• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권1호
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• pp.18-26
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• 2019

전 세계에서 베트남은 기후 변화에 가장 큰 영향을 받는 국가 중 하나이다. 현재 베트남의 기후 변화에 대한 대응 활동은 텔레비전, 신문, 라디오, 인터넷 등과 같은 미디어에 의존하고 있다. Facebook은 베트남 사람들이 가장 많이 사용는 소셜 네트워크이다 (베트남의 페이스북 이용자는 5800만명으로 세계 7위). 그러나 상대적으로 그것을 기후변화 대응에 이용하고자 하는 관심은 적은편이다. 이 논문에서는 Facebook의 Audience Insight Tool(AIT)과 온라인 사회학 조사 방법을 활용하여 Facebook을 통한 기후 변화 대응 활동의 현재 상태 및 효율성을 평가했다. 베트남 Facebook의 기후 변화 대응 팬 페이지의 수는 15개 정도이며, 그중 가장 인기 있는 곳의 팔로워 수가 94,721명에 이른다. 이 연구에서는 베트남에서 가장 방문자가 많은 기후 변화 대응 팬 페이지 2곳을 조사하고 평가 한 결과, Facebook을 통한 기후 변화 대응은 예상 한 것만큼 큰 효과가 없었다. 또한 온라인 설문 조사를 통해 이러한 문제의 원인을 파악해 보고자 하였다. 이 결과는 앞으로 기후 변화 대응을 할 때 Facebook과 같은 소셜 네트워크의 강점을 부각시키면서 해결책을 찾고자 하는 기관들에게 과학적인 밑거름이 될 것이다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제13권1호
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• pp.5-18
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• 2014

This exploratory study investigates the use of a computational knowledge engine (WolframAlpha) and social networking sites (Gmail, Yahoo and Facebook) by 200 students at De La Salle-College of Saint Benilde, their "friends" and their "friends of friends" during the 2009 through 2013 school years, and how this appears to have added value in knowledge generation. The primary aim is to identify what enhances productiveness in knowledge generation in Philippine Tertiary Education. The phenomenological approach is used, therefore there are no specific research questions or hypotheses proposed in this paper. Considering that knowledge generation is a complex phenomenon, a stochastic modelling approach is also used for the investigation that was developed specifically to study un-deterministic complex systems. A list of salient features for knowledge generation is presented as a result. In addition to these features, various problem types are identified from literature. These are then integrated to provide a proposed framework of inclusive (friendly) and innovative social networks, for knowledge generation in Philippine tertiary education. Such a framework is necessarily multidisciplinary and useful for problem-solving in a globalized and pluralist reality. The implementation of this framework is illustrated in the three parts of the study: Part 1: Online lessons, discussions, and examinations in General Psychology, Introduction to Sociology, and Life and Works of Jose Rizal, for the author's students in De La Salle-College of Saint Benilde; Part 2: Facebook Report analytics of students and teachers, their friends and their friends of friends via WolframAlpha; and Part 3: Social Network Analysis of the people and groups influencing the courses' scope-and-sequence in the new General Education Curriculum for Tertiary Schools and Institutions in the Philippines.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.35-46
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• 2016

특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.81-93
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• 2021

농산물은 변질이 쉽고 크기와 품질이 정형화되어있지 않아서 오랜 기간 동안 가공업자, 도매시장, 중도매인, 소매상 등을 거쳐 다단계의 관행적 방식으로 유통되었다. 그러다 2000년대에 들어 인터넷망의 보급과 물류 서비스의 발달로 온·오프라인 옴니 채널 구조로 나뉘는 양상을 보였으며, 2019년 말 발생한 COVID-19의 감염 우려로 비대면 거래 트렌드가 확산됨에 따라 기존에 오프라인 소매시장에서 농산물을 구매하던 소비자들도 온라인 시장으로 다수 유입되었다. 즉, 지속적으로 증가 추세를 보이던 온라인 농산물 거래량이 COVID-19를 기점으로 폭발적으로 증가한 것이다. 본 연구는 이러한 사회적 배경을 반영하여 관행 경로에서 유통되던 농산물이 온라인 경로로의 전환됨에 따른 유통비용 차이에 주목하였다. 전자상거래의 다양한 유형 중 특히 생산자-소비자의 온라인 직거래 경로로 전환되었을 때 유통비용 절감 효과에 주목하였으며 이에 관하여 'H 농산물 직거래 쇼핑몰'의 마늘을 중심으로 실증연구를 진행하였다. 분석 결과, 관행 유통경로에 비해 온라인 직거래 쇼핑몰 경로의 유통비용이 약 39%가량 낮게 도출되었고, 유통비용률 역시 28%p 가량 절감되는 등의 경제적 효과가 발생하였음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.107-130
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• 2012

인터넷으로 대표되는 정보기술의 발전은 우리의 일상생활과 기업활동에 많은 영향을 미쳐 왔다. 아울러 최근에는 온라인 소셜네트워크라는 새로운 인터넷 커뮤니케이션 채널의 등장과 확산으로 인해 이용자들은 시간과 공간적인 제약 없이 전세계적인 의사소통을 할 수 있게 되었고 우리사회는 또 다른 패러다임의 변화를 맞이하고 있다. 이들 소셜네트워크 중 트위터는 가장 빠른 성장세를 보이는 온라인 매체 중 하나로 사용자는 140 단어 이내의 비교적 간단한 문장을 온라인 상에 게시하고 (Tweet) 다른 사용자들이 게시한 메시지를 다시 게시할 (Retweet) 수도 있다. 트위터의 이러한 Tweet/Retweet 기능은 새로운 온라인 정보확산 매카니즘의 예를 보여주며 상호 의사소통의 속도와 범위에 영향을 주고 있다. 비즈니스 관점에서의 트위터의 확산은 온라인 소셜네트워크를 제품 프로모션을 위한 새로운 마케팅 커뮤니케이션의 도구로 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구는 마케팅 전략적 관점에서 트위터의 잠재성을 이해하는 목적에서 트위터 상의 정보전달체계 중심으로 신제품 프로모션에 대한 온라인 소셜네트워크의 구전효과를 분석 하였다. 이를 위해 특정 신제품과 관련하여 2011년 6월부터 9월 사이에 게재된 트위터 메시지를 수집하여 트위터 메시지가 제공하는 정보의 충실도, 메시지 특성, 메시지 게재자의 성격등과 같은 변수와 온라인 소셜네트워크 상의 구전효과 (리트윗 횟수)와의 관계를 분석하였다. 분석결과 신제품 출시일자 정보, 제품사양, 리트윗 요청, 트윗 게시자 특성 등이 구전효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 아울러 제품의 특성과 트윗 메시지 게시일에 따라 구전효과에 미치는 영향이 달라짐을 발견하였다. 본 연구의 결과는 신제품 프로모션과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 연구기반을 제공하며 기업이 새로운 제품에 대한 광고 및 마케팅 커뮤니케이션을 수행 함에 있어 온라인 소셜네트 워크를 효과적으로 활용하는데 필요한 유용한 가이드를 제시 할 것으로 기대된다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.64-77
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• 2022

The advent of location-based social networks (LBSNs), and the pervasive use of smartphones have allowed individuals to easily inform their status through locational information. This led to a new trend in social media: to upload geotagged photos that illustrate the location of the images and then share them with others. In this circumstance, the current study aims to examine the use of geotags on Instagram. Further, the motivations for using geotags as well as the relationship among the motivation, satisfaction, and location information sharing behavior are analyzed. The online survey was conducted on 411 respondents of Hong Kong who are active Instagram users. Based on uses and gratification theory and goal theory, the users' motivations and goals for utilizing geotags were divided into mainly two categories; task-involved and self-involved goals. Then, four different motivations (contribution, memory aid, showing off, and reputation gaining) were further examined. The result indicated that contribution, memory aid, and reputation gaining were the goals and motivation for the users to utilize geotags on Instagram, having a positive impact on satisfaction. However, a positive relationship between showing off and geotag satisfaction was not supported. Among four different factors, memory aid was found to have the strongest influence on geotagging satisfaction. The result of testing the relationship between geotag satisfaction and further location information sharing behavior also turned out to have a positive relationship. The implications and limitations of findings are also discussed in the study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.845-854
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• 2016

감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.19-29
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• 2016

This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.652-657
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• 2018

With the rapid development of e-commerce, many customers can now express their opinion on various kinds of product at discussion groups, merchant sites, social networks, etc. Discerning a consensus opinion about a product sold online is difficult due to more and more reviews become available on the internet. Opinion Mining, also known as Sentiment analysis, is the task of automatically detecting and understanding the sentimental expressions about a product from customer textual reviews. Recently, researchers have proposed various approaches for evaluation in sentiment mining by applying several techniques for document, sentence and aspect level. Aspect-based sentiment analysis is getting widely interesting of researchers; however, more complex algorithms are needed to address this issue precisely with larger corpora. This paper introduces an approach of knowledge representation for the task of analyzing product aspect rating. We focus on how to form the nature of sentiment representation from textual opinion by utilizing the representation learning methods which include word embedding and compositional vector models. Our experiment is performed on a dataset of reviews from electronic domain and the obtained result show that the proposed system achieved outstanding methods in previous studies.

• 패션비즈니스
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• 제26권3호
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• pp.138-154
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• 2022

The purpose of this study is to identify the characteristics of domestic American casual fashion trends using big data text mining analysis. 108,524 posts and 2,038,999 extracted keywords from Naver and Daum related to American casual fashion in the past 5 years were collected and refined by the Textom program, and frequency analysis, word cloud, N-gram, centrality analysis, and CONCOR analysis were performed. The frequency analysis, 'vintage', 'style', 'daily look', 'coordination', 'workwear', 'men's wear' appeared as the main keywords. The main nationality of the representative brands was Japanese, followed by American, Korean, and others. As a result of the CONCOR analysis, four clusters were derived: "general American casual trend", "vintage taste", "direct sales mania", and "American styling". This study results showed that Japanese American casual clothes are influenced by American casual clothes, and American casual fashion in Korea, which has been reinterpreted, is completed with various coordination and creative styles such as workwear, street, military, classic, etc., focusing on items and brands. Looks were worn and shared on social networks, and the existence of an active consumer group and market potential to obtain genuine products, ranging from second-hand transactions for limited edition vintages to individual transactions were also confirmed. The significance of this study is that it presented the characteristics of American casual fashion trends academically based on online text data that the public actually uses because it has been spread by the public.