국가기록원 등 일부 기록물관리기관에서는 페이스북이나 트위터와 같은 소셜미디어를 이용한 서비스를 제공하고 있어, 이용자들과 소통하고 있으며, 이용자들은 또한 국민신문고 등을 통해 이러한 기관과 소통하고, 정보를 얻고자 한다. 이러한 채널에 제시된 댓글이나 민원의 분석을 통해 이용자들이 어떤 요구를 가지고 있는지, 어떤 소통을 하고 있는지 알아보는 것은 서비스 제공에 의미가 있을 것으로 판단하였다. 이에 이 연구에서는 국가기록원 소셜미디어와 국민신문고를 통해 나타난 이용자의 인식 및 정보요구를 분석하였다. 국가기록원 대표 페이스북, e-기록 페이스북, 부산기록관 페이스북, 대통령기록관 페이스북의 게시물 및 댓글과 국민신문고의 민원에서 '국가기록원'과 '대통령기록관'이라는 검색어를 입력하였을 때 나온 글을 대상으로 내용을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 반영하여 기록물관리기관에서 이용자 중심의 기록정보서비스를 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다.
근래 소셜미디어 이용이 대중화되면서 누가, 어떻게, 왜 이용하는지에 대한 관심이 높아졌다. 본 연구는 이용과 충족 관점에서 대표적 소셜미디어 카카오스토리, 페이스북, 트위터의 이용행태와, 소셜미디어 이용자가 인식하는 사회적 지지감에 어떤 영향을 미치는지에 대한 검토이다. 이를 위해 전국규모 대학 학생대상 온라인 설문조사를 실시한 자료 240건을 분석하였다. 분석결과, 이용자 개인성향과 이용동기에 따라 이용정도에 차이가 있고 소셜미디어 이용방식에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 쓰기 등 적극적 이용방식은 대인관계나 자기이미지 노출동기와, 보기만 하는 소극적 이용은 습관적 동기와 연관되었다. 또한 소셜미디어 이용이 빈번할수록 이용자의 사회적 지지감이 증가해서 소셜미디어에 자주 접속하는 것으로 세상과 연결되어 있다고 인식함을 알 수 있었다. 소셜미디어에서 활동하는 방식은 사회적 지지감에 영향을 미치지 않았다. 소셜미디어 소통행위 자체만으로 사회적 지지감을 갖게 된다는 점이 확인되었다.
싸이월드와 아이러브스쿨 같은 소셜 미디어가 한국사회에서 실패한 요인을 찾기 위해 계층 모델의 관점에서 전문가 인터뷰를 분석했다. 이용자 측면, 매체적 측면, 조직적 측면에서 성공 요인을 찾은 결과, 연결을 통한 소셜 관계를 충족시키고, 이용자 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 소셜 미디어 서비스를 선점한 미디어가 성공했다. 페이스북과 카카오톡이 대표적인 소셜 미디어라고 할 수 있다. 실패한 요인으로는 이용자의 취향이나 욕구를 외면하고, 메시지를 공유하는 플랫폼으로서의 확장에 한계가 있고, 급변한 커뮤니케이션 환경에 대응하지 못한 것을 지적했다. 대표적인 서비스로 아이러브스쿨, 싸이월드, 트위터가 있다. 인터뷰를 통해 소셜 미디어가 생존하려면 환경 변화에 민감해야 한다는 것을 밝혔다. 전문가들은 4차 산업혁명 시대 AI, 빅데이터를 접목한 서비스를 제공하는 등 지속적으로 변화해야 한다는 제안을 했다.
본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.
현재 사회생활에서 SNS 매체는 이미 사람들이 가장 많은 이용한 소통방식의 하나가 되었다. 통신기술에 발전에 따라 다양한 기능성을 갖고 있는 SNS 매체 개발을 통해 사람들의 일상 커뮤니케이션을 더 편리하게 만들면서 사람들은 이런 SNS 매체에 대한 의존도도 점점 높아져가고 있다. SNS 매체의 급격한 이용자 확대 및 SNS 매체가 다양화되는 등 그 중요성이 날로 증대되고 있는 시점에서 지금까지 SNS 매체를 평가할 수 있는 방안을 제시한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 SNS 매체평가를 위해 적용 가능한 품질의 측정요인들을 문헌고찰하고 평가방법론으로 AHP 기법을 적용하여 SNS 매체를 평가할 수 있는 방안을 제시하며, 주요 SNS 매체를 평가하였다. 주요 SNS 매체로는 카카오톡, 트위터와 페이스북 이 세 개를 선택하고 평가하였으며, 각 SNS 매체를 평가하기 위한 AHP 프레임을 설계하였다. 설계된 프레임에 따라 연구목적을 달성하기 위하여 전문가와 이용자를 대상으로 쌍대비교의 설문조사를 수행하였다. 조사결과는 Excel을 활용하여 AHP 기법의 실증 연구를 실시하였다. 본 연구결과를 보면 평가요인별 중요도를 반영한 이용자들의 만족도 점수를 종합한 결과 우선순위는 카카오톡이 1위로 나타났고, 2위는 페이스북, 3위는 트위터 순으로 나타났다. SNS 매체의 품질 평가시 시스템품질, 정보품질, 인터페이스품질, 서비스품질 등의 상위요인에서 가장 중요도가 많이 반영된 서비스품질에 중점을 두어 개선이 이루어져야 할 것이며, 각 하위요인들의 중요도를 고려하여 각 매체별 우선 개선영역을 찾아볼 수 있을 것이다.
본 연구는 개인 수준에서는 심리적 요인(성격, 자존감, 혁신성향, 이용 동기 등)을 중심으로 사회적 수준에서는 미디어 영향 및 준거집단의 영향, 사회적 이미지 등을 중심으로 SNS 이용 집단을 판별할 수 있는 가를 살펴본 것이다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 이용 집단과 비이용 집단을 구분짓는데 영향을 미치는 요인은 연령 집단, 준거집단 영향, 자기효능감, 스마트폰 이용 여부 순으로 나타났다. SNS 이용자 집단은 연령대가 낮고, 자기효능감이 높으며, 스마트폰을 이용하는 집단으로 준거집단의 영향을 받아 이를 이용하고 있다. 둘째, 단독적으로 SNS를 이용하는 이용자 집단은 내향적 성향을 지녔고, 두 개 이상의 사이트를 이용하는 이용자 집단에 비해 '전문적 지식 검색 및 표현'의 동기가 낮고, 혁신 추구 성향과 자기효능감 등 개인의 혁신 성향이 낮았다. 셋째, 페이스북이나 트위터를 이용하는 집단은 싸이월드만을 이용하는 집단에 비해 혁신 추구 성향 및 자기효능감 등의 개인의 혁신성향이 높게 나타났고, '전문적 지식 검색 및 의견 표현' 동기가 높게 나타남을 알 수 있었다. 싸이월드만을 이용하는 집단의 특징을 종합적으로 살펴보면 '친교 및 관계유지'의 동기가 높다는 것을 살펴볼 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 여러 가지 SNS를 이용하게 되는 이유는 개인 성격이나 혁신 성향과 연계되어 있으며 싸이월드와 같은 국내 SNS 이용은 기존 관계 유지 차원에서 이루어지는 것을 살펴보았다.
이 논문의 연구목적은 속도의 권력화와 물질적 조건들에 대한 사상적 쟁점들을 탐구하고, SNS 속도문화와 창조적 저항의 형성 조건 및 가능성을 분석하는 데 있다. 이를 위해 우선, 비릴리오의 속도와 권력, 그리고 인공감각에 대한 비판적 사유를 검토하고, 이와 연관해 키틀러의 속도와 미디어의 물질적 조건 형성 그리고 '정보기계'에 대한 독특한 이론적 견해들을 탐구하고자 한다. 이러한 이론적 논의를 전제로 SNS 속도문화와 연관된 사회적 쟁점과 연구경향들을 살펴보고자 한다. 나아가 이론뿐 아니라 이용자의 현실 인식을 고려하기 위해 질적심층인터뷰 방법을 적용하여 SNS 이용자들의 속도문화에 대한 인식 및 경험자료들을 수집, 분석하고자 한다. 이 연구의 의의는 SNS 문화연구의 다양한 접근방법 모색을 위한 탐색적 시도라는 점에 있다.
소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)는 사용자들 간의 정보공유 및 관계형성을 위한 Web 2.0 기반 기술로써, 관계를 통해 형성된 사용자들 간의 상호작용을 지원하는 서비스이다. SNS 기술은 개인들 간의 관계 뿐 아니라 공공부문의 서비스의 제공자인 정부부처 및 공공서비스 제공기관들과 사회구성원들 간의 관계형성을 위한 기술로써 각광받고 있다. 최근에는 모바일 기술의 발전에 힘입어 트위터, 페이스북과 같은 SNS 이용자가 빠르게 증가하고 있으며 그 활용범위 또한 개인 사용자들 간의 정보공유에서 기업과 고객, 공공과 국민의 관계까지 확장하고 있다. 본 논문에서는 SNS가 공공부문의 서비스 제공을 위한 수단으로 활용한 사례를 통해 요구되는 기술을 제안한다.
스마트 디바이스가 대중화 되면서 각종 사건 사고에 대한 데이터가 SNS 상에 실시간으로 업데이트 된다. SNS의 이런 특성을 이용하여 이용자 개개인이 사고감지센서의 역할을 하면 빠른 사고감지가 가능하다. 하지만 기존 연구들은 단순히 키워드의 출현 빈도로 사고를 판단하는 방식과, 문법파괴 요소가 많은 트위터의 특성으로 인해 정확성에서 한계를 보인다. 본 연구에서는 사고감지의 정확도를 높이기 위해 형태소로 분석한 트윗을 벡터화하여 다층퍼셉트론신경망으로 학습시키는 모델을 구현하였다. 연구 결과 일반명사로 이루어진 40개의 단어를 사용했을 때 가장 높은 82.58%의 정확도를 얻었다.
트위터 이용자 수 증가로 인해, 유저의 타임라인에 하루 새롭게 기재되는 트윗 수가 급증하는 정보과다 현상이 중요한 이슈로 자리 잡은 지 오래다. 이에 본 논문은 이고-네트워크 정보를 바탕으로 학습 된 분류 시스템을 이용해 각각의 이고 유저마다 트윗 추천에 유리한 추천 방식을 예측하고, 이를 기반으로 선호할만한 트윗을 우선적으로 선별해주는 그래프 기반 트윗 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 단일한 추천 방식보다, 최고 11.5% 추천 정확도 성능이 향상함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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