• Title/Summary/Keyword: 지식검색커뮤니티

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A Study on knowledge management of web search engine based on knowledge search community (웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티 기반 지식관리에 관한 연구)

  • 이두영;강순희
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2003.08a
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    • pp.143-152
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    • 2003
  • 본 연구는 인터넷 환경에 따른 정보의 지식화현상과 지식경영 추세에 따라 새롭게 등장한 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티 기반 지식관리에 관한 연구이다. 아직까지 지식검색커뮤니티에 대한 연구를 거의 찾아볼 수 없는 상황에서, 본 연구는 네이버의 ‘지식 iN’, 야후의 ‘지식검색’, 엠파스의 ‘지식거래소’를 대상으로 웹 검색엔진의 지식검색커뮤니티를 살펴보았다. 지식의 개념을 통해 지식 순환과정을 고찰하였고, 순환과정의 각 단계별로 지식관리를 연구하였다. 더불어 커뮤니티 기반의 지식창출과 지식공유단계에 대한 이용자연구를 하고자 한다. 이를 바탕으로 보다 건전하고 활발한 지식공유문화조성을 위한 지식검색커뮤니티의 활성화 방안을 제안하고자 한다.

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Research Trends of the Credibility of Information in Social Q&A (지식검색커뮤니티 정보의 신뢰성에 관한 연구 동향 분석)

  • Kim, Soo-Jung
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.29 no.2
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    • pp.135-154
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    • 2012
  • Social Q&A sites such as Yahoo! Answers and Naver Knowledge-iN have become a viable method for information seeking and sharing on the Web. Considering their immense popularity and growing concerns about their validity as information sources, questions about the credibility of the information provided on social Q&As are timely. Therefore, this paper summarizes recent research on credibility related to the social Q&A context, identifies research gaps, and presents a research agenda for future research to advance this newly developing area.

A Framework for Q&A Community based Vertical Search (Q&A 커뮤니티 기반 전문영역 검색을 위한 프레임워크)

  • Jeong, Ok-Ran;Oh, Je-Hwan;Lee, Eun-Seok
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.16 no.2
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    • pp.143-158
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    • 2011
  • This study suggests a framework which extracts features of collective intelligence from social Q&A community sites and takes advantage of those features upon vertical search for domain specific knowledge or information retrieval. One source of collective intelligence on the internet is the question and answer(Q&A) data available from many Q&A sites. Vertical search is focused on searching special areas or specific domains. This paper proposes a framework for extending the relevant terms by using Q&A information connected with query that the user wants to retrieve, and then applies them to specific domain field that requires professional and detailed knowledge.

Adolescents' Information-seeking Behavior for Gender Identity in a Community-driven Knowledge Site (청소년들의 성 정체성에 관한 지식검색 커뮤니티 정보탐색행태)

  • Yi, Da Jeong;Yi, Yong Jeong
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.36 no.4
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    • pp.161-181
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    • 2019
  • People begin to recognize sexual orientation or gender identity in adolescence, and adolescents frequently use an accessible and anonymous anonymity knowledge retrieval community to explore sensitive health information about gender. This study attempted to observe their information search behavior based on questions and answers about adolescents' gender identity in the knowledge retrieval community. First, we wanted to examine their information needs and to investigate what factors they preferred to answer by comparing the characteristics of the answers adopted with the non-adopted answers among the answers provided in the questions they shared. To this end, Naver, Korea's representative knowledge search community. In Knowledge-iN, a total of 358 sets of data were analyzed, consisting of responses adopted over three years from January 2016 to December 2018. As a result, adolescents with concerns about gender identity demanded information about definition or confusion about gender identity. In the responses adopted by the users, the factors that gave empathy and positive feelings were higher than those that were not adopted, whereas the negative responses were higher in the unaccepted answers. This study is meaningful in that it analyzes the information needs and information search behaviors of adolescents with no established gender identity, expands the discussion in the information search field, and confirms cognitive and emotional models for information evaluation of health information users. Also, based on the research results, we propose practical implications for effective information services on gender identity that social media should provide to young people.

Analysis of Knowledge Community for Knowledge Creation and Use (지식 생성 및 활용을 위한 지식 커뮤니티 효과 분석)

  • Huh, Jun-Hyuk;Lee, Jung-Seung
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.16 no.4
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    • pp.85-97
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    • 2010
  • Internet communities are a typical space for knowledge creation and use on the Internet as people discuss their common interests within the internet communities. When we define 'Knowledge Communities' as internet communities that are related to knowledge creation and use, they are categorized into 4 different types such as 'Search Engine,' 'Open Communities,' 'Specialty Communities,' and 'Activity Communities.' Each type of knowledge community does not remain the same, for example. Rather, it changes with time and is also affected by the external business environment. Therefore, it is critical to develop processes for practical use of such changeable knowledge communities. Yet there is little research regarding a strategic framework for knowledge communities as a source of knowledge creation and use. The purposes of this study are (1) to find factors that can affect knowledge creation and use for each type of knowledge community and (2) to develop a strategic framework for practical use of the knowledge communities. Based on previous research, we found 7 factors that have considerable impacts on knowledge creation and use. They were 'Fitness,' 'Reliability,' 'Systemicity,' 'Richness,' 'Similarity,' 'Feedback,' and 'Understanding.' We created 30 different questions from each type of knowledge community. The questions included common sense, IT, business and hobbies, and were uniformly selected from various knowledge communities. Instead of using survey, we used these questions to ask users of the 4 representative web sites such as Google from Search Engine, NAVER Knowledge iN from Open Communities, SLRClub from Specialty Communities, and Wikipedia from Activity Communities. These 4 representative web sites were selected based on popularity (i.e., the 4 most popular sites in Korea). They were also among the 4 most frequently mentioned sitesin previous research. The answers of the 30 knowledge questions were collected and evaluated by the 11 IT experts who have been working for IT companies more than 3 years. When evaluating, the 11 experts used the above 7 knowledge factors as criteria. Using a stepwise linear regression for the evaluation of the 7 knowledge factors, we found that each factors affects differently knowledge creation and use for each type of knowledge community. The results of the stepwise linear regression analysis showed the relationship between 'Understanding' and other knowledge factors. The relationship was different regarding the type of knowledge community. The results indicated that 'Understanding' was significantly related to 'Reliability' at 'Search Engine type', to 'Fitness' at 'Open Community type', to 'Reliability' and 'Similarity' at 'Specialty Community type', and to 'Richness' and 'Similarity' at 'Activity Community type'. A strategic framework was created from the results of this study and such framework can be useful for knowledge communities that are not stable with time. For the success of knowledge community, the results of this study suggest that it is essential to ensure there are factors that can influence knowledge communities. It is also vital to reinforce each factor has its unique influence on related knowledge community. Thus, these changeable knowledge communities should be transformed into an adequate type with proper business strategies and objectives. They also should be progressed into a type that covers varioustypes of knowledge communities. For example, DCInside started from a small specialty community focusing on digital camera hardware and camerawork and then was transformed to an open community focusing on social issues through well-known photo galleries. NAVER started from a typical search engine and now covers an open community and a special community through additional web services such as NAVER knowledge iN, NAVER Cafe, and NAVER Blog. NAVER is currently competing withan activity community such as Wikipedia through the NAVER encyclopedia that provides similar services with NAVER encyclopedia's users as Wikipedia does. Finally, the results of this study provide meaningfully practical guidance for practitioners in that which type of knowledge community is most appropriate to the fluctuated business environment as knowledge community itself evolves with time.

Answerers' Strategies to Provide Credible Information in Question Answering Community (지식검색 커뮤니티에서 신뢰성 있는 답변을 제공하기 위한 답변자들의 전략)

  • Kim, Soo-Jung
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.27 no.2
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    • pp.21-35
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    • 2010
  • The popularity of question answering communities such as Yahoo! Answers and Naver Knowledge-iN and increasing doubts about the competence of lay information providers prompted this study to explore answerers' strategies to provide a credible answer in a question answering community. Forty-four active answerers in Yahoo! Answers were included in this study, and interviews were conducted through email, chat, and over the telephone. This study identified a set of information sources the answerers used, an array of important strategies to provide a credible answer, and their perception of self-claimed expertise. Implications of results were discussed in the context of user instruction.

Community based real time Q&A System (커뮤니티 기반의 실시간 질의응답 시스템)

  • Yoon, WonBeom;Lim, HeuiSeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2011.10a
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    • pp.123-125
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    • 2011
  • 본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

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A Design of the Influence Value Computation Algorithm Based on Activity and Trust (활동성, 신뢰성 기반의 Influence 지수 산정 알고리즘 설계)

  • Choi, Chang-Hyun;Park, Gun-Woo;Lee, Sang-Hoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.383-386
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    • 2009
  • 집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

a Study on the Blog Search (블로그 검색에 관한 연구)

  • Kang Soon-Hee
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2006.08a
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    • pp.231-231
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    • 2006
  • 본 연구에서는 인터넷에 새롭게 등장한 블로그 서비스를 정보검색 관점에서 살펴보았다. 현재 블로그는 사용자 개인의 기록 및 커뮤니티 활동의 결과물일 뿐 아니라 1인 미디어로서 광범위한 정보전달 및 정보 제공기능을 하고 있다. 이러한 상황에서 블로그의 정보 라이프 사이클 및 블로그 정보검색에 대해 살펴보고, 국내의 대표적인 검색포털인 네이버 블로그를 중심으로 정보공유 및 검색을 지원하는 카테고리와 태그를 분석하였다. 이는 인터넷 정보검색의 중요한 정보원으로서 블로그의 지식정보 검색을 위한 기초 연구가 될 것이다.

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A Quality Value Algorithm based on Text/Non-text Features in Q&A Documents (텍스트/비텍스트 특성기반 질의답변문서의 품질지수 알고리즘)

  • Kim, Deok-Ju;Park, Keon-Woo;Lee, Sang-Hun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.105-108
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    • 2010
  • 쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

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