Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
방대한 이용자 기반을 지닌 인터넷 검색 포털인 구글은 도서검색(Book Search) 서비스를 제공하고 있다. 구글은 도서검색서비스의 제공에 필요한 정보자원의 확보를 위해 출판계 및 도서관계와 협력을 추진하고 있다. 출판계와는 출판사가 저작권을 보유한 도서의 이용을 목적으로 협력하고 있으며, 도서관계와는 도서관이 소장한 장서의 디지털화 및 디지털로 변환한 자료의 활용을 위해 협력하고 있다. 구글도서검색 서비스는 방대한 이용자 규모에 기반을 두는 구글의 영향력에 따른 독점의 위험성과 독점에 따라 야기될 수 있는 잠재적인 문제점들로 인해 많은 논란을 빚고 있다. 본고에서는 이러한 구글도서검색과 관련하여 도서관계가 취해야 할 대응방안을 정리하여 제시하였다.
2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
본 연구에서는 주요 검색 포털들의 동영상 검색 서비스를 분석, 평가하였다. 이 연구에서는 네이버와 구글 코리아를 대상으로 동영상의 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포, 중복 동영상의 비중, 광고 동영상의 비중 및 특징, 검색 결과의 화질 등을 조사하고, 동영상의 적합도, 신뢰도, 최신성을 비교, 평가였다. 또한, 동영상의 적합도, 신뢰도에 영향을 미치는 요소들을 조사하였다. 마지막으로 동영상들 중 오류 동영상의 유형 및 특징도 조사하였다. 연구 결과, 구글이 네이버보다 동영상의 적합도가 높고, 네이버가 구글보다 동영상의 최신성이 다소 높은 것으로 나타났다. 동영상의 화질은 구글이 네이버보다 높은 것으로 나타났다. 또한 구글과 네이버 모두 중복되는 동영상의 비중이 높은 편이었으며, 광고 동영상은 네이버에서 구글보다 더 많이 노출되었다. 본 연구의 결과는 향후 포털들의 동영상 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.41-51
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2022
We forecast the US oil consumption level taking advantage of google trends. The google trends are the search volumes of the specific search terms that people search on google. We focus on whether proper selection of google trend terms leads to an improvement in forecast performance for oil consumption. As the forecast models, we consider the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the structured regularization method for large vector autoregressive (VAR-L) model of Nicholson et al. (2017), which select automatically the google trend terms and the lags of the predictors. An out-of-sample forecast comparison reveals that reducing the high dimensional google trend data set to a low-dimensional data set by the LASSO and the VAR-L models produces better forecast performance for oil consumption compared to the frequently-used forecast models such as the autoregressive model, the autoregressive distributed lag model and the vector error correction model.
Background: Consumers and patients in the last two decades have increasingly turned to various internet search engines including Google for information. Google Trends records searches done using the Google search engine. Google Trends is free and provides data on search terms and related queries. One recent study found a large public interest in "dental anesthesia". In this paper, we further explore this interest in "dental anesthesia" and assess if any patterns emerge. Methods: In this study, Google Trends and the search term "dental pain" was used to record the consumer's interest over a five-year period. Additionally, using the search term "Dental anesthesia," a top ten related query list was generated. Queries are grouped into two sections, a "top" category and a "rising" category. We then added additional search term such as: wisdom tooth anesthesia, wisdom tooth general anesthesia, dental anesthetics, local anesthetic, dental numbing, anesthesia dentist, and dental pain. From the related queries generated from each search term, repeated themes were grouped together and ranked according to the total sum of their relative search frequency (RSF) values. Results: Over the five-year time period, Google Trends data show that there was a 1.5% increase in the search term "dental pain". Results of the related queries for dental anesthesia show that there seems to be a large public interest in how long local anesthetics last (Total RSF = 231) - even more so than potential side effects or toxicities (Total RSF = 83). Conclusion: Based on these results it is recommended that clinicians clearly advice their patients on how long local anesthetics last to better manage patient expectations.
Purpose This study analyzes whether Internet search of cryptocurrency has a causal relationship to return and volatility of cryptocurrency. Design/methodology/approach Google Trend was used as a measure of the level of Internet search, and the parametric tests of Granger causality in the 1st moment and the 2nd moment were adopted as the analysis method. We used Bitcoin's dollar-based price, which is the No. 1 market value among cryptocurrency. Findings The results showed that the Internet search measured by Google Trends has a causal relationship to cryptocurrency in both average and volatility, while there is a difference in causality and its degree according to the search area and category that Google Trend user should set. Because the Granger causality is based on the improvement of prediction, the analysis results of this study indicate that Internet search can be used as a leading indicator in predicting return and volatility of cryptocurrency.
본 연구는 네이버 전문정보, 구글 스칼라, 그리고 MS Academic Search에서 제공하는 학술정보서비스에 대한 특성을 살펴보고 135명의 대학생을 대상으로 그 이용 및 품질에 대해 콘텐츠, 서비스 및 효과성을 중심으로 비교 평가 하였다. 분석결과 콘텐츠 부분에서는 구글 스칼라에 대한 이용자 평가가 높게 나타났고, 검색성의 경우 구글 스칼라가, 디자인 부분에서는 네이버 전문정보가 상대적으로 높게 평가되었다. 접근성에 있어서는 네이버 전문정보와 구글 스칼라가 MS Academic Search보다 높게 평가되었고, 정보의 유용성과 이용자 만족도에서는 구글 스칼라가 다른 포털 학술정보서비스보다 높게 평가되었다.
본 연구는 표준 웹 탐색엔진에 색인되지 않는 Invisible Web에 대한 특성과 Invisible Web 탐색도구들을 파악하고, 이들 도구에서 Invisible Web 탐색의 성능을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 표준 웹 탐색엔진이 Google과 Invisible Web 탐색엔진인 Incy Wincy, Invisible Web 메타탐색엔진인 Profusion과 Search. com 에서 11개의 탐색질문이 탐색되었다. Profusion과 Search. com, Incy Wincy에서의 Invisible Web(메타) 탐색 기능은 이 세 엔진에서 제공하는 웹 메타탐색기능과도 비교되었다. 탐색결과 Google이 Invisible Web 탐색에서 Invisible Web 탐색엔진보다 .15 -.35 높은 적합성순위정확률을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. (${\alpha}$=.055). Invisible Web 탐색엔진에서 웹 메타탐색은 Invisible Web(메타)탐색보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 우수한 것으로 나타났다. 성능평가에 사용된 적합성순위정확률은 검색된 문헌의 질 (적합성)과 적합문헌의 순위를 반영하는 정확률 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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