• 산업경영시스템학회지
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• 제42권3호
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• pp.116-130
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• 2019

This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.1-28
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• 2022

최근 몇 년간 많은 인터넷 대기업이 인공 지능 기술을 기반으로 한 개인화 서비스를 제공하여 온라인 사용자를 끌어들이는 자체 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 기업의 온라인 서비스 네트워크에서 콘텐츠 서비스의 역할을 분석한다. 네이버의 서비스 포트폴리오에서 전문 제작 콘텐츠로 특징지어질 수 있는 웹툰의 역할과 구글 서비스 포트폴리오에서 사용자 제작 콘텐츠로 구분될 수 있는 유튜브의 역할을 확인한다. 네이버와 구글 서비스 이용에 관한 설문 조사 데이터를 바탕으로 방향성 계량 서비스 네트워크를 분석한다. 온라인 서비스 네트워크에서 노드는 온라인 서비스를 나타내고, 노드 간의 관계는 포트폴리오 내의 특정 서비스를 순차적으로 사용하는 것을 나타낸다. 연구 결과, 웹툰과 유튜브 모두 내향중심성보다 외향중심성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 콘텐츠 서비스는 기업의 양방향 네트워크에서 도착 서비스의 역할보다 시작 서비스의 역할을 수행할 가능성이 높다. 유튜브의 외향중심성과 내향중심성의 차이는 웹툰의 외향중심성과 내향중심성의 차이보다 상대적으로 적다. 구글의 서비스 포트폴리오에서 유튜브의 높은 중심성은 엔터테인먼트 위주였던 초기 역할에서 검색 플랫폼으로 성장하였음을 보여준다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권4호
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• pp.77-100
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• 2019

이 연구는 텍스트 마이닝 분야의 국내 학술논문들을 대상으로 학술지 단위에서 인용 네트워크를 구성하고, 중심성과 중개성을 분석하고 비교하는 것을 목적으로 한다. 분석대상의 학술논문들은 KCI에서 검색한 2018년도 논문 193건이며, 이들을 수록한 136종의 학술지들 간에 형성된 인용-피인용 관계 데이터로 학술지 인용 네트워크를 구성하였다. 이 네트워크의 기본속성, 중심성, 중개성과 관련된 지표들을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 구성된 학술지 인용 네트워크는 전체 136개 노드와 413개 링크로 구성되며, 방향성과 가중치를 가지는 네트워크였다. 둘째, 5가지 중심성(외향연결정도, 내향연결정도, 외향근접, 내향근접, 매개 중심성) 분석의 결과, 수록 논문수가 많고 사회과학, 공학, 복합학으로 분류되는 학술지들에서 중심성의 순위가 높았다. 셋째, 학술지의 5가지 중개역할 유형(조정자, 문지기, 대리인, 상담자, 연락자)을 파악하는 중개성 분석에서는 사회과학, 공학, 복합학 분야 학술지에서 중개역할이 높게 나타났다. 넷째, 중심성과 중개성의 상관분석에서는 중심성이 높은 학술지는 중개성도 높았다. 이 연구는 특정 주제의 학술논문들로부터 학술지의 인용 네트워크를 구성하는 방법을 제시하였으며, 네트워크에서 학술지의 중개성 분석을 시도하고 중심성 분석과 비교한 것에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.29-42
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• 2020

본 연구의 목적은 소셜미디어 중 하나인 YouTube 동영상 사용자들이 남긴 의견을 추출하여 분석하는 질적연구방법을 제시한다. 이를 위해서 YouTube 동영상 사용자의견을 사용하여 사용과 충족 이론의 쾌락적 충족, 사회적 충족, 그리고 실용적 충족을 빈도분석과 토픽모델링을 통해 측정하였다. 측정결과, YouTube KBS 한국방송 채널 중 트로트 가수 조명섭 동영상을 사용자들이 시청하는 이유는 첫 번째로 높은 빈도를 보이는 것이 쾌락적 충족을 위해서였다. 다음 순으로 사회적 충족과 실용적 충족으로 나타났다. 단어-문서 네트워크 분석에서 연결정도중심성은 '응원', '감사', '화이팅', '최고' 등이 높게 나타났고, 매개중심은'감사', '응원', '화이팅'등의 단어가 높게 나타나 연결정도 중심성과 유사함을 보였다. 아이겐벡터중심성은 '사랑', '마음', '감사' 등의 단어가 높게 나타나 사용자들의 의견들에 가장 영향력이 높은 단어들임을 알 수 있다. 이는 YouTube의 트로트 가수 조명섭 동영상 시청자들 중 대다수가 동영상에 대해 사랑과 감사의 마음을 보이고 있음을 알 수 있다. 위의 세 가지 중심성 분석결과는 동영상을 시청하는 동기로 사용충족 이론의 쾌락적 충족과 사회적 충족 관련 단어들이 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 설문조사 기반의 구조방정식 모형을 따르지 않고, 질적분석연구를 자동화한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 YouTube동영상을 사용하는 동기를 사용 및 충족 이론에 의해 밝혀냈다는 것에서 연구 함의를 찾을 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제18권3호
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• pp.25-36
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• 2020

Purpose: Based on previous researches on social factors of digital item purchase in digital contents distribution platforms such as SNS, we aim to develop the integrated model that accounts for the dynamic and interactive relationship between social structure indicators and digital item purchase. Research design, data and methodology: A PVAR model was used to capture endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network indicators. Results: We find that there exist considerable endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network structure variables. Not only lagged in-degree and out-degree but also in-closeness and out-closeness centrality have significant and positive impacts on digital item purchase. Lagged clustering has a significant and negative effect on digital item purchase. Lagged purchase has a significant and positive impact just on the present in-closeness and out-closeness centrality; but there is no significant effect of lagged purchase on the other two degree variables and clustering coefficient. We also find that both closeness centralities have much higher carryover effect on digital item purchase and that the elasticity of both closeness centralities on the purchase of digital items is even higher than that of other network structure variables. Conclusions: In-closeness and out-closeness are the most influential factors among social structure variables of this study on digital item purchase.

• 경영과학
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• 제26권1호
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• pp.183-196
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• 2009

Customer retention has been a pressing issue for companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the data mining techniques such as decision tree. However, such existing researches don't consider relationships among customers. Social network analysis has been used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network and so on. In this study, a customer network is proposed to investigate the differences of network characteristics of churning customers and loyal customers. The customer networks are constructed by analyzing the real purchase data collected from a Korean cosmetic provider. We investigated whether the churning customers and the loyal customers have different degree centralities and densities of the customer networks. In addition, we compared products purchased by the churning customers and those by the loyal customers. Our data analysis results indicate that degree centrality and density of the churning customer network are higher than those of the loyal customer network, and the various products are purchased by churning customers rather than by the loyal customers. We expect that the suggested social network analysis is used to as a complementary analysis methodology with existing statistical analysis and data mining analysis.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.443-463
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• 2013

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 연구생산성을 향상시키고자 NDSL 원문제공서비스(NDSL Information Document Service: NIDS) 협력 네트워크를 통해 국내 연구자들에게 과학기술정보를 제공하고 있다. NIDS 협력 네트워크에서 대학도서관과 연구원 정보센터들이 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구는 사회 네트워크분석을 통하여 원문제공서비스 협력기관들 간의 관계를 규명하였다. 각 기관이 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 분석하기 위하여 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 지표들을 활용하였다. 분석결과에 의하면 원문제공서비스 네트워크의 중심에는 KISTI, KAIST, POSTECH, 외국학술지지원센터가 위치하고 있었다. 본 연구는 이러한 결과를 기초로 하여 원문제공서비스 발전 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.127-135
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• 2016

본 연구는 이전에 연구된 적이 없는 경연 네트워크를 대상으로 경연 네트워크의 개념을 정의하고, 경연자의 중심성과 승률의 관계를 탐색적으로 분석하였다. TV 음악 경연 프로그램인 '불후의 명곡'을 대상으로, 총 386명의 경연자가 펼친 1,307회의 경연 결과를 수집하여 경연 네트워크를 구성하였다. 경연자의 중심성과 승률을 산출하여 그들의 관계를 상관분석, 회귀분석, 시각화 등의 방법을 사용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 경연 네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 척도 없는 네트워크이다. 둘째, 경연수와 다른 경연자들과의 친밀도 사이에는 로그함수 관계가 존재한다. 셋째, 경연수가 20회 이상인 경연자의 승률은 대략 60%로 수렴한다. 마지막으로, 경연수가 20회 미만인 경연자의 승률은 대진 운에 23% 정도의 영향을 받는다. 본 연구의 학문적 의의는 경연 네트워크를 최초로 정의하고 탐색함으로써 소셜 네트워크 연구의 새로운 분야를 개척하였다는 점이며, 실행적 의의는 중심성과 승률의 관계에 대한 실증적 패턴을 발견하여 경연 네트워크에서 사회적 관계를 개선하고 승률을 높일 수 있는 방법을 제시하였다는 것이다.