최근, 온라인 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 크게 늘어나면서 온라인 사용자들의 특성을 연구하기위한 방안으로 소셜 네트워크 분석이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법은 두 노드 사이의 최단경로를 계산해야하므로 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색방법의 하나인 최상우선 탐색 방법을 온라인 소셜 네트워크에 적합하도록 수정한 최단경로 탐색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 그래프에서 아크의 개수를 평가 값으로 사용하는 휴리스틱 함수를 사용하며 탐색의 효율성을 위하여 경사트리를 제거한 후 경로를 탐색한다. 그리고 검증을 위하여 약 16만 사용자로 구성된 실제 온라인 소셜 네트워크를 수집하여 너비우선 탐색 방법과 비교 실험을 하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 너비우선 탐색 방법에 비해 정확도는 80% 정도로 다소 떨어지지만 계산 속도가 약 7.4배 향상됨을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 다양하게 분석하는데 유용하다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 소셜 네트워크 게임(이하에서는 소셜게임이라 함)이 부각되고 있다. 한편, 소셜게임이 인기를 끌면서 소셜 네트워크 서비스가 더욱 확산되는 계기가 되기도 한다. 사용자들을 소셜게임에 몰입하도록 유인하는 요인이 무엇인가를 파악하면 소셜 네트워크 서비스가 더욱 발전할 수 있는 방안을 찾을 수 있다. 따라서 본 연구는 사용자들을 소셜게임에 몰입하도록 유인하는 요인이 무엇인가를 분석하는데 있다. 본 연구에서는 대표적인 소셜 네트워크 사이트라 할 수 있는 페이스북의 소셜게임 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 280명의 사용자들을 대상으로 한 설문을 통해, 소셜게임에의 몰입, 게임스토리, 게임그래픽, 게임사회화, 게임 통제력, 게임 사용용이성의 관계를 구조방정식모형으로 분석하였다. 특히, 게임 사회화와 게임그래픽은 몰입에 직접적으로 영향을 주기도 하며 게임 사용용이성을 통해 간접적으로도 영향을 주었다. 한편, 게임스토리는 몰입에 직접적으로만 영향을 주고, 게임 통제력을 게임사용 용이성을 통해 간접적으로 영향을 준다. 본 연구는 몰입이론과 기술수용이론을 토대로 하고 있지만, 소셜게임에서의 몰입에 대한 최초의 연구이기 때문에 후속 연구에 지침이 될 수 있다. 또한 소셜게임을 개발하는 사업자들이 무엇에 역점을 두고 게임을 개발하고 서비스해야 할 것인가에 대한 지침이 될 수 있다.
IT의 급격한 발전과 더불어 소셜미디어가 많은 사용자들에게 보급되었으며, 교육적 활용가능성에 대한 논의도 지속적으로 확장되고 있다. 학습의 관점에서 소셜미디어는 학습공동체를 형성하여 집단지성을 발현하는데 기여할 수 있는 도구로 평가받는다. 본 연구에서는 대학 이러닝 환경에서 학습자들이 실시간 소셜미디어와 비실시간 소셜미디어를 활용하는 양태를 비교분석하였다. 내용분석 결과 소셜미디어의 활용유형은 크게 '학습내용', '학습지원', '형용적 표현', '잡담'으로 나뉘어졌다. 실시간과 비실시간 소셜미디어 활용결과는 학습내용, 형용적 표현, 잡담 요인에서 통계적으로 유의미하게 실시간 소셜미디어의 활용성이 높은 것으로 나타났다. 질적 인터뷰에서는 학습자들이 실시간 및 소셜미디어의 특징에 대한 다양한 의견을 제시하였다. 결론적으로, 학습자들은 대체적으로 실시간 소셜미디어를 선호하는 경향이 있었으며, 비실시간 소셜미디어는 숙고와 정리를 위해 체계적으로 활용되었다. 마지막으로 디지털 및 소셜미디어 세대에 대응하는 교육적 지원방안이 제언으로 논의되었다.
본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 '소시오그램(sociogram)'의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그 기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다.
본 논문에서는 소셜 빅데이터에 대한 심층적 언어분석을 통해 이슈를 탐지하고 모니터링하는 소셜위즈덤 시스템을 소개한다. 소셜위즈덤은 키워드의 단순 빈도 정보 외에도 이슈의 신규성, 중요성, 파급력, 관심도, 신뢰도 등을 수치화한 이슈성지수에 기반한 이슈성 측정이 가능하여 정확한 이슈탐지가 가능하다. 또한, 추가적인 정보로 단순 긍부정 분석이 아닌 17 개의 세부감성을 분석해서 제공하고 긍부정에 대한 호불호의 원인분석 정보도 제공하므로, 소셜미디어 분석에 기반한 깊은 인사이트를 제공하여 사용자의 의사결정에 많은 도움을 줄 수 있다.
소셜 네트워크의 확산으로 소셜 커머스 산업이 빠른 속도로 성장하고 있지만, 기술적 차원이 아닌 비즈니스 모델 차원에서 소셜 커머스가 상거래 방식 전반에 미치는 영향에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 비즈니스 모델차원에서 소셜 커머스 분석 프레임워크로 참여자, 가치, 수익이라는 세 가지 차원을 설정하고 각각의 차원에서 소셜 커머스가 전자상거래에 미치는 영향을 분석 및 제시하고, 현재 소셜 커머스가 가지는 한계점 및 향후 발전방향에 대하여 제시하고자 한다.
최근의 디지털 기술 및 컴퓨터, 통신 기술의 개발과 확산을 통해 다양한 소셜 미디어의 사용에 따른 디지털 사회가 생성되고 디지털 지능이 출현하여 새로운 디지털 문화와 커뮤니티가 생겨나고 있다. 이러한 추세에 따라 산업체, 교육계 등에서 소셜 미디어의 사용 및 채택 효과에 대한 연구가 필요하다. 또한, 소셜 도구의 사용 기법과 활용 방안이 필요하며, 사용 실태에 대한 조사가 필요하다. 이에 따라, 이 논문에서는 소셜 미디어를 개인 및 회사의 업무에 사용할 수 있는 있는 활용 방안을 마련하기 위하여, 소셜 미디어의 참여와 접근 방안 등에 대한 방법론을 조사하고 제시한다. 소셜 미디어에 접근하고 활용하기 위하여 웹 로그 분석 도구 및 소셜 미디어 콘텐츠 도구 등에 대하여 살펴보고, 웹 사이트 분석과 활용 방안 마련을 위하여 소셜 미디어 메트릭스 활용 방안을 제시한다.
미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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