• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.19-26
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• 2015

최근 SNS 서비스의 확산과 스마트 장치의 일반적인 보급에 따라 수많은 사용자들이 트위터를 비롯한 SNS를 이용하고 있다. 본 논문에서는 영향력 높은 트위터 사용자를 찾기 위한 방법으로 클러스터링 및 랭킹 기법을 적용하는 연구를 수행하였다. 트위터에서 일반적으로 중요하다고 여겨지는 follow, Retweet을 포함한 총 5가지의 랭킹 요소를 제안하고 해당 랭킹 요소들을 클러스터링을 위한 초기 중심점 선정 시 기준으로 설정함으로써 클러스터링 결과의 향상을 위한 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 트위터 인플루엔셜 추출의 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.129-135
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• 2013

SNS의 활용이 급격히 증가하면서, 소비자와 생산자 모두에게 구전(word-of-mouse)의 중요성과 유용성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 이 연구에서는 메시지의 방향성(긍정, 부정, 중립)과 유형(사실적, 평가적)이 SNS를 통한 구전에 어떠한 영향을 미치는지 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 대표적 SNS인 트위터 메시지 1천3백만 개를 수집하였으며, 이중 1번 이상 리트윗(retweet)된 1백만 개 메시지를 분석하였다. 분석결과, 메시지 방향성과 유형, URL, 해시태그 포함여부가 구전범위(리트윗 횟수)에 유의한(<0.01) 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 메시지 방향성은 다른 세 개 요인들과 유의한 교호작용 효과를 가지는 것으로 관찰되었다. 또한 메시지 유형과 URL, 해시태그 포함여부는 구전속도(리트윗 속도)에 유의한(<0.05) 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.396-407
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• 2013

입소문효과의 극대화를 위한 유력자의 역할은 트위터 네트워크에서도 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 기업 마케팅의 관점에서 트위터 유력자를 파악하고자 하였다. 기업의 마케팅 메시지가 가능한 한 많은 사람들에게 노출되기 위해서는 특정인의 팔로어 수뿐만 아니라 계속적인 리트윗을 통해 입소문이 많이 확산되어야 할 것이다. 즉, 팔로어 수는 많은데 리트윗되지 않거나 리트윗은 많이 되는데 소수자에게 주로 리트윗된다면 전체적인 노출의 정도는 미약하게 될 것이다. 트위터의 특정 검색네트워크 데이터를 이용한 그래프 비교를 통해 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 리트윗이 없는 팔로어 유력자에 비하여 팔로어 유력자의 리트윗을 받는 상대적인 소수자들의 노출도가 크다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 리트윗 유력자중에서도 팔로어 유력자에 의하여 리트윗을 받지 못하는 사용자의 노출도는 매우 미미하다는 것을 알 수 있었다. 위와 같은 사실은 노출도를 높이기 위해서는 실제 유력자도 중요하지만 그런 유력자의 리트윗을 유도하는 사용자의 파악이 더 중요하다는 점을 시사해준다고 볼 수 있다. 이와 함께 노출도의 경우 대부분의 중앙성 척도와 고른 상관관계를 유지하고 있어 노출도가 높은 이용자일수록 네트워크구조상에서도 중심적인 위상을 차지한다는 점도 살펴볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.445-456
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• 2017

본 논문에서는 트레이닝 데이터가 제한된 환경에서 n-gram 사전을 이용하여 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗을 탐지하는 방법을 제안한다. 불건전 정보를 포함하는 스팸 트윗은 유사한 단어와 문장을 사용하는 경향이 있다. 이러한 특성을 이용하여 스팸 트윗과 정상 트윗에 대한 n-gram 사전을 구축하고 나이브 베이스 분류기를 적용하여 효과적으로 스팸 트윗을 탐지할 수 있음을 보인다. 반면에, 실시간으로 대용량의 데이터가 유입되는 트위터의 특성은 초기 트레이닝 집합 구성에 매우 큰 비용을 요구 한다. 따라서, 초기 트레이닝 집합이 매우 작거나 존재하지 않는 환경에서 적용할 수 있는 스팸 트윗 탐지 방법이 필요하다. 이를 위해 트위터의 리트윗 기능을 활용하여 의사 라벨을 생성하고 초기 트레이닝 집합의 구성과 n-gram 사전 업데이트에 활용하는 방법을 제안한다. 2016년 12월 1일부터 2016년 12월 7일까지 수집된 한국어 트윗 130만 건을 사용한 다양한 실험 결과는 비교 방법들보다 제안하는 방법의 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.471-478
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• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권2호
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• pp.239-264
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• 2015

This study aims to investigate the effect of message content and source user identity on information diffusion in Twitter networks. For the empirical study, we collected 11,346 tweets pertaining to the three major mobile telecom carriers in Korea for three months, from September to December 2011. These tweets generated 59,111 retweets (RTs) and were retweeted at least once. Our analysis indicates that information diffusion in Twitter in terms of RT volume is affected primarily by the type of message content, such as the inclusion of corporate social responsibility activities. However, the effect of message content on information diffusion is heterogeneous to the identity of the information source. We argue that user identity affects recipients' perception of the credibility of focal information. Our study offers insights into the information diffusion mechanism in online social networks and provides managerial implications on the strategic utilization of online social networks for marketing communications with customers.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1286-1295
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• 2014

This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 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.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권4호
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• pp.149-169
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• 2011

As the number of smart phone users increases, many organizations begin to adopt social media rapidly to diversify communication channels with customers. Specifically, twitter, which supports instant and two-way communications between users and between organizations and users, has been adopted by many organizations as an efficient way not only to identify new customers but also to retain existing customers. However, little attention has been given to the issue on how organizations can effectively use twitter to improve customer satisfaction. To explore the issue, this study proposes two major dimensions, customer participation and organization resource utilization, which should be considered in building a utilization strategy for twitter in organizations. We then develop four different combinations along with these dimensions-follow, mention, retweet, and review types. Based on case studies of 27 organizations that use twitter, we evaluate the degrees of customer participation, resource utilization, and customer satisfaction, and examine matching or mismatching of the adoption purpose of twitter and its actual utilization. The study results reveal that organizations in the matching group show higher customer satisfaction that those in the mismatching group. This study sheds new light on twitter research by developing a new conceptual framework and using a case study approach to explore the relationship between the utilization strategy of twitter and customer satisfaction.