본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자에게 전문가를 추천해주기 위해 사용자의 소셜 행위 및 응답 품질을 고려한 분야별 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 분야와 전문성을 판단하기 위해 사용자의 소셜 네트워크 행위를 분석하고, 응답 품질을 판단하기 위해 사용자의 응답 시간, 응답 신뢰성을 분석한다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 단순히 사용자들의 인맥 관계 형성뿐만 아니라 다양한 형태의 정보를 생성하고 공유하는 개방형 플랫폼으로 변화하고 있다. 기존 사용자 평판 관리 기법은 사용자 프로필, 명시적 관계, 명시적 평가를 기반으로 사용자 신뢰성을 판별하기 때문에 명시적 평가가 잘 이루어지지 않는 소셜 미디어에서 사용자 신뢰성을 판별하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 미디어에 대한 소셜 행위들을 분석하고 명시적인 평가 뿐만 아니라 암시적 평가를 고려한 사용자 평판 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 행위로부터 긍정적 암시적 평가와 부정적 암시적 평가를 도출한다. 또한, 사용자의 전문성을 고려하기 위해 분야별로 사용자 평판 정보를 생성하고 사용자의 영향력을 판단하기 위해 평가에 참여한 사용자들의 수를 반영한다. 이를 통해 명시적 평가가 없는 사용자도 평판 정보를 생성할 수 있도록 하고 소셜 미디어에 더 적합한 사용자 평판 정보를 생성한다.
최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
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 소셜 미디어 상 다양한 행위 중에서 '좋아요'를 누르는 행위가 의미하는 바를 감정적, 사회적으로 분석하여 그것이 소셜 미디어에 대한 전반적 태도에 어떠한 영향을 미치는 지, 또한 그 영향력이 성별에 따라 어떻게 달라지는 지 살펴보았다. 구체적으로, '좋아요'라는 행위에 담긴 의미를 감정적인 동감 측면과 사회적인 지지 측면으로 구분한 후, 그 의미를 지각하는 강도가 '좋아요'를 통해 이루고자 하는 단기적 목표 두 가지-관계의 강화 및 정보의 공유-와 소셜 미디어 사용에 대한 전반적 태도에 어떠한 방식으로 영향을 미치는 지 살펴보았다. 또한 여성의 경우 감정적 동감에서 관계 강화로 진화하는 과정이 더 강한 연관성을 보이며 남성의 경우 사회적 지지에서 정보 공유로 이어지는 과정이 더 강할 것이라 가정하였다. 285명의 소셜 미디어 사용자들을 대상으로 설문을 실시한 결과, 행위 관련 총 16개의 가설 중 10개가 채택되어 '좋아요'를 누르는 행위에 부여하는 의미의 강도에 따라 소셜 미디어 사용 태도가 어느 정도 달라지는 것이 확인되었으며 성별 차이의 경우 16개의 가설 중 의미에서 목적으로 이어지는 과정에서만 4개가 부분적으로 채택되어 성별 차이는 존재하지만 크지는 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 '좋아요'를 단순히 양적으로만 이해하고 분석하는 것이 아니라 그 행위 안에 담긴 다양한 감정 및 기대를 규명하였다는 점에서 의의가 있다.
이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
스마트폰의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 사용자들은 많은 콘텐츠를 생산하거나 서로 공유한다. 이로 인해 사용자는 자신이 원하지 않는 콘텐츠를 받아보거나 소비함으로써 많은 시간을 소요하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 사용자에게 협업 필터링을 이용하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 낮추는 사용자의 데이터를 제거하기 위해서 사용자 신뢰도를 고려한다. 사용자의 신뢰도는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 행위를 분석해서 도출한다. 사용자의 신뢰도를 다양한 관점에서 평가하기 위해서 기존기법에서 사용하지 않았던 사용자 행위들을 수집해서 사용한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
본 연구는 다양한 지식이 축적되고 공유되며 구성원 간의 관계와 상호작용을 바탕으로 지식이 생산되고 활용되는 공간인 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 지식소싱 행위가 지식활용 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한 대학의 사회과학분야 전공수업에 참여한 55명의 학습자들을 대상으로 소셜 러닝 커뮤니티를 구성하고 한 학기의 소셜 러닝 완료 후 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 다중회귀분석을 사용하여 지식소싱 행위와 지식활용 성과의 영향관계를 규명하였다. 연구 결과, 양자 지식소싱과 문서 지식소싱은 지식재이용과 지식응용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용과 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜 러닝 커뮤니티에서 지식의 이용 목적에 따라 효율적인 지식소싱 행위를 선택하는데 유용할 것으로 기대된다.
소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다.
페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스 (SNS: Social Network Service)가 개인 정보 공유 및 타인과의 커뮤니케이션에 빈번하게 이용됨에 따라서, 소셜 네트워크 서비스에서 사이버 스토킹이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 지금까지는 온라인 소셜 네트워크 서비스에서의 사이버 스토킹 행위를 이해하기 위한 연구가 다소 부족한 상황이다. 본 논문에서는 페이스북 사용자들의 사이버 스토킹 행위를 보다 더 잘 이해하기 위하여 온라인 설문조사를 수행하였다. 본 논문의 결과는 사이버스토킹에서 (1) 주로 대상이 되는 콘텐츠(예: 개인 사진)가 무엇인지, (2) 어떤 그룹이 주로 스토킹의 대상이 되는지를 보여준다. 본 논문은 이러한 결과 관찰을 통하여 어떻게 온라인에서 사용자 프라이버시를 보호할 수 있는지를 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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