• 한국경제지리학회지
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• 제18권2호
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• pp.224-241
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• 2015

본 연구의 목적은 문화콘텐츠 상품의 소비 및 확산에 나타나는 시공간적 특징을 밝히는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 최근 전 세계적 인기를 누리며 확산되고 있는 싸이의 "강남스타일" 뮤직비디오의 확산과정을 분석한다. 특히 싸이의 "강남스타일"이 유튜브에 탑재된 이후 4~6개월간의 지역별 유튜브 조회 수와 트윗 자료 및 구글 검색 수를 바탕으로 이들이 확산되어 나가는 과정의 시공간적 특성을 파악 한다. 분석 결과 뮤직비디오와 같은 문화콘텐츠 상품의 경우 물리적인 공간 거리와 무관할 수 있는 온라인 매체를 통한 확산의 경우도 지역에 따라 전파되는 시점과 전개 과정이 상이함을 확인하였다. 특히 언어, 문화적 연관성 및 한류에 대한 호의성 및 배타성 등으로 정의될 수 있는 문화적 거리가 이러한 문화 상품의 확산에 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.141-155
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• 2017

최근 SNS 이용이 활발해짐에 따라 많은 사람들이 특정 이벤트 등에 대한 자신들의 생각을 비정형 데이터인 텍스트 형태로 자신의 SNS에 게시하고 있다. 이에 따라 금융, 유통 등 다양한 분야에서 이미 SNS를 이용하여 서비스 만족도 조사, 소비자 요구사항 모니터링, 대선 후보 선호도 등을 수행하고 있다. 하지만 교통 분야에서는 감성분석과 같은 비정형 데이터 분석을 활용하는 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 한국도로공사에서 수집한 비정형 데이터인 고속도로 VOC 데이터를 이용하여 교통분야에서 사용할 수 있는 감성분석 방법론을 개발하였다. 개발된 감성분석 방법론은 수집된 비정형 데이터에 대한 형태소 분석, 감성사전 구축, 감성 판별 등으로 구성되어 있다. 개발된 방법론은 고속도로 관련 트윗 데이터를 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 분석 기간 동안 고속도로와 관련하여 공사, 사고에 대한 정보 전달이 많이 이루어졌음을 짐작할 수 있었다. 또한 공사 및 사고로 인해 발생한 지체에 대하여 이용자들의 불만이 높았던 것으로 판단된다. 결론적으로 SNS 감성분석이 교통분야에서도 의미 있는 정보추출이 가능한 기법임을 확인하였다.

• 정보화정책
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• 제23권3호
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• pp.26-42
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• 2016

최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보화정책
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• 제23권4호
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• pp.76-94
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• 2016

최근 정보보호 분야에서는 사회공학, 랜섬웨어와 같은 정보보호 기술만으로는 막을 수 없는 공격이 증가하고 있으며, 이에 따라 정보보호인식의 중요성이 부각되고 있다. 또한 정보보호 업계의 수익악화가 두드러짐에 따라 정보보호 업계의 신성장동력을 탐색하고 해외시장을 개척하고자 하는 노력이 증대 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사람들이 생각하는 정보보호 관련 이슈들을 도출하고, 온라인에서의 정보보호 관련 이슈의 국가간 비교 분석을 통하여 한국의 정보보호인식의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 기법을 적용하여 한국과 미국, 중국의 정보보호 관련 이슈를 확인 하고, 감성 분석을 통하여 점수를 측정해 비교 분석하였다. 본 연구의 학술적 시사점은 비정형 데이터인 트위터의 트윗을 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링과 감성 분석 기법을 통해 분석하고, 도출된 이슈를 기반으로 국가간 비교 연구를 수행 하였으며 이를 바탕으로 한국의 정보보호인식 강화 방안을 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 실무적 시사점은 트위터 API를 통한 실제 데이터를 이용한 연구로 본 연구 모델을 활용하여 국내 이슈 및 해외 시장 분석에 활용 가능할 것 이라는 점에 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.277-284
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• 2020

텍스트마이닝은 비정형, 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석의 대표적인 방법이다. 트위터와 같은 SNS는 1초에서 수십만건의 데이터를 생성해내며 대중들의 의견이나 생각 등을 즉각적이며 직접적으로 보여주는 1인 미디어로의 역할을 하고 있다. 기성 미디어인 언론은 정보전달, 사회비판, 여론형성의 기능을 수행하고 있다. 본 논문에서는 미디어로의 SNS와 언론을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 2019년 하반기 국내의 이슈 중의 하나인 "한일군사정보보호협정(GSOMIA) 종료"에 대한 SNS의 반응과 언론의 반응을 비교 분석한다. 수집된 데이터는 총 201,728개의 트윗과 20,698개의 신문 기사를 대상으로 감성분석, 연관분석, 군집분석을 수행하였다. 그 결과로 SNS의 경우 이슈에 대해 긍정적 반응이 높았고 언론의 경우는 부정적 반응이 높았다. 연관검색의 경우는 SNS의 경우 "파기, 결정, 우리" 등 국내적 이슈에 대한 지지가 높았고 언론의 경우 "실망, 유감, 우려" 등으로 대외적 이슈에 대한 부정적 견해를 보여주는 차이를 보여주었다. SNS는 정보전달의 기능보다는 사회 비판 및 여론의 추이를 살피거나 형성하는데 언론보다 빠르고 강하게 나타내고 있어 언론이 대중의 인식을 반영해주는 역할을 보완할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.24-36
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• 2015

최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성이 저하된다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 높은 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 트위터를 기반으로 변형된 TF-IDF 알고리즘을 통하여 순간적으로 많이 이슈화되는 키워드 후보 집합을 추출하고, 트윗에 사용자 영향력을 가중치로 부여함으로써 핫 토픽 예측 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1224-1230
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• 2014

트위터(Twitter)는 상대방의 트윗(tweet)에 대해 리트윗(retweet) 또는 응답(reply)하는 방법이 용이하여 손쉬운 의사 전달과 정보 획득의 도구로 활용되고 있다. 최근 들어 이러한 트위터를 다양한 분야에 이용하려는 시도가 있어 왔고, 특히 교육분야에 이용하고자 하는 연구가 진행되어 왔다. 트위터는 교육현장에서 교수자와 학습자간의 의사소통 도구로 활용되거나, 시간과 공간의 제약 없이 학습자들의 협동학습에 활용되어 질 수 있다. 이와 같이 트위터가 다양한 활용 가능성을 가지고 있음에도 불구하고, 실질적인 적용 및 고찰을 통해 그 교육적 효과를 입증하는 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 트위터를 대학의 한 학기동안 학생들의 질의 응답도구로 활용하도록 하고 그 활동을 조사, 분석한다. 분석 결과, 트위터 활용을 강제하지 않은 경우 학생들의 트위터 활용도는 낮게 나타난다. 따라서 트위터는 교육적 활용 가능성을 가지고 있지만, 그러한 효과를 나타내기 위해서는 교수자와 학습자간에 적극적인 노력이 필요함을 보인다.

• 한국언론정보학보
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• 제59권
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• pp.138-161
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• 2012

이 연구는 선거 기간 중 캠페인 플랫폼으로서 트위터의 역할을 알아보기 위해 트위터의 정치적 의견을 형식적 내용적 측면에서 분석하고 트위터에서 형성된 공중을 유형화하였다. 서울시장 재보궐 선거 기간 중 TV 토론 직후 개진된 트윗에 대해 내용분석을 실시한 결과 네티즌들은 후보에 대한 감정적인 의견을 확산시키면서 선거 과정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 형식적 측면에서는 '리트윗'이 가장 많았고, 내용적 측면에서는 후보자와 관련된 정보가 제시되지 않는 '단순 반응'이 많았다. 대상에 대한 태도와 대응 방식을 기준으로 공중 을 분류한 결과 지지 후보에 따라 서로 다른 성격의 공중이 형성되었다. 박원순 후보에 호의적인 네티즌의 경우 정권 심판을 위한 '분노의 프레임'을 갖고 있었으며, 이로 인해 박 후보에 대해서는 '열성적 지지공중'의 성격을, 상대 후보에 대해서는 '감성적 비판공중'의 성격을 나타냈다. 반면, 나경원 후보에 호의적인 네티즌의 경우 이명박 정권에 대한 비판을 빗겨가기 위한 '정책적 프레임'을 설정하고 있었으며, 이로 인해 나 후보에 대해서는 '정책지지 공중'의 성격을, 상대 후보에 대해 대해서는 '정책 비판공중'의 성격을 띠었다. TV 토론은 정책 중심으로 진행되었지만 트위터에서 후보자의 정책보다는 토론 태도나 외모 같은 주변적 요소가 쟁점화 되는 등 감성적 반응이 주로 표출되었다. 이미지 중심 매체인 TV와 실시간 상호작용이 가능한 트위터가 결합할 경우 정책보다는 이미지 같은 감성적 측면이 확대 재생산되는 것으로 해석된다. 이 연구는 트위터의 정치적 의견 분석을 통해 캠페인 플랫폼으로서 트위터의 역할을 실증적으로 파악할 수 있는 이론적 틀을 제안했으며, 선거 기간 중 다양한 성격의 공중이 형성된다는 것을 밝히고 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.143-162
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• 2022

알트메트릭스는 출판사, 대학, 연구기관, 연구비지원기관 등에서 개인이나 기관의 연구 성과에 대한 사회적 관심을 평가하는 대체적 영향력 평가 지표이다. 본 연구는 국내 문헌정보학 연구자가 국제학술지에 발표한 논문이 국제사회에서 어떠한 관심을 받고 있는지 Altmetric explorer를 활용해 실증 분석하였다. 분석 결과, 알트메트릭스 트래킹(tracking)에 성공한 240편의 평균 AAS(Altmetric Attention Score)는 6.5점으로 나타났다. 분석 대상 논문 중 언론매체에 언급되거나 트윗되면서 170점 이상의 압도적 주목을 받은 논문이 존재하였으나, 높은 AAS는 소수의 논문에만 집중되는 현상이 나타났다. 두 번째, 국내 연구자가 공동연구자로 참여하고 주저자는 해외 기관 소속인 경우와 해외 정부기관이 지원한 논문이 국제사회의 더 많은 주목을 받는 것으로 나타났다. 또한 '정보및컴퓨터과학' 이외에도 '의학및건강과학', '교육학' 등으로 분류된 논문에서 높은 AAS가 나타났으며 이 논문은 의생명 등 다양한 분야의 저널에 수록된 것으로 확인되었다. 마지막으로 분석 대상 논문의 AAS와 피인용 횟수 간에는 r =0.25의 약한 상관성이 존재하였으나 Mendeley 독자수와 피인용 횟수 간에는 r =0.68의 강한 상관성이 존재함을 확인하였다.