페이스북(Facebook)과 트위터(Twitter)등으로 각광 받는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자의 온라인과 오프라인에 구축된 인맥 네트워크를 기반으로 한다. SNS내의 소셜커머스, 소셜어플리케이션 등의 다양한 기능이 추가 되면서 새로운 온라인 서비스 시장이 등장하게 되었다. 초기의 새로운 가상 인맥 늘리기 수단으로 사용되었던 SNS서비스는 스마트폰의 등장과 카메라, 마이크 등의 추가 디바이스와 서비스간의 연계가 가능해 지면서 이용자들의 새로운 정보 생성과 실시간 커뮤니케이션이 가능해 졌다. 또한 SNS를 통한 정보의 흐름은 텍스트 기반의 한방향 정보 전달 틀에서 소리와 이미지, 동영상등의 다양한 미디어가 취합되는 공간이 됨으로서 사용자와 다른 사용자간의 상호 작용이 가능한 쌍방향 소통으로 현실의 정보를 보다 정확하고 빠르게 전달할 수 있는 하나의 미디어 형태로 진화하는 중이다. 본 논문에서는 소셜 서비스에서 생성된 정보가 집단 협업(Mass Collaboration)을 이룰 때 갖는 신뢰성을 기대하여 키워드 중심의 정보 형성에 따른 SNS 활용 방법을 제시한다.
본 연구는 SNS 자기 노출 집단에 따른 이용자 동질성 인식에 어느 정도의 차이가 있는 가를 살펴보기 위한 것이다. 이를 위해 SNS 자기 노출 집단을 살펴본 결과, 이들은 적극적 노출 집단, 중간 노출 집단, 소극적 노출 집단으로 구분되는 것으로 나타났다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째 연구 문제인 SNS 자기 노출 집단별 SNS 이용 특성을 살펴본 결과, 적극적 자기 노출 집단은 트위터 접속 회수, SNS 메시지 수신 및 발신 건수 등에서 중간 및 소극적 자기 노출 집단보다 규모가 큰 것으로 나타났다. 반면, 미니홈피와 블로그 등의 온라인 활동에서는 소극적 자기 노출 집단 응답자들의 평균 점수가 다른 집단 응답자들보다 높게 나타났다. 둘째, SNS 자기 노출 집단별 인구사회학적 동질성을 살펴본 결과, 국적을 제외한 지역, 성별, 연령, 직업 등에서 모두 적극적 자기 노출 집단 이용자들의 동질성 인식이 높은 것으로 나타났다. 공유된 동질성 인식 측면에서도 적극적 자기 노출 집단 응답자들은 관심 분야, 취향, 취미, 이용자들 간의 관계 등에서 모두 동질성 인식 정도가 높게 나타났다. 반면, 의견이나 생각에 대한 동질성 인식은 가장 낮게 나타났다.
페이스북과 트위터 한국인 이용자 계정 934만개를 조사하여 개인정보 노출 현황을 분석해보니 다양한 개인정보가 많이 노출되어 있었다. 이메일, 전화번호 같은 식별정보는 1% 미만으로 많이 노출되어 있지 않았지만, 이름, 학교같은 비식별 정보를 통해 개인을 특정할 수 있는 경우가 많았는데, 이름이 유일하여 개인을 특정할 수 있는 계정이 35만개에 달했으며, 2개 이상의 정보를 조합하여 개인을 특정할 수 있는 경우는 297만 명에 달했다. 또한, 동일인이 소유한 페이스북과 트위터 계정의 연결 가능성을 분석하였는데, 동일인일 가능성이 있는 계정 쌍 34만개를 찾을 수 있었다. 계정을 연결할 수 있다는 것은 개인을 식별하고 특정했음을 의미한다. 비식별정보를 통한 특정 가능성과 연결가능성을 통해 식별정보만을 필터링하는 기존 개인정보보호방안에 한계가 있음을 알 수 있다.
스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.
이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.
본 논문에서는 트위터 사용자들의 리트윗 행위의 기반이 되는 이유와 동기에 대한 탐색적인 연구방법을 제안한다. 본 논문은 리트윗 행위가 메시지가 가진 속성, 트위터 사용자의 이유와 내면적 가치가 반영되어 나타나는 현상이라고 주장하고, 다음의 연구방법을 이용하였다. 우선 리트윗 동기에 관한 선행연구가 제시한 34개 항목을 이용하여 리트윗행위와 연관된 메시지 속성, 이유, 가치를 묻는 설문문항을 만든 후, 트위터 이용자들(N=171)에게 자신이 리트윗한 다섯 개의 메시지들에 대해 답하도록 하였다 (5개 메시지 ${\times}$ 34 문항 = 170). 이를 바탕으로 34개의 동기와 이유, 가치들이 어떻게 군집화 되는가를 요인분석을 통해서 살펴보았다. 분석결과, 리트윗을 하는 대표적 요인으로 (1) 공공적 성격, (2) 재미와 즐거움, (3) 공동체적 도움, (4) 소식과 정보 등이 나타났다. 요인 2와 4는 전통적 저널리즘적 성격을, 1과 3은 대체적 (대안) 저널리즘 성격을 띈 동기로 파악하였다. 요인 1과 3이 기존의 저널리즘을 보강하는 역할을 하기도 하지만, 온라인에서의 의견 양극화와 이어질 수도 있다는 것을 논의하였다. 이 외에도 (1) 내재적 가치와 공동체적 (2) 동질감, (3) 소속감 등이 리트윗 행위의 기반이 되는 이유와 가치라고 파악하였다.
SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 도서관 운영 개선방법에 대한 국내 대학도서관의 도입 실태를 조사한 것이다. 이를 위하여 전자우편 설문조사를 통하여 국내 24개 대학도서관의 도서관 운영 개선방법에 대한 실시 여부와 도입 시기를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상이 된 24개 대학도서관에서 모두 88개의 방법을 실시하고 있어, 도서관 당 평균 3.67개의 개선방법을 실시하고 있었다. 둘째, 도서관 운영개선방법의 도입 시기를 분석한 결과, 2008년이 12건으로 가장 많았고, 다음은 2007년의 10건, 2005년의 9건, 2010년의 8건, 2009년의 7건 등의 순으로 나타나, 도입 시기가 대부분 2005년 이후인 것으로 밝혀졌다. 셋째, 도서관 운영개선방법별로 개별 도서관의 도입 실태를 분석한 결과, 도서관 안내투어 영상을 제작하여 홈페이지에 게재하기가 18개 도서관이 실시하고 있어 가장 많았으며, 다음은 도서관 비이용자들의 관심제고를 위한 이벤트 기획하기, 이용자에게 맞춤형 개인화서비스 제공하기, 이용자에 대한 도서관 공지사항을 문자메시지로 전송하기의 순이었다. 반면에 특수주제별 위키 작성하기는 단 한 곳의 도서관도 실시하지 않고 있으며, 도서관 홈페이지의 최신정보를 자동으로 트위터에 전송하기와 페이스북, 싸이월드 등을 통한 채팅참고정보서비스 제공하기도 각각 1개의 도서관만이 실시하고 있어 아직까지는 활성화되지 못하고 있었다.
본 연구는 국내 179개 4년제 대학 전체를 대상으로 도서관 웹사이트 분석을 통하여 도서관 2.0 기반 서비스의 운영 현황과 실태를 비교분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학도서관에서 도서관 2.0 기반 서비스로 가장 많이 제공하는 서비스의 형태는 (1) 이용자 서평, (2) RSS, (3) 태그, 태그 크라우드, (4) 모바일 앱, (5) Facet 기능, (6) Open API의 순이다. 둘째, 도서관 2.0 기반 서비스를 가장 많이 제공하는 도서관은 서울대학교 중앙도서관, 전주대학교 중앙도서관, 한국기술교육대학교 다산정보관의 순이며, 5개 이상 9개 이하로 제공하는 기관이 31개 기관, 4개 이하로 제공하는 기관이 145개 기관으로 나타났다. 셋째, 대학도서관의 도서관 2.0 기반 서비스는 9개 항목(이용자 서평, RSS, 모바일 앱, Facet 기능, 블로그, 트위터, 개인화서비스, 소장위치 문자전송, 페이스 북)에서 국공립대학교가 사립대학교보다 운영비율이 높았고, 나머지 6개 항목에서는 사립대학교가 국공립대학교보다 운영 비율이 높았다.
도서관마케팅에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 국내외 도서관에서 SNS를 마케팅에 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 SNS 마케팅의 운영현황 및 문제점 분석을 기반으로 그 활성화방안을 모색하고자 하였다. 연구결과, 도서관마케팅과 도서관 SNS 마케팅에 대한 사서들의 인식은 높게 나타난 반면, 마케팅 전담인력의 부족, 마케팅교육의 부족, 낮은 도서관 SNS의 주당 평균 게시물 업로드 수 및 도서관 SNS 친구(팔로워) 수 등의 문제가 있는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 본 연구에서는 도서관 SNS 마케팅을 지속 발전시키고 효과적인 도서관 SNS 운영을 위한 방안을 다섯 가지로 제시하였다. 첫째, 도서관마케팅 전담팀을 구성하여 효과적인 도서관 SNS 마케팅을 수행하게 하고, 둘째, 사서들의 마케팅 교육을 통해 실패없이 도서관 SNS를 운영하게 하며 셋째, 정기적인 자료 업데이트를 통하여 활발한 도서관 SNS를 운영해야 한다. 넷째, 이용자와의 커뮤니케이션을 통하여 이용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공해야 하며, 다섯째, 각 SNS의 채널별 특징을 파악한 후 SNS를 효과적으로 운영할 수 있도록 해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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