개별논문 평가를 위해 제안된 altmetric가 주목받고 있다. altmetrics에서는 개별 논문의 트윗의 건수를 평가요소 중 하나로 활용한다. 그러나 여러가지 목적으로 작성된 트윗을 단일하게 처리하는 것은 문제가 있다. 본 논문은 과학 논문에 달린 트윗들을 분석하여 기능의 범주를 정의하고 분류체계를 제시하였으며, 기존의 논문의 인용기능 분류 실험을 실시하여 그 결과와 비교 분석을 수행하였다. 향후 도출한 트윗 기능 분류에 대한 개선과 추가적인 연구를 수행할 계획이다.
본 연구에서는 타인의 트윗을 볼 때 어떠한 변인이 트윗 신뢰도와 태도에 영향을 주는지 살펴보고자 내용(정보/의견), 기능(없음/URL/RT) 그리고 관여도(저/고)를 독립변인으로 하여 실험연구를 했다. 설문지, 인터뷰 그리고 유저빌리티 테스팅 소프트웨어 등 세 가지 연구방법을 이용한 결과, 유저빌리티 소프트웨어를 통한 직접관찰에서는 실험 참여자들이 트윗 내용, 기능 그리고 관여도가 읽는 순서, URL 클릭여부, RT시 원래 트윗 작성자 확인여부 등에 영향을 주지 않음을 확인하였고, 트윗 신뢰도에서는 내용에서만 유의미한 차이를 그리고 트윗 태도에서는 트윗 내용, 기능 그리고 관여도 간에 유의미한 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 인터뷰를 통해서 의견 보다는 정보가, 그리고 URL>RT>아무 것도 없는 정보나 의견 순으로 더 신뢰할 만하다는 결과가 나왔는데, 그 이유는 개인 의견에 대한 한계와 URL과 RT 등을 통한 정보원에 대한 신뢰 때문인 것으로 보인다. 수많은 트윗 가운데 제한된 트윗에 노출될 수밖에 없는 상황에서 이러한 결과는 트윗 송신자들의 메시지 작성 형태에 대한 중요한 함의를 보여준다.
트위터에서 제공해주는 기본 검색 기능은 검색어가 담긴 트윗 뿐 아니라 검색어를 포함하는 닉네임을 가진 유저가 쓰는 모든 트윗들을 보여준다. 따라서 검색 키워드와 관계 없는 트윗들도 검색 결과로 노출하게 되어 해당 키워드가 포함된 트윗 만을 검색하려고 하는 많은 사용자들에게 불편함을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 검색 키워드가 들어있는 트윗만을 검색하는 알고리즘을 만들어 트위터 검색 기능을 개선하였다. 개선된 기능은 ASP.NET MVC5를 이용하여 웹 서비스로 구현하여 많은 사람들이 이용할 수 있다. 검색 결과를 모아놓은 객체에 C#의 강력한 컬렉션 메소드를 사용하여 '리트윗' 이나 '마음에 들어요' 의 개수가 많은 순서대로 출력할 수도 있고, 리트윗 숫자가 설정한 수치보다 적을 경우 검색 결과에서 제외할 수 있는 필터 기능도 추가하였다. 따라서 사람들에게 관심을 많이 받는 의견을 빠르게 탐색할 수도 있으며, 이는 검색 이용자와 데이터 분석가들이 트위터에서 검색하는데 편리함을 줄 것으로 기대된다.
트위터는 전세계적으로 다양한 정보와 의견을 공유하는 교류의 장으로 이용되고 있다. 트위터에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그 중 다양한 주제별 정보를 추출하여 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 트위터는 140자의 짧은 메시지로 정보를 공유하는 서비스이다. 이러한 짧은 메시지는 트윗에서 다양한 주제별 정보를 추출하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 트윗의 기능들과 분류할 주제의 특징을 이용하여 트윗 주제별 분류 방법을 제안한다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해, 트윗 API를 사용하여 수집된 10000개의 트윗으로 실험하였다. 그 결과 기존 연구들보다 뛰어난 결과를 얻었다.
본 논문에서는 트레이닝 데이터가 제한된 환경에서 n-gram 사전을 이용하여 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗을 탐지하는 방법을 제안한다. 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗은 유사한 단어와 문장을 사용하는 경향이 있다. 이러한 특성을 이용하여 스팸 트윗과 정상 트윗에 대한 n-gram 사전을 구축하고 나이브 베이스 분류기를 적용하여 효과적으로 스팸 트윗을 탐지할 수 있음을 보인다. 반면에, 실시간으로 대용량의 데이터가 유입되는 트위터의 특성은 초기 트레이닝 집합 구성에 매우 큰 비용을 요구 한다. 따라서, 초기 트레이닝 집합이 매우 작거나 존재하지 않는 환경에서 적용할 수 있는 스팸 트윗 탐지 방법이 필요하다. 이를 위해 트위터의 리트윗 기능을 활용하여 의사 라벨을 생성하고 초기 트레이닝 집합의 구성과 n-gram 사전 업데이트에 활용하는 방법을 제안한다. 2016년 12월 1일부터 2016년 12월 7일까지 수집된 한국어 트윗 130만 건을 사용한 다양한 실험 결과는 비교 방법들보다 제안하는 방법의 성능이 우수함을 입증한다.
스마트폰 수요 급증과 데이터 통신의 제약이 줄어들면서 스마트폰 자체보다 트위터(twitter)와 페이스북(facebook)이 관심의 대상이 되었다. 페이스북 사용자들은 관계 맺음에 있어서 상대방의 동의를 얻어야 하는 반면에, 트위터는 절차가 비교적 단순하기에 정보 파급력이 뛰어나다. 트위터는 단순한 소셜 네트워크 서비스를 넘어 대중의 미디어의 하나로 자리 잡고 있고 리트윗(retweet)이라는 강력한 기능을 가지고 있다. 리트윗은 자신이 공감 가는 타인의 트윗(tweet)을 자신의 구독자들에게 보내는 기능으로 정보를 빠르게 확산 시킬 수 있다. 본 연구에서는 기존의 리트윗을 확장 시켜 시스템 능동적으로 리트윗을 하는 스마트 리트윗(smart retweet)을 제안한다. 스마트 리트윗을 실현하기 위해서는 리트윗 대상을 결정하는 기준과 추가의 정보가 요구된다. 트윗을 생성한 지역 또는 트윗에서 언급하는 지역정보를 기반으로 리트윗 대상을 결정한다. 스마트 리트윗을 통해 정보전달의 속도와 범위가 확장될 것으로 기대된다.
트위터는 대표적인 소셜 네트워크 서비스이며 스마트 기기의 발달로 사용자 수뿐만 아니라 생성되는 트윗의 수도 지속적으로 늘고 있다. 또한 트위터는 인증과정을 통하여 API 요청을 제한해 데이터의 수집이 어렵기 때문에 트위터 기반 연구를 위해서는 빅 데이터를 처리하기 위한 분산처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 네트워크로 연결된 다수의 클라이언트를 이용해 계정과 트윗의 수집에 용이하고 수집한 데이터를 분석할 수 있는 기능까지 추가한 분산처리 시스템인 DiSAnT을 소개한다.
이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.
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.
인터넷으로 대표되는 정보기술의 발전은 우리의 일상생활과 기업활동에 많은 영향을 미쳐 왔다. 아울러 최근에는 온라인 소셜네트워크라는 새로운 인터넷 커뮤니케이션 채널의 등장과 확산으로 인해 이용자들은 시간과 공간적인 제약 없이 전세계적인 의사소통을 할 수 있게 되었고 우리사회는 또 다른 패러다임의 변화를 맞이하고 있다. 이들 소셜네트워크 중 트위터는 가장 빠른 성장세를 보이는 온라인 매체 중 하나로 사용자는 140 단어 이내의 비교적 간단한 문장을 온라인 상에 게시하고 (Tweet) 다른 사용자들이 게시한 메시지를 다시 게시할 (Retweet) 수도 있다. 트위터의 이러한 Tweet/Retweet 기능은 새로운 온라인 정보확산 매카니즘의 예를 보여주며 상호 의사소통의 속도와 범위에 영향을 주고 있다. 비즈니스 관점에서의 트위터의 확산은 온라인 소셜네트워크를 제품 프로모션을 위한 새로운 마케팅 커뮤니케이션의 도구로 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구는 마케팅 전략적 관점에서 트위터의 잠재성을 이해하는 목적에서 트위터 상의 정보전달체계 중심으로 신제품 프로모션에 대한 온라인 소셜네트워크의 구전효과를 분석 하였다. 이를 위해 특정 신제품과 관련하여 2011년 6월부터 9월 사이에 게재된 트위터 메시지를 수집하여 트위터 메시지가 제공하는 정보의 충실도, 메시지 특성, 메시지 게재자의 성격등과 같은 변수와 온라인 소셜네트워크 상의 구전효과 (리트윗 횟수)와의 관계를 분석하였다. 분석결과 신제품 출시일자 정보, 제품사양, 리트윗 요청, 트윗 게시자 특성 등이 구전효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 아울러 제품의 특성과 트윗 메시지 게시일에 따라 구전효과에 미치는 영향이 달라짐을 발견하였다. 본 연구의 결과는 신제품 프로모션과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 연구기반을 제공하며 기업이 새로운 제품에 대한 광고 및 마케팅 커뮤니케이션을 수행 함에 있어 온라인 소셜네트 워크를 효과적으로 활용하는데 필요한 유용한 가이드를 제시 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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