본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.
본 연구에서는 정보학적 접근을 통해 디지털 전환을 다룬 국내 패션 관련 연구동향과 지식구조를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 국내 학술연구에서 나타난 관련 연구의 연도별, 학술지별 현황을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제어를 도출하며, 시기별 주요 연구 동향과 지식 구조를 분석했다. 2010년부터 2020년까지 국내 학술 플랫폼에 게재된 159편의 연구를 수집했고, Python 3.7을 통해 데이터를 정제했으며, NodeXL 1.0.1을 통해 중심성 측정 및 네트워크 구현을 진행했다. 분석 결과 관련 연구는 2016년을 기점으로 활발하게 진행되었으며, 주로 의류학, 예술학 학술지에 밀집된 것으로 나타났다. 온라인 플랫폼, AR/VR이 가장 많이 언급되는 주제어로 나타났으며, 소비자 심리분석, 마케팅 전략 제시, 사례 분석이 주요 연구 방법으로 사용되고 있었다. 군집화를 통해 의류학의 세부 분과별 주요 연구 내용을 도출할 수 있었다. 시기별 주요 주제 분석 결과, 시간이 지남에 따라 소비자 중심의 연구에서 플랫폼이나 서비스에 대한 전략 제시 또는 디자인 개발 연구로 보다 다양하게 변화하고 있었다. 본 연구는 디지털 전환에 대한 패션 분야의 통찰력을 높이는데 기여하고, 관련 주제의 연구를 설계하는데 기초연구로 사용될 수 있을 것이다.
이 연구는 코로나19 백신 접종 도입 단계에서 트위터 상에서 코로나19 백신과 관련된 이슈가 어떻게 확산되었는지 이슈 현저성을 중심으로 규명하기 위해 네트워크 분석을 했다. 1기(백신 도입 초기: 2021년 3월 7일~4월 3일), 2기(접종률 정체기: 2021년 4월 4일~4월 22일), 3기(접종률 증가기: 2021년 4월 23일~5월 5일)로 시기를 구분하고 시기에 따른 이슈 확산 경향을 분석했다. 자료의 수집과 분석에는 노드엑셀(NodeXL) 프로그램을 사용하였다. 코로나19 백신과 연관성이 높은 검색어를 입력하여 일별 트위터 네트워크 자료를 수집하여 분석한 결과, 분석 기간 전체에서 부작용 관련 의견이 반복적으로 형성되어 부작용 관련 이슈의 현저성이 높은 것으로 나타났다. 접종률이 증가하고 접종 후 사망사례가 보도된 후 사망 관련 이슈도 트위터에서 부각되었다. 반면 트위터에서 백신 안전성 관련 이슈는 크게 주목받지 못했다. 본 연구 결과는 국가의 재난재해 위기가 발생했을 때 이슈 확산 채널로서 소셜미디어의 역할을 제고하고, 정부가 소셜미디어 상의 공중의 의견을 상시 모니터링하여 향후 위기 커뮤니케이션 전략 방안에 반영해야 할 필요성을 강조한다.
본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.
Intermedia refers to the convergence of media. The advance of intermedia has not only facilitated the delivery of brand messages in contemporary fashion shows but also facilitated interactive communication. This study investigated the mediating roles played by various media in fashion and fashion shows, focusing on the phenomenon of intermedia in contemporary fashion shows. To investigate the impact of intermedia on contemporary fashion shows, we conducted a social network analysis-a promising approach for research into fashion trends. Analyzing 159 fashion-related articles published in the 2000s, we extracted intermedia-related words (n=253). The relation-ships between keywords made an analysis of between centrality, and cluster variables applied Clauset-Newman-Moore by using KrKwic and NodeXL programs. The results of the between centrality analysis indicated that the most important factors in contemporary fashion shows are "models" and "stages." We found that the impacts of intermedia on contemporary fashion shows can be divided into four categories: "model performance," "symbolic stage management," "new media utilization," and "convergence in arts." Our analysis thus identified considerable synergy between the characteristics of intermedia and contemporary fashion shows. These results have found intermedia-related commonalities in intermedia and fashion show, and this might increase customer interest in fashion, a positive outcome for the fashion industry.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권2호
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pp.19-25
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2017
The research is to identify social networks of problems that have an influence on the quality of ageing people's lives by using social network analysis, based on the premise that there are differences in networks of ageing problems in urban and rural areas. From analyzing network of ageing people's problems using NodeXL, vertices in the networks of both urban and rural areas are well-connected. For urban areas, financial poverty is the core problem related to the quality of life. It has direct connections with illness and health, family responsibility, housing, role loss in community, and employment, which have positive or negative interactions with the quality of older people's lives. For rural areas, on the other hand, role loss in community is the major problem. It has direct connections with the elderly abuse, financial poverty, leisure activity, divorce, isolation and loneliness from society, education, and suicide. As a result, the research shows that the problems of ageing people have strong linkages and interactive effects with a structure of network, and the networks are different depending on types of places for living.
Purpose: The purpose of this study was to identify the knowledge structure of cancer survivors. Methods: For data, 1099 articles were collected, with 365 keywords as a Noun phrase extracted from the articles and standardized for analyzing. Co-occurrence matrix were generated via a cosine similarity measure, and then the network analysis and visualization using PFNet and NodeXL were applied to visualize intellectual interchanges among keywords. Results: According to the result of the content analysis and the cluster analysis of author keywords from cancer survivors articles, keywords such as 'quality of life', 'breast neoplasms', 'cancer survivors', 'neoplasms', 'exercise' had a high degree centrality. The 9 most important research topics concerning cancer survivors were 'cancer-related symptoms and nursing', 'cancer treatment-related issues', 'late effects', 'psychosocial issues', 'healthy living managements', 'social supports', 'palliative cares', 'research methodology', and 'research participants'. Conclusion: Through this study, the knowledge structure of cancer survivors was identified. The 9 topics identified in this study can provide useful research direction for the development of nursing in cancer survivor research areas. The Network analysis used in this study will be useful for identifying the knowledge structure and identifying general views and current cancer survivor research trends.
본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study was to identify knowledge structure of the Korean Journal of Occupational Health Nursing from 1991 to 2014. Methods: 400 articles between 1991 and 2014 were collected. 1,369 keywords as noun phrases were extracted from articles and standardized for analysis. Co-occurrence matrix was generated via a cosine similarity measure, then the network was analyzed and visualized using PFNet. Also NodeXL was applied to visualize intellectual interchanges among keywords. Results: According to the results of the content analysis and the cluster analysis of author keywords from the Korean Journal of Occupational Health Nursing articles, 7 most important research topics of the journal were 'Workers & Work-related Health Problem', 'Recognition & Preventive Health Behaviors', 'Health Promotion & Quality of Life', 'Occupational Health Nursing & Management', 'Clinical Nursing Environment', 'Caregivers and Social Support', and 'Job Satisfaction, Stress & Performance'. Newly emerging topics for 4-year period units were observed as research trends. Conclusion: Through this study, the knowledge structure of the Korean Journal of Occupational Health Nursing was identified. The network analysis of this study will be useful for identifying the knowledge structure as well as finding general view and current research trends. Furthermore, The results of this study could be utilized to seek the research direction in the Korean Journal of Occupational Health Nursing.
Song, Minsun;Jung, Kyujin;Kim, Jiyoung Ydun;Park, Han Woo
Journal of Contemporary Eastern Asia
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제18권1호
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pp.189-216
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2019
The frequent occurrence of overwhelming disasters necessitates risk communication systems capable of operating effectively in disaster contexts. Few studies have examined risk communication networks during disasters through social networking services (SNS). This study therefore investigates the patterns of risk communication by comparing Korean and international networks based on the social amplification of risk communication in the context of the Sewol ferry disaster (SFD). In addition, differences in language use and patterns between Korean and international contexts are identified through a semantic analysis using KrKwick, NodeXL, and UCINET. The SFD refers to the sinking of the ferry while carrying 476 people, mostly secondary school students. The results for interpersonal risk communication reveal that the structure of the Korean risk communication network differed from that of the international network. The Korean network was more fragmented, and its clustering was more sparsely knitted based on the impact and physical proximity of the disaster. Semantic networks imply that the physical distance from the disaster affected the content of risk communication, as well as the network pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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