• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.604-607
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• 2012

소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터는 팔로우를 통하여 사용자 간의 관계를 맺을 수 있다. 트위터 사용자들은 다양한 팔로워들이 존재한다. 이 팔로워들은 사용자에 대한 호감을 가지고 팔로우 하거나, 맹목적으로 추종하거나, 부정적인 의견을 지니고 사용자의 행동과 글을 관찰하기 위해 팔로우할 수도 있다. 본 논문에서 사용자에게 팔로워들이 어떠한 목적으로 그 사용자를 팔로워의 행태를 분석하는 모델을 제안한다. 대상사용자의 영향력 있는 팔로워를 추출하고, 팔로워의 리트윗 정보, 프로파일, 최신 트윗의 감정분석을 통해 지지자, 중립, 비지지자로 분류한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 트윗 데이터에서 정치인과 언론인 5 명의 팔로워들 중 무작위로 3 만명을 추출하여 실험하였다. 실험 결과 영향력 있는 사용자 추출을 통한 지지 팔로워 추출이 효과적임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.316-321
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• 2010

웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.83-92
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• 2012

본 연구는 CEO의 이미지가 조직의 이미지를 형성하거나 조직의 이미지를 개선하는데 중요한 변수로 작용한다는 이론을 토대로 SNS의 팔로워 수가 많은 CEO의 메시지와 이미지는 개인적 선호를 넘어 기업의 이미지에까지 영향을 미칠 수 있다는 가정에서 출발하였다. 이에 따라 소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터의 팔로워 수가 가장많은 CEO인 이찬진과 표현명의 트위터 메시지를 분석하여 CEO의 이미지를 조사하는 한편 각 CEO들의 팔로워들이 평가하는 CEO에 대한 이미지를 살펴보았다. 이미지 분석의 척도로는 CEO의 성품 항목에 청렴성, 솔직함, 정직성, 신뢰성, 따뜻함을 포함하였으며, CEO 능력 항목은 경청능력, 조직융합성, 정보제공, CEO 외적 조건 항목은 사회참여와 유머로 구성하였다. 연구 결과 이찬진의 경우 정보제공, 경청, 겸손, 솔직함, 비전 순으로 이미지가 표현되었으며, 표현명의 경우 정보제공, 경청, 신뢰성, 유머 순으로 나타났다. 팔로워들이 본 CEO 이미지에 있어서는 이찬진의 경우 CEO 능력이 가장 두드러졌고, 표현명은 CEO 외적조건의 점수가 높게 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1136-1144
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• 2014

트위터는 하루 약 1억 4000만개의 콘텐츠를 생성하는 소셜 네트워크 서비스로 다양한 데이터를 포함하고 있으며 이를 분석하기 위한 연구가 다방면에서 진행 중에 있다. 본 연구는 트위터의 콘텐츠 검색 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 콘텐츠 중요성을 평가하기 위한 연구이다. 트위터 콘텐츠의 중요성이란 단일 콘텐츠가 트위터 서비스 사용자들에게 사실관계가 명확한 정보를 전달하고 있는지를 평가하는 요소를 말한다. 본 논문은 트위터 콘텐츠의 중요성 평가를 위해 콘텐츠 작성자의 청자 수인 팔로워와 콘텐츠의 인기도라고 할 수 있는 리트윗을 사용했다. 더불어 실제 트위터 데이터를 사용해 제안한 방법이 효과적으로 콘텐츠의 영향력을 측정할 수 있음을 보였다. 또한 정보를 전달하는 정보 전달자의 분류를 통해 공공성을 띈 사용자의 분류가 작성한 콘텐츠가 트위터 영향력 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 트위터 데이터 분석을 통해 보여주었다.

• 벤처창업연구
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• 제14권4호
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• pp.199-209
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• 2019

기업의 소셜미디어 활용이 빠른 속도로 증가함에 따라 성공적인 소셜미디어 활용전략의 중요성이 커지고 있다. 이러한 중요성은 새로이 시장에 진입하여 신속하게 시장에서의 인지도를 확대하고 미래고객을 확보해야 할 필요성이 큰 스타트업 회사에게 더욱 절실하다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 스타트업 회사의 소셜미디어 활용의 특징을 보여주는 지표를 탐색적으로 조사, 분석하는데 두고 있다. 주요 지표는 전반적인 소셜미디어 관련 활동을 보여주는 지표와 소셜미디어 서비스을 통해 형성된 소셜네트워크 구조의 특성과 관련 지표를 포함한다. 스타트업 회사의 이러한 지표를 좀 더 객관적으로 평가하기 위하여 잘 갖춰진 기존 회사의 지표와 비교, 분석 하였다. 본 연구를 위해 여러 소셜미디어 서비스 중 트위터를 선정하고, 트위터 REST API를 통해 측정지표와 관련된 데이터와 팔로워네트워크(follower-network)에 대한 데이터를 수집하였다. 주요 분석방법으로 각 회사의 소셜네트워크 구조의 특성을 분석하기 위해 소셜네트워크분석기법이 활용되었으며, 클러스터분석 기법을 이용하여 스타트업 회사와 기존 회사의 측정지표를 비교, 분석하였다. 분석결과에 따르면 대부분의 측정지표에서 스타트업 회사와 기존 회사 간에 유의미한 차이를 보여주고 있다. 특징적인 분석결과의 하나로 스타트업 회사들이 상대적으로 많은 수의 인플루언서 (influencer)를 팔로워네트워크에 가지고 있다는 점이다. 또한, 스타트업 회사를 포함하는 클러스터의 네트워크 모듈성(modularity)과 추이성(transitivity)이 기존 회사에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스타트업 회사의 소셜네트워크 안에 기존 회사에 비해 내부결속력이 높은 상대적으로 많은 수의 커뮤니티가 존재한다는 점을 시사한다고 할 수 있다. 스타트업 회사의 이러한 특징은 잠재고객 및 비즈니스 파트너와의 효과적인 정보교환을 촉진할 수 있으며, 따라서 향후 일반적인 스타트업 회사의 소셜미디어 노력은 어떻게 인플루언서를 확보할 것인지, 또한 어떻게 내부결속력이 높은 긴밀한 네트워크를 구축할 것인지에 초점을 두어야 할 필요성이 있음을 시사하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.87-95
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• 2011

최근 급속히 보급된 스마트폰과 소셜 네트워킹 서비스의 발전은 가상 세계와 실세계를 보다 밀접하게 연결하여 사람들 간의 다양한 상호작용을 가능하게 하고 있다. 일반적인 소셜 네트워킹 서비스는 사용자들 간의 네트워크를 쉽게 구성하는 방법에 치중하고 있으며 네트워크에 참여한 다른 사용자들과 단순한 정보 교환 기능을 지원한다. 세계적으로 널리 사용되는 서비스인 트위터는 정보 교환 기능으로 트윗이라는 단문 메시지만을 사용하고 있으며 2억명이 넘는 사용자를 확보하고 있다. 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 그룹 채팅을 지원하는 기법을 제안하고 이를 활용하여 스마트폰 그룹 메시징 시스템을 개발하였다. 트위터의 소셜 네트워크를 반영하여 트위터 사용자와 그 사용자의 팔로워들이 참여하는 그룹을 자동적으로 형성하고 그룹 구성원이 모두 참여할 수 있는 실시간 그룹 메시징을 지원하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 바탕으로 개발된 스마트폰 그룹 메시징 시스템은 XMPP 프로토콜 기반의 메시징 서버와 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 메시징을 수행하는 스마트폰 클라이언트로 구성된다. 사용자는 트위터 메시지를 이용하여 손쉽게 메시징 시스템을 사용할 수 있으며, XMPP 서버에 자동적으로 형성되는 그룹을 통하여 자신의 팔로워들과 메시지를 실시간으로 교환할 수 있다.

• 정보와 통신
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• 제34권6호
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• pp.43-50
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• 2017

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.