• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.45-61
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• 2010

본 연구는 마이크로 블로깅 서비스 이용자들의 이용 동기 유형을 분류하였다. 본 연구는 이용 동기 유형을 분류하기 위해 개인의 사고나 느낌과 같은 주관성 행위를 객관적으로 측정할 수 있는 Q 방법론을 적용하였다. 본 연구 결과에 의하면, 마이크로 블로깅 이용자들은 이용 동기에 따라 4개의 유형으로 분류되었다. 유형 1은 새로운 사람이나 다양한 사람과 만나기 위해 서비스를 이용하는 '관계지향형'이다. 유형 2는 현재 자신의 상태나 기분을 자유롭게 표현하고 주변 사람들에게 보여주기 위한 '자기표현형'이다. 유형 3은 여가 시간이나 무료한 시간을 지루하지 않고 재미있게 보내기 위한 '시간보내기형'이다. 유형 4는 연구 등 특정한 목적과 함께 빠르게 정보를 접하고 사회적 문제에 대한 의견을 보기 위한 '정보추구형'이다. 본 연구에서 제시한 마이크로 블로깅 서비스 이용 유형은 향후 이용 유형별로 특화 된 서비스 개발을 위한 시사점을 제공해 주고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.77-86
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• 2012

최근 트위터와 미투데이 등의 마이크로블로그 서비스가 소셜 네트워킹에서 차지하는 비중이 점점 증가하고 있다. 하지만 이러한 마이크로블로그 서비스는 사용자와 지인들 사이의 메시지를 단순히 시간 순으로 나열하여 보여주기 때문에 사용자와 특정 지인과의 관계를 구체적으로 파악하기는 어렵다. 본 논문에서는 마이크로블로그 서비스를 이용하는 사용자와 지인들이 주고 받은 메시지를 정량적, 정성적, 시간적으로 분석하여 사용자와 지인들과의 관계를 직관적으로 파악할 수 있게 하는 소셜 네트워킹 패턴 분석 및 가시화 시스템을 제안한다. 또한 관계의 변화 패턴을 분류하여 마이크로블로그 서비스 사용자의 인간관계를 관리하고 증진시킬 수 있는 도구도 제공한다. 제안 기법은 스마트폰 어플리케이션에 성공적으로 적용되어 마이크로블로그 서비스 사용자의 인간관계의 분석 및 증진을 위한 도구로서 사용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.341-346
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• 2012

소셜 네트워크 서비스의 가장 대표적인 마이크로 블로깅 서비스를 효과적으로 제공하기 위해 사용자가 자신의 현재 상황정보를 간편하게 기록하고 그 정보를 바탕으로 다른 사람들과 네트워크를 형성하고 유지하도록 하는 것이 중요하다. 하지만 모바일 환경에서 사용자가 자신의 정보를 매번 모바일 디바이스를 통해 직접 입력하는 것은 매우 번거로운 작업이다. 본 논문에서는 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 현재 행동과 다음 목적지를 추론한 후, 자동으로 문장을 생성하여 블로깅을 해주는 컨텍스트 모델 기반 자동 블로깅 시스템을 제안한다. 컨텍스트 모델을 생성하기 위해 사용자의 행동 추론은 나이브 베이즈 분류기를 이용하고, 이동중인 사용자의 다음 목적지 추론은 시퀀스 매칭을 이용하였다. 생성된 컨텍스트 모델을 기반으로 5W1H 구조를 이용하여 상황에 적합한 문장을 생성하여 자동으로 블로깅하였다. 제안한 방법의 정확도를 평가한 결과 평균 88.73%의 정확도를 보여 자동 블로깅 서비스가 가능함을 보여주었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.37-43
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• 2010

트위터는 2006년 10월에 출시된 이래로 지속적으로 성장하고 있다. 특히 방문자 수 등의 수치적인 성장과 함께 마이크로 블로깅(micro blogging)이라는 새로운 소셜 네트워크의 양식을 확산시키고 있다. 국내에서도 me2day 등 '토종' 서비스가 등장했을 뿐 아니라, 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 마이크로 블로그의 확산을 자극 할 것으로 예측된다. 이런 맥락에서 본 연구는 마이크로 블로그라는 새로운 매체에 대한 예비 연구를 시도한다. 이를 위해, 국내 상황에 초점을 맞추어 국내 트위터 사용자 로그를 수집, 분석했다. 특히, 트위터라는 '외산' 서비스의 언어적, 문화적 장벽에도 불구하고 이를 극단적으로 활발하게 이용하는 "익스트림 헤비 유저"에 주목하여, 이들은 도대체 누구이며 왜, 어떤 방식으로 마이크로 블로그를 이용하는지 검토했다. 먼저, 무작위 추출 방식으로 일정 수준의 표본을 수집하여 팔로우와 메시지 작성 활동의 전반적인 양상을 검토하였다. 여기서 로렌츠 커브를 적용하여 활동의 쏠림 현상을 확인하였고, 이 곡선을 토대로 국내 트위터 강참여자 집단인 익스트림 헤비 유저 그룹을 도출하였다. 본 연구에서 확보한 표본 가운데에는 총 6명의 익스트림 헤비 유저가 있었고, 이들의 2010년 1월 중 일주일치의 실제 트위터 로그를 추가로 수집하여 분석하였다. 결과적으로 이들은 모바일과 데스크탑에서 다수의 클라이언트를 이용하여 다양한 방식으로 트위터에 접근하고 있었으며, 인터넷 이용 시간과 유사한 패턴으로 이용하되, 생활 속에서 "촘촘한(micro)" 시간 간격으로 꾸준히 많은 양의 메시지를 작성하고 있었다. 중요한 정보, 특별한 이벤트나 감정을 다룰 뿐 아니라, 습관적으로 트위터를 이용하고 있었으며 무엇보다 이들은 마치 SMS나 인터넷 메신저처럼 일종의 '대화의 도구'로써 트위터를 이용하고 있었다. 수집기간 중 이들이 작성한 트윗의 68%가 대화형에 속하는 것으로 나타났다. 또한 나머지 중 24%는 리트윗으로, 가상적으로(virtually) 연결된 '사람' 및 '관계'가 발화의 지배적인 동인(trigger)으로 작용하고 있음을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.27-28
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• 2011

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권3호
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• pp.29-39
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• 2014

In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.571-578
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• 2011

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 대표적인 도구인 트위터를 활용한 토의 수업의 교육전략을 제안하고, 이를 적용한 실험을 실시하였다. 초등학생들의 일부가 패널토의에 참여하고 나머지는 방청객이 되어 트위터를 사용하여 토의에 참여하였다. 기술수용모형을 적용하여 효과성을 분석하고 설문조사로 만족도 및 협력학습의 효과성을 검증하였다. 실험 결과 용이성이 유용성에 영향을 미치며, 유용성이 태도에, 태도가 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 트위터를 사용한 토의학습에 대한 만족도 및 협력학습의 효과면에도 매우 긍정적인 반응을 보였고, 회귀분석 결과 협력에 대한 인식이 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 트위터를 활용한 토의학습 전략이 효과적이었음을 알 수 있다.