• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.57-77
• /
• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권5호
• /
• pp.159-175
• /
• 2021

본 연구에서는 인플루언서의 전문성, 진정성 및 상호작용성 등 개인 특성요인과 정확성, 완전성 및 다양성으로 구성된 콘텐츠 품질요인이 인플루언서에 대한 신뢰와 자아일치성을 통해 브랜드 태도와 구매태도에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 국내 20대 이상의 성인 201명을 대상으로 주요 변인 간 관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 인플루언서의 개인특성요인과 신뢰와의 관계에서 전문성과 상호작용성이 신뢰에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 신뢰와의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성도 신뢰에 모두 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 인플루언서의 개인특성요인과 자아일치성과의 관계에서는 전문성과 진정성이 자아일치성에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 자아일치성과의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성이 신뢰와 함께 자아일치성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰와 자아일치성이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 관계에서는 신뢰와 자아일치성 모두 브랜드 태도에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구매의도에는 자아일치성과 브랜드 태도만이 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 콘텐츠 이용자들이 인플루언서에 대해 전문성과 상호작용성을 지각할 때, 신뢰가 증가하며, 전문성과 진전성은 인플루언서와 자아일치감이 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한, 콘텐츠 품질의 경우, 콘텐츠의 정확성, 완전성, 다양성을 통해 콘텐츠 품질을 지각할 때 신뢰와 자아일치성도 긍정적으로 반응하는 것을 알 수 있었다. 더불어 신뢰와 자아일치성은 브랜드에 대한 태도를 증가시키고 구매의도 등 소비행동으로 영향력을 미칠 수 있는 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 제품과 브랜드에 대한 정보전달 성격이 강한 인플루언서 마케팅 분야에서 인플루언서의 영향력을 이용한 효과적인 마케팅 성과를 위해서는 전문성, 진정성, 상호작용성 등 개인적 특성요인뿐만 아니라, 콘텐츠의 질적인 부분도 함께 고려되어야 할 것이다. 이상의 연구결과는 인플루언서를 활용한 마케팅의 기대효과를 발휘하기 위해 하나의 활용 가능한 기초자료로서 마케팅 전략 및 실무에 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.19-36
• /
• 2015

대표적 소셜미디어인 유튜브는 기존 폐쇄형 콘텐츠 서비스와는 다르게 개방형 콘텐츠 서비스로 이용자들의 참여와 공유를 통하여 많은 인기를 유지하고 있다. 콘텐츠 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 유투브 상의 콘텐츠 확산 요인에 관한 기존의 연구들은 댓글 수 등과 같은 일반적 정보 특성 요인과 조회 수 간에 상관관계 등을 분석하는 것이 대부분이었다. 최근 네트워크 구조를 기반으로 한 연구들도 진행되었으나 대부분 콘텐츠를 이용하는 대상인 구독자나 지인 등을 중심으로 한 인적 관계 네트워크 구조 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 실질적인 콘텐츠를 중심으로 한 네트워크 구조와 일반요인을 통합한 모델을 제시하고 확산요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 통합 모델 인과관계 분석과 함께 21,307개의 유튜브 콘텐츠를 콘텐츠 기반 네트워크 구조로 분석하였다. 본 연구를 통해 기존에 알려진 일반적 요인과 네트워크 요인들이 모두 조회수에 영향을 주는 인과관계를 통계적으로 재검증하였으며 통합적으로는 등록자의 구독자 수, 경과시간, 매개 중심성, 댓글 수, 근접 중심성, 클러스터링 계수, 평균 평점 순으로 조회 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 네트워크 요인중 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성은 부정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 유튜브 콘텐츠 확산에 대한 일반영향요인과 구조적인 현상을 함께 규명하였다. 본 연구는 기업들이 유튜브와 같은 콘텐츠 서비스를 통한 온라인 마케팅 활동 시 콘텐츠들의 구조적인 면을 고려할 수 있는 근거를 제공하였으며 음반산업의 수요예측이나 콘텐츠 제작 업체들의 원활한 서비스 제공을 위한 설명력있는 영향요인 및 모델이 될 수 있을 것이다.

• 경영과정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.143-167
• /
• 2010

본 연구의 목적은 인터넷을 중심으로 시대적인 흐름에 따른 기술의 변화와 더불어 사회적 자본을 형성하는 도구로 인식되고 있는 SNS의 사회경제적 변화와 파급효과를 통찰하기 위해 첫째, 웹 2.0 패러다임이 표방하는 기술 및 경제적 가치변화를 살펴보고 둘째, 블로그로부터 사회 네트워크인 SNS로의 진화과정을 고찰하며 셋째, 주요 SNS의 서비스 및 특징을 비교한 후 넷째, 모바일 웹 2.0으로의 진화에 따른 SNS의 특성을 제시하고자 한다. 마지막으로 1990년대 후반부터 현재까지의 기술, 사회, 경영 3가지 측면의 속성 변화를 통해 SNS의 진화를 분석하고자 한다. 본 연구를 통해 얻은 시사점으로는 첫째, 기술적 측면에서 웹 기반의 컴퓨팅 환경이 미디어 속성에서 플랫폼 속성으로 전환되고 있다. 초창기 인터넷 출현 이후 웹사이트에 접속하여 정보를 보고 듣고 읽어 체득하던 일방향의 미디어 속성이 정보를 생성 및 가공하고 전파하기까지 모든 활동을 가능하게 하는 플랫폼 기능으로 변화된 것이다. 둘째, 사회적 측면에서 지식의 생산주체가 소수 전문가에서 집단지성으로 전환되고 있다. 이는 사람들을 연결하는 SNS의 지향점과 일치하면서 정보권력의 분산 및 전파범위의 무제한이라는 장점을 살려 기업들의 홍보 및 마케팅 채널로서의 잠재성이 부각되고 있다. 셋째, 기업경영 측면에서 SNS와 같은 새로운 마케팅 채널이 생성되고 있다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 시장 확대와 더불어 일상에서 접근이 편리하도록 제공되고 있는 무선기술의 발전은 소비자와 호의적이고 밀접한 관계를 지향하는 대개의 기업들에게 새로운 기회로 작용하고 있다. 넷째, 소비자의 역할이 변화되고 있음을 인식할 수 있다. 단방향 정보를 받아들이던 소비자들이 1인 중심형 블로그와 개인간 관계 네트워크를 지향하는 SNS를 이용하게 되면서 정보를 생성, 가공 및 확산하는 주체가 되면서 정보의 주도권을 장악하게 되면서 정보의 이용자인 동시에 생산자 역할을 수행하는 프로슈머로서 그 역할이 변화되어 가고 있다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권5호
• /
• pp.90-102
• /
• 2022

최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.

• 서비스연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.127-146
• /
• 2023

최근 디지털 광고는 15초 미만의 짧은 광고를 통해 메시지를 전달해야 하며, 소셜미디어에서 광고는 소비자가 스킵하기 전까지 5초 이내에 메시지를 전달해야 한다. 광고의 길이가 짧아졌지만, 인공지능을 통한 알고리즘과 빅데이터 분석은 고객의 관심사에 맞는 메시지 전달을 가능하게 하였다. 이런 변화 속에서 짧고 효율적인 광고를 이용한 소비자 맞춤 메시지 전달의 중요성은 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 효과적인 메시지 전달을 위한 메시지 프레이밍 효과에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 비건 제품에 대한 '건강'과 '환경' 두 가지 프레이밍 효과의 차이를 살펴보았다. 건강과 환경에 대한 소비자 관심의 증가는 비건 제품에 대한 관심을 높였으며, 비건 시장은 날로 크게 성장하고 있다. 소비자가 비건 제품을 구매하는 이유는 소비자 개인의 건강을 위해서이기도 하지만, 윤리적 소비라고 할 수 있는 환경에 대한 책임감 또한 무시 못 할 요인이다. 기존 연구에서는 건강과 환경 메시지 프레이밍 간의 효과의 차이가 측정되지 못하였으며, 연구 대상도 비건 식품에 국한되었다. 본 연구에서는 주방세제 제품군을 이용하여 '건강과 환경 메시지 프레이밍' 효과의 차이를 밝혀내고자 한다.

• 서비스연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.26-47
• /
• 2023

본 연구는 MZ세대를 중심으로 가상모델의 인플루언서의 효과를 높일 수 있는 방안 연구로 전문 서비스 산업군인 의료기관을 중심으로 변수들간의 영향관계를 조사하고자 하였다. 연구 방법으로는 MZ세대를 대상으로 국내 대표 가상 인플루언서인 '로지'에 대한 인지여부를 스크리닝 한 뒤 '로지'에 대해 인지가 된 응답자들을 대상으로 연구를 진행하였다. 연구의 목적 및 결과로는 첫째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기를 인지적 동기와 감정적 동기로 구분하여 가상 인플루언서 팬쉽형성과 매력도에 미치는 영향관계를 알아보고, 가상 인플루언서의 팔로우의 동기의 중요성은 성별에 따라 차이가 있는지 조절효과를 검정하고자 한다. 연구 결과 인지적 동기와 감정적 동기 모두 가상 인플루언서에 대한 팬쉽 형성과 매력도에는 긍정적인 영향관계를 가지고 있었으나 성별에 따라 남성의 경우 인지적동기가 감성적 동기보다 중요하였고 여성은 감성적 동기가 인지적 동기보다 중요한 요인으로 나타났다. 둘째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기인 인지적 동기와 감정적 동기는 병원 방문의도와의 영향관계를 검정하였다. 그 결과 의료서비스산업군인 병원의 방문의도로 이끌어 내기 위해서는 가상 인플루언서의 컨텐츠 내용이 유용하고 신뢰성 있으며 소비자에게 도움이 될 만한 정보를 가진 인지적 동기만이 유의한 결과로 나타났다. 마지막으로 본 연구를 통해 특정 전문산업 군인 의료서비스 분야에서의 가상 인플루언서의 마케팅전략방안을 제시함으로써 이론적·실무적인 시사점을 제안하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.75-92
• /
• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 한국조경학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.80-91
• /
• 2017

본 연구는 최근 젊은 층을 중심으로 확산되고 있는 한복나들이의 행위 주체인 한복나들이객과 그들이 방문하고, 선호하는 장소의 특성을 밝힘으로써 경복궁에 한복나들이객이 집중되는 요인을 규명하는 것이다. 한복나들이객의 자발적 취미활동을 경관 프로슈머적 관점에서 해석하고, 도시경관적 의의를 고찰하고자 한다. 한복나들이객을 대상으로 심층인터뷰, 현장인터뷰, 현장관찰조사를 실시한 결과, 한복나들이객은 다양한 층위가 있었다. 한복나들이객은 한복에 대한 인식, 이용방식, 활동에 따라 선도그룹, 진입그룹, 단순체험그룹으로 구분되며, 선도그룹과 진입그룹은 한복나들이 활동의 지속성에 따라 자발적 취미계층으로 분류된다. 한복나들이 장소로서 경복궁 방문 목적과 요인에 그룹별 차이가 있었다. 선도그룹은 홍보, 모임, 문화 활동을 위한 장소와 주변 목적지에 방문하기 위한 집결장소로 경복궁을 방문하는 경우가 많았다. 이 경우, 경복궁의 전통적인 경관 외에 교통 편리성, 경복궁과 주변지역의 전통문화 전시 및 행사가 주 요인으로 나타났다. 진입그룹은 경복궁의 전통적인 경관과 주변 문화시설 이용을 목적으로 방문하는 경우가 많았다. 단순체험그룹은 경복궁의 전통적인 경관과 한복 착용자가 많은 점이 방문 요인으로 작용했다. 단순체험그룹은 한복나들이 장소로 경복궁을 최초로 방문하고 있어, '한복나들이 입문 코스', '한복놀이터'로서 경복궁의 새로운 장소성을 확인하였다. 한복나들이 향유계층은 오프라인의 실제 장소에서 장소와 경관을 소비하고, 동시에 새로운 경관을 생산하며, 소셜미디어와 1인 미디어 등 온라인에서 경관 이미지를 생산함으로써 '경관 프로슈머'적 성향을 지닌다. 이들의 다채롭고 자발적인 움직임은 도시경관에 역동성을 부여하며, 이는 도시의 새로운 문화자산이라는 의미를 지닌다. 그동안 국내외 소비자학 및 마케팅 분야에 국한되어 연구된 프로슈머의 개념을 한복나들이객이라는 자발적 취미계층을 통해 '경관 프로슈머'를 개념화하고, 도시경관적 의의를 고찰하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.187-204
• /
• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.