• 제목/요약/키워드: SNS 댓글

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SNS 댓글의 정보 증폭 양상에 대한 연구: 뉴스 사이트 댓글과 SNS 댓글의 센티멘트 차원 비교를 통한 탐색적 분석 (The Amplifying Aspects of SNS Comments: An Exploratory Study through the Sentiment Comparison between News Site Comments and SNS Comments)

  • 민진영
    • 경영정보학연구
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    • 제22권4호
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    • pp.163-184
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    • 2020
  • 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.

온라인 뉴스 사이트에서의 일반댓글과 소셜댓글의 비교분석 (A Comparative Analysis between General Comments and Social Comments on an Online News Site)

  • 김소담;양성병
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.391-406
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    • 2015
  • 온라인 뉴스에서 개인의 참여가 활성화 되면서 댓글의 중요성이 부각되고 있다. 최근엔 개인의 SNS(social networking site) 계정을 이용하여 댓글을 게재할 수 있는 소셜댓글 서비스가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 실제 온라인 뉴스 댓글 현황 데이터를 이용하여 (1) 댓글의 일반적 특성요소 중 일반댓글과 소셜댓글이 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 도출한 후, (2) 일반댓글에 비해 소셜댓글이 각 특성요소별로 어떻게 다른지 비교 분석하고, 마지막으로 (3) 소셜댓글 이용 업체별로 각 특성요소가 어떻게 달라지는지를 실증 분석해보았다. 이를 위해 기존문헌 조사 및 전문가 인터뷰를 진행하여 여섯 가지 특성요소를 도출하였다. 다음으로 SPSS Statistics의 t-test의 분석 방법을 사용하여, 소셜댓글과 일반댓글이 모든 요소에서 유의한 차이를 보임을 확인하였고, ANOVA와 Duncan test 결과 트위터와 페이스북 그룹 간 차이가 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통해 소셜댓글의 실제적인 가치를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 소셜댓글을 이용한 악성댓글 문제 해결에 실마리를 제공하고, 개인, 기업, 정부기관 등을 주체로 다른 분야의 적용가능성도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.

악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜데이터 분석 (Analysis of Opinion Social Data on the SNS (Social Network Service) by Analyzing of Collective Damage Reply)

  • 황윤찬;고찬
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권5호
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    • pp.41-51
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    • 2013
  • 미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.

SNS 정보 요인이 소비자 구매의도에 미치는 영향에 대한 연구 : 중국 웨이보를 중심으로 (A Study on the factors of SNS information influencing consumers' purchasing intention: focusing on Chinese Weibo)

  • 이욱;이건빈;지명근;안종창
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.92-101
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    • 2017
  • 소셜 네트워크 사이트는 전자상거래에서 사용자 그룹의 특성을 이용하며, 사이트를 기반으로 사용자에게 더 많은 가치를 창출할 수 있다. 그러므로 본 연구는 중국에서 회원 수가 가장 많은 소셜 네트워크 사이트인 웨이보(Weibo) 사용자를 대상으로 한다. 중국 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)의 발전 현황을 통해 소비자 구매의도에 영향을 미치는 SNS 정보요인을 도출해 보고자 한다. 본 연구는 댓글 수, 소비자 관여도, 소비자 소구방식 정도가 각각 소비자 구매의도에 유의한 차이가 있는지와 댓글수와 소구 방식이 서로 교호 작용하는 바탕에서 소비자 구매의도에 차이가 있는지에 대해 연구했다. 이를 위해 SNS를 이용하는 사용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 400명의 샘플을 확보하였다. 응답자들에 대해 SPSS21 통계패키지를 이용하여 신뢰성 분석, 타당성 분석, 그리고 독립표본 t-검정, 이원배치 분산분석을 수행했다. 연구결과, 댓글 수 정도와 이성적인 소구방식은 소비자 구매의도에 대해서 유의한 차이가 있었다. 소비자들은 구매 관여도의 조절에 따라 댓글 수 정도가 구매의도에 차이가 있음을 보여 주었고, 정보 소구방식은 차이가 없다는 것을 발견했다.

크라우드소싱 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 이용한 댓글 분류 시스템 (Comment Classification System using Deep Learning Classification Algorithm based on Crowdsourcing)

  • 박희지;하지민;박혜림;강정호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.864-867
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    • 2021
  • 뉴스, SNS 등의 인터넷 댓글은 익명으로 의견을 자유롭게 개진할 수 있는 반면 댓글의 익명성을 악용하여 비방이나 험담을 하는 악성 댓글이 여러 분야에서 사회적 문제가 되고 있다. 해당 문제를 해결하기 위해 AI를 활용한 댓글 분류 알고리즘을 개발하려는 많은 노력들이 이루어지고 있지만, 댓글 분류 모델에 사용되는 AI는 오버피팅의 문제로 인해 댓글 분류에 대한 정확도가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 크라우드소싱을 활용하여 오버피팅으로 인한 악성 댓글 분류 및 판단 정확도 저하 문제를 개선한 크라우드소싱 기반 딥러닝 분류 알고리즘(Deep Learning Classification Algorithm Based on Crowdsourcing: DCAC)과 해당 알고리즘을 사용한 시스템을 제안한다. 또한, 실험을 통해 오버피팅으로 낮아진 판단 정확도를 증가시키는 데 제안된 방법이 도움이 되는 것을 확인하였다.

SNS에서 30/40대 여성들의 공감 표현에 영향을 미치는 요인 분석 - 카카오스토리 중심으로 (The Factors Motivating Empathic Responses of Women in their 30s and 40s: Focusing on Kakao Story)

  • 강민정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.125-136
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    • 2016
  • 최근 페이스북 같은 개방형 SNS에서 공감을 얻지 못하는 사람들이 점차 폐쇄형 SNS로 옮겨가는 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상은 사람들의 무반응 또는 부정적인 반응에 대한 두려움 때문인 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 문헌연구와 설문조사를 통해 SNS의 활성화를 위해 공감표현을 돕는 디자인을 개발할 수 있도록 공감 표현에 영향을 주는 요인들을 분석하였다. 특히, 관계유지를 위한 목적으로 이용되는 카카오스토리에서 주 사용자인 30/40대 여성을 대상으로 공감 반응을 하는데 영향을 주는 요인과 공감 반응을 유발 시키는 사진의 유형을 밝히고자 하였다. 본 연구의 결과, 댓글을 통한 공감표현은 주로 친분과 콘텐츠에 동일하게 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 콘텐츠의 생산과 소비에 모두 적극적인 사용자들은 댓글을 남길 때 친분 보다 내용에 더 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 느낌 아이콘을 통한 공감표현은 주로 반응하는 사람의 상태에 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 전체적으로 공감 반응을 하고 싶은 사진의 유형은 영상미가 좋고 상황이 파악되는 사진으로 보여 졌다. 댓글을 남기고 싶은 사진의 유형은 주로 귀엽거나 밝고 긍정적인 사진으로 나타났다. 반면에 느낌 아이콘만 남기고 싶은 사진은 주로 시각적으로 세련된 이미지로 유추할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 향후 공감 표현을 유도하고 강화하는 디자인 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

SNS에서의 스포츠이슈에 대한 집단감정과 집합행동의 관계 (Analysis of a Causal Relationship between Collective Emotion and Behavior to Sport Issues in SNS)

  • 이종길;이공주;양재식
    • 융합정보논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.165-171
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    • 2019
  • 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.

크라우드펀딩 성공요인 실증분석: 영화 분야 프로젝트를 중심으로 (An Empirical Analysis on the Success Factors of Crowdfunding: Focusing on the Movie Category Project)

  • 이도연;장병희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.13-22
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    • 2020
  • 본 연구는 영화 분야 크라우드펀딩 성공요인 실증분석을 위하여 국내 크라우드펀딩 플랫폼 텀블벅의 영화 프로젝트 중, 총 583개 데이터를 수집하여 분석을 진행하였다. 구체적으로 목표 금액, 게시글 정보, 리워드 선택 옵션, 창작자 펀딩 파워, 에디터 추천 여부, 창작자 콘텐츠 파워, 영화 유형, 코멘트 수, 댓글 수, SNS 정보 수 등 10개의 독립변인을 설정하고 크라우드펀딩 최종 달성률을 종속변인으로 설정하여 영향관계를 검증하였다. 연구 결과 영화 크라우드펀딩 프로젝트 달성률에 목표금액, 텍스트 수, 동영상 수, 에디터 추천 여부, 후원자 댓글 수, SNS 정보 수가 유의미한 영향을 미치는 것으로 드러났다. 본 연구는 '에디터 추천 여부'와 '창작자의 SNS 정보 수' 변인을 크라우드펀딩 연구 분야에 접목시켜 두 변인 모두 크라우드펀딩 달성률에 정(+)적인 영향을 미치는 것을 검증했다는 점에서 시사점을 가진다.

페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 광고효과에 미치는 영향 (Advertising effects of tendency of Facebook user's writing 'comment' and the number of 'like' in posting)

  • 박은아;지용현
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.109-114
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    • 2019
  • 본 연구는 페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 포스팅된 제품에 대한 태도와 구매의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 남녀 대학생 135명의 피험자를 '댓글'반응 경향이 높은 집단과 낮은 집단으로 나누고 게시글의 '좋아요' 수를 고(高)/저(低) 조건으로 구분하여, 페이스북 뉴스피드에 게시된 제품관련 글을 읽도록 한 후 제품태도와 구매의도를 측정하였다. 변량분석 결과 '댓글'반응 경향 고/저에 따른 제품태도와 구매의도에는 차이가 나타나지 않았지만, '댓글'반응경향과 '좋아요' 수 고/저에 따른 상호작용이 유의하였다. 즉, '댓글'반응경향이 높은 사용자는 게시글의 '좋아요' 수에 따른 제품태도와 구매의도에 차이가 없었지만, '댓글'반응경향이 낮은 사용자는 '좋아요' 수 저(低)조건보다 '좋아요' 수 고(高)조건에서 더 호의적인 제품태도와 높은 구매의도를 보였다. 본 연구를 통해 페이스북 광고의 효과를 높이기 위해서는 사용자의 '좋아요' 반응을 많이 유발하는 것이 유용하며, '좋아요' 수가 많은 게시물 노출을 통해 사용자의 제품태도와 구매의도가 향상되는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에 의의가 있다.

AI 스피커!, 감정을 담아 말해봐 - SNS 댓글 분석을 중심으로 (AI speakers!, Speak with feelings - Focusing on Analysis of SNS Comments)

  • 김준환;이남연
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권7호
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    • pp.101-110
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    • 2020
  • AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.