어 사용 강도에 부정적인 영향을 미치기는 하나 사용행위에는 영향력이 미미하였다. 미디어 사용 강도는 미디어 피로감에 긍정적 영향을 미쳤다. 즉, 모바일 소셜 미디어 사용강도가 높아질 경우 피로감은 증가하였다. 절차적 성과 기대 변수는 미디어 사용 강도와 소셜 미디어 피로감 사이에 조절효과를 보이지 않았다. 연구 결과는 소셜 미디어 도구를 비즈니스 및 공공 서비스에 활용하고자 하는 소셜 미디어 관련 기업 및 조직에 시사점을 줄 것이다.
본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
사회가 점점 더 복잡해지고 정보통신 기술의 급격한 발달 및 스마트 폰을 비롯한 모바일 기기들의 일반화로 인해 라이프 로그와 같은 빅 데이터에 대한 사회적인 관심 및 활용이 필요성이 증대되고 있다. 특히 일반인들뿐만 아니라 장애인들이 쉽게 접근할 수 있는 공간자료를 포함한 소셜미디어(SNS) 자료들은 장애인들의 라이프 스타일을 분석할 수 있는 각종 가치 있는 정보들을 포함하여 장애인들에게 꼭 필요한 여러 사회복지 서비스를 발굴하고 제공할 수 있는데 효율적으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 장애인들이 자발적으로 가장 많이 생산해 내는 자료인 공간정보를 포함한 소셜미디어 데이터를 통해 장애인들에게 가장 필요한 생활 밀착형 사회서비스를 발굴하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 마이닝하여 실시간으로 랜섬웨어 위험도 분석을 하는 시스템을 설계한다. 이를 위해 2017년 5월 12일에 가장 피해가 컸던 워너크라이 랜섬웨어를 중심으로 5월 10일에서 20일 사이의 트윗 데이터를 마이닝하고, 기존 시스템인 구글 트렌드와의 유사성을 비교 실험하여 트윗 데이터의 가치를 확인한다. 마지막으로 제안하는 시스템에 대한 향후 연구주제를 제시한다.
이 연구는 블록체인 기반 소셜 플랫폼 중 국내 사용자가 활발히 사용하는 스팀잇(Steemit)을 중심으로 그 사용자 경험을 분석하고, 필요한 개선사항을 제언하는 것에 목적이 있다. 먼저 블록체인과 블록체인 기반 소셜 플랫폼의 특징을 조사하였다. 스팀잇 사용자 경험을 조사 분석하기 위해 허니콤 모형을 이용하였으며, 이를 바탕으로 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터를 분석하였다. 연구결과, 스팀잇은 사용과정에서 서비스의 핵심 기능이라고 할 수 있는 보팅 기능이 높은 유용성을 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 개선점으로 콘텐츠를 생성하는데 사용하는 편집 도구와 보팅 기능 남용의 개선이 필요하다는 것을 제언하였다. 이 연구를 통해 블록체인 기반 소셜 플랫폼의 사용자 경험을 개선하는 데 기초 연구 자료로 활용되길 바란다.
정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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