최근 SNS가 급격하게 성장하고 있고 많은 사용자들이 이 SNS를 하나의 다른 커뮤니케이션 매체로 사용하고 있다. SNS를 이용하는 개인 사용자들은 자신의 소식과 감정의 변화를 표현하는 수단으로 SNS를 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감정을 나타내는 감정 요소를 이용하여 메시지를 분류하는 프로그램을 구현하였다. 감정 성분 추출은 OMLS(Ocean-Monmouth Legal Services)에 있는 감정 어휘를 이용하여 로젯(Roget)의 시소러스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 이루어졌다.
대한민국 20대 총선, 영국의 유럽연합 탈퇴인 브렉시트, 트럼프와 힐러리의 대결인 미국 대선, 이 셋의 공통점은 언론의 예측과 다른 투표 결과가 나왔다는 점이다. 이러한 일련의 사건들로 인해, 각종 언론사에서 실시하고 있는 표본조사의 신뢰도에 대한 근본적 재검토의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선거 후보자 지지율을 효율적이며 효과적으로 분석하기 위하여 SNS 감정분석을 제안한다. SNS 감정분석은 기존의 표본을 구하고 분석하는 방식보다 더 빠르게 표본 수집 및 분석이 가능하다. 또한 R프로그램과 구글을 이용하여 처리하기 때문에 기존 방식에 비하여 매우 저렴하다. 현재 언론사의 예측이 빗나가고 있는 시점에서 SNS 감정분석이 훌륭한 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서의 트래픽*감정분석 점수를 보았을 때, SNS 감정분석이 여론을 더 정확히 반영한다는 것을 증명한다.
유사한 속성을 가진 SNS들이 경쟁하는 상황에서 개별 SNS의 기능적인 특성뿐만 아니라 정서적인 속성인 브랜드 측면에서의 서비스 차별화가 필요하다. 본 연구는 이용자들이 세가지 SNS브랜드(페이스북, 카카오스토리, 밴드)들에 대하여 어떠한 이미지로 평가하는지, 그리고 브랜드개성과 더불어 브랜드-자아 동일시, 브랜드감정 등의 요인이 추천의향에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 분석결과, 20대 대학생 이용자들의 각 SNS서비스에 대한 브랜드개성 평가에 차이가 났으며, 각기 다른 개성 요인이 각 서비스의 추천의향에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 브랜드개성과 브랜드-자아 동일시의 효과가 동일하다고 가정했을 때 브랜드감정이 SNS추천의향에 중요한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 세가지 SNS 모두에서 브랜드감정이 추천의향에 통계적으로 유의미한 설명력을 가지며 그 영향력은 브랜드개성이나 브랜드-자아일치도보다 두 배 이상 큰 것으로 나타났다.
최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.
본 연구는 이용-충족이론의 관점에서 SNS 이용동기에 관해 진행된 연구를 토대로 이용동기에 대한 검토를 실시하고, 이용과정을 통해 형성된 관여도가 만족으로 형성되는 구조를 살펴보고자 한다. 또한 남성과 여성간의 이용동기, 감정적/인지적 관여, 만족의 형성구조를 비교하여 성별 차이에 따른 전략적 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 구조방적식모형을 설정하고 SNS 이용경험이 있는 306명의 데이터를 Lisrel로 분석하였다. 정보추구동기와 자아표현동기가 감정적 관여에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 이를 제외한 나머지 가설은 채택되었다. 이에 추가적으로 성별에 따라 비교해 보기위해 남성집단과 여성집단의 경로분석을 실시하였다. 그 결과, 남성의 경우는 정보추구동기, 오락적동기, 자아표현동기가 높은 경우에 감정적 관여가 높아지며, 오락적동기가 높은 경우만 인지적 관여가 높아지는 것으로 나타났다. 여성의 경우에는 사회적동기와 오락적동기가 감정적 관여와 인지적 관여를 높이는 것으로 나타나 만족으로 이어졌고, 정보추구동기와 자아표현동기는 감정형성에 영향을 미치지 않았다.
최근 트위터, 페이스북 등과 같은 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 확산과 더불어 정보의 생성 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 SNS 매체들을 통해 생산하는 많은 데이터를 활용하기 위해 축적된 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출해 내는 기술의 필요성이 대두되고 있으며, 데이터 마이닝 기법을 이용하여 의미있는 지식을 찾아낸다. 특히, 다양한 형태의 방대한 자료들로부터 표출되는 의견, 정책, 성향, 감정 등 대중의 집단지성에 나타난 일반적인 감정분석이 활용되고 있다. 본 논문에서는 대중들이 SNS를 통해 작성한 사용자들의 짧은 문장에 함축된 단어와 단어들 간의 연관성을 이용하여 문장 내 감정 상태를 예측하고 사용자의 감정에 따른 적절한 답변이나 추출한 감정과 유사한 트윗글이나 영화 등을 추천하는데 사용될 수 있는 방법을 제안한다.
SNS에서 포스팅과 댓글 형태로 만들어지는 정보는 가공 및 확대되어 뉴스미디어로 재전송되거나 현실 세계에서의 활동으로 연결되기도 하는 등, 그 영향력이 점점 커지고 있다. 최근 들어 SNS 댓글의 이러한 정보 증폭 현상에 대한 논의가 진행되고 있으나, 구체적으로 어떠한 차원의 정보가 확대되는지나 증폭의 방향과 정도 및 이에 영향을 미치는 요인 등은 아직 잘 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댓글 내용의 센티멘트를 이용하여 SNS 댓글이 구체적으로 어떠한 차원에서 원 게시글을 확대하는지 살펴보고, SNS 포스팅 구조와 사회적 연결망의 특징이 어떻게 이 확대 방향과 크기에 영향을 미치는지 뉴스 댓글과 비교하여 살펴보았다. 2,378개의 페이스북 포스팅과 그에 포함된 뉴스 게시글, 이들에 달린 페이스북 댓글 26,312개, 뉴스 사이트 댓글 74,730개를 분석한 결과, SNS 댓글은 원 게시글의 센티멘트를 확대하는 것으로 나타났다. 특히 인지적, 사회적 차원에서는 뉴스 사이트의 댓글보다도 그 확대 정도가 더 큰 것을 알 수 있었다. 정서적 차원에서는 뉴스 사이트 댓글보다 부정적 감정의 확대 정도는 약하고 긍정적 감정의 확대 정도가 큰 것으로 드러나 SNS 댓글이 부정적 감정보다 긍정적 감정을 증폭하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 댓글의 원 게시글 증폭 방향과 정도에 있어서는 댓글이 긍정 유지, 혹은 긍정 전환될 때는 SNS 포스팅 작성자와 포스팅에 포함된 게시글 작성자가 동일할 경우 증폭정도도 커지지만 부정 유지되는 경우에는 그렇지 않은 경우에 오히려 증폭되는 경향이 있다는 것을 밝혀 사회적 연결망 하의 관계가 댓글 증폭에 큰 영향을 미치는 것을 보였다.
이 논문은 SNS 광고의 수사학적 표현 유형에 대한 실험 자극을 통해 커뮤니케이션 효과를 밝혀보는데 목적을 두었다. 간접적인 감정적 반응 수준과 SNS 매체의 크리에이티브 단서들을 통한 참여자의 역동적인 커뮤니케이션 반응을 실험을 통해 분석하였다. 참여자는 실험의 목적을 충분히 이해하고 있는 대학생들로 제한하였다. SNS 미디어 플랫폼에 대한 대리적 감정 경험은 수용자의 반응에 유의적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 네트워킹 미디어 플랫폼에 대한 대리적 감정경험이 높을수록 더 긍정적인 결과가 나타났다. 수용자의 대리적 감정경험과 수사적 크리에이티브 유형 간에도 유의적인 상호작용효과가 발생하였다.
소셜 네트워크 서비스(SNS; social network service)의 발전과 확산으로 사람들은 타인의 정보를 시간과 장소에 구애 받지 않고 쉽게 공유할 수 있게 되었고, 타인과의 관계형성 또한 더욱 쉽고 빠른 방법으로 가능하게 되었다. 특히 페이스북 같은 SNS는 광범위한 사용성과 빠른 확산성과 함께, 타인과의 풍부한 사회비교 기회를 갖게 한다. 본 연구는 소셜 미디어에 기반한 사회비교 노출이 사용자의 부정적인 감정과 SNS의 사용중단 의도에 끼치는 영향을 실증적으로 탐구하는데 그 목적이 있다. 먼저, 본 연구는 SNS 사용자의 사회비교 활동이 크게 3가지로 나뉜다고 보았는데, 가장먼저 본인의 위치와 비슷하다고 느끼는 상대와 자신을 평가하려는 자기평가욕구에서 시작하는 유사비교활동, 본인보다 더 열등한 사람과 비교함으로써 자신의 정서가 다치지 않게 하려는 자기방어욕구에서 비롯되는 하향비교활동, 마지막으로 자신보다 더 나은 상대와 비교함으로써 자신을 발전시키고자 하는 자기향상욕구와 관련되는 상향비교활동이다. 이러한 사회비교활동들은 사람들이 매일매일 SNS에 지나치게 의존하고 상향비교, 유사비교와 관련된 정보들에 자주 노출됨으로써, 빈번하게 발생될 수 있으며, 이는 결국 부정적인 감정들과 피로감으로 이어져 SNS 중단의도로 이어질 수 있다는 것이다. 본 연구는 209명의 SNS 사용자들을 대상으로 한 설문조사를 통하여 SNS 이용자들이 타인과 상향비교와 유사비교를 할수록 부정적 감정을 느끼게 되어, 이러한 감정들이 결국 SNS에 대한 부정적 태도(Attitude)를 거쳐 SNS 이용중단(Behavior)에 이르게 된다는 것을 밝히고자하였다. PLS 분석결과, SNS 사용 중 일어나는 사회비교와 타인탐색위주의 SNS의 사용은 사용자들에게 부정적인 감정들을 느끼게 하며 이 부정적인 감정들이 SNS 이용중단 의도에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 SNS 이용중단 의도에 관한 연구를 사회 심리학적 관점으로 확대하여 실증적 연구를 진행했다는 점과 상향비교 또는 유사비교가 부정적인 영향을 끼칠 수 있다는 기존의 심리학연구결과를 SNS 환경에서 실증적으로 증명하였다는 점에서 그 학술적 의의가 크다고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계를 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위하여 국내 대표 포털사이트로부터 집합행동이 명확히 관찰되는 스포츠이슈 5건과 관련 포털 기사 5건을 선정하였고, 그 댓글 중, 추천 수에 따른 상위 100개 씩 총 500개의 댓글을 집단감정의 분석 대상으로 수집하였다. 또한 해당 이슈로부터 발생한 대중의 행위를 집합행동의 분석대상으로 선택하였다. 각 분석대상 댓글과 집합행동은 전문가 회의를 통하여 1~5점의 점수를 부여하였으며, 이에 대한 일원배치분산분석 및 다중회귀분석 결과는 다음과 같다. 첫째, SNS에서의 스포츠 집단감정은 스포츠이슈에 따라 다르게 나타났다. 둘째, SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동 간에는 유의한 인과관계가 있음이 규명되었다. 본 연구는 스포츠 집단감정과 집합행동의 인과적 관계를 계량적 분석을 통하여 실증적으로 규명하였다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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