SNS는 다양한 플랫폼의 형태로 진화하며 사용자 자신이 콘텐츠 및 메시지 생산자이자 소비자로서의 역할을 수행할 수 있도록 하였고, 전통 미디어에서의 미디어 대 다수의 불특정 수용자의 구조가 아닌 SNS 플랫폼을 통한 일 대 일, 혹은 일 대 다의 시 공간을 초월한 상호작용을 가능하게 만들었다. 또한 디지털 커뮤니케이션 기술의 발달로 별개로 존재하던 정보기술, 미디어 콘텐츠, 커뮤니케이션 네트워크가 상호 연결되었으며 이러한 커뮤니케이션 환경의 변화로 인해 특정한 전문가 집단이 주도하던 대중문화는 급격하게 해체 재편되고 있으며, 이러한 흐름은 기업의 마케팅 전략에도 크게 영향을 주고 있다. 즉, 기업들이 도입하는 대부분의 새로운 정보기술들은 소비자 시장에 기반을 둘 것이며, 조직의 상품 및 브랜드의 홍보와 마케팅을 위해 SNS에 전략적으로 참여하게 될 것이다. 이렇듯 SNS가 소비자들의 행동에 영향을 주는 주요 매체로 부각되고 있으며, SNS의 특성이 다른 사용자의 반응을 유발할 수 있다는 점에서 매우 중요하기 때문에 SNS의 수용 결정에 영향을 미치는 SNS의 주요 특성을 분석하고 이에 따른 SNS의 활용 전략이 필요하다. 이에 본 연구는 SNS의 활용빈도를 높이고 궁극적으로 기대효과를 극대화하기 위한 전략을 도출하기 위하여 SNS의 특성을 개방성, 신속성, 상호작용성, 경제성으로 구분하고, 이러한 SNS의 특성이 SNS에서의 지각된 유용성과 용이성, 즐거움 그리고 SNS 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다.
최근 들어 트위터와 같은 SNS 환경에서 검색의 필요성이 증가하고 있다. 트위터 검색을 지원하기 위해서는 다량으로 검색된 문서를 주제별로 분류하는 클러스터링 기법이 필요하다. 하지만 트위터의 특성상 단순한 클러스터링 기술을 그대로 적용하기에는 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트위터 환경에 적합한 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 한글 위키피디아를 이용하여 각 트위터 문서에 대한 특징 벡터를 보강하고 각 특징들의 가중치를 재계산하는 방법을 이용하였다. 또한 한글 트위터 문서를 대상으로 실험을 실시하고 기존 기법과의 성능 비교를 통해서 제안된 기법의 유용성을 증명하였다.
오디오SNS는 기존의 SNS가 개방성을 추구하는 것과 달리, 제한적 속성을 주된 특징으로 한다. 본 연구에서는 가치기반수용모델(VAM)을 기반으로 제한적 속성이 사용자의 오디오SNS 수용에 있어서 어떠한 역할을 하는지 분석하고자 한다. 제한적 속성을 접근 제한성, 소통제한성, 콘텐츠제한성 변수로 정의해 각 변수가 VAM의 핵심 변수를 매개로 인지된 가치와 사용의도에 미치는 영향을 분석한다. 총 207명의 오디오SNS 사용자 및 잠재 사용자의 설문 응답을 토대로 분석한 결과에 따르면 3가지 제한성 변수가 인지된 편익 요소인 유용성과 유희성에 영향을 미치며 사용자의 수용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 가치기반수용모델에 기반한 모형과 새로운 형태의 SNS 성장을 위한 방향성을 제시한다는 점에서 중요한 의의를 지닌다.
최근 급속도로 확산되고 있는 스마트폰 기반의 SNS(Social Network Service)들은 정보수집 및 의사소통, 혹은 엔터테인먼트 기능 제공을 통해 사용자에게 유용한 도구로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 홈 네트워크 기반의 에너지 관리 시스템을 이용하여 사용 그룹간의 경쟁심을 유발할 수 있는 모바일 SNS를 설계하고자 한다. 이를 위해, 소셜미디어의 기능 블럭을 토대로 에너지 관리를 위한 서비스 요구사항을 정의하고, 에너지 절약을 유도할 수 있는 모니터링 요소를 추출하여 그룹 간에 에너지 소비량을 실시간으로 공유할 수 있는 SNS를 설계한다. 이는 단순한 정보의 확산 및 수집을 목적으로 사용하는 SNS가 아닌, 장기적인 경제효과와 에너지 절약이라는 공익성까지 갖춘 새로운 목적의 SNS 개발을 의미한다.
최근 SNS 사용자가 증가함에 따라 정부부처의 홍보에도 SNS가 주요 홍보채널로 등장하였다. 특히 리스크를 관리하는 데 있어서 SNS는 유용한 도구이자 새로운 도전 과제가 되었다. 우리나라에서 원자력은 주요한 리스크 중 하나이며, 원자력 규제기관이 국민과 어떻게 소통하고 있는가는 원자력시설에 대한 신뢰 혹은 수용성에 매우 주요한 영향을 미칠 수 있다. 이를 반영하여 본 연구는 한국(NSSC)과 미국(NRC) 양국의 원자력규제를 담당하는 정부부처의 SNS 활용과 수용자 반응을 비교 분석했다. 연구 결과, 양 기관 모두 '정보제공'목적의 포스팅이 가장 많았으며, PR유형의 경우 한국은 '관계관리 PR', 미국은 '이미지 PR'의 포스팅이 많았다. 수용자 반응을 살펴보면 참여형과 비주얼형(동영상, 카드뉴스, 인포그래픽 등)의 포스팅에 수용자들의 반응이 높았으며, 관계관리 PR에 대한 수용자 반응이 더욱 높았다. 이러한 연구 결과가 향후 정부부처 정책을 소통 전략을 수립하는데 있어 도움이 되길 기대해 본다.
최근 서울을 포함한 전국적으로 레트로 식당이 생겨나기 시작하면서 서비스스케이프의 중요 요인과 SNS의 활용에 따라 소비자는 그 중요성을 지각하며 이용하고 있다. 본 연구는 레스토 식당의 서비스스케이프와 고객 만족에 미치는 영향과 이들의 관계에서 SNS 신뢰가 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였으며, 최근 서울을 중심으로 생겨난 레트로 식당 이용경험이 있는 이용고객을 대상으로 편의표본추출을 사용하였다. 조사기간은 2020년 7월 1일부터 약 1달간 진행되었으며, 최종 289부를 분석에 사용하였고, 가설 검증을 위해 SPSS 21.0 통계패키지 프로그램을 이용하였다. 분석결과 가설1의 서비스스케이프 요인 중 매력성(β=.442, p<.001)과 인적서비스(β=.516, p<.001)는 고객만족에 유의한 영향이 있었다. 가설2의 레트로 식당의 서비스스케이프와 SNS신뢰의 조절효과에서는 매력성⁎SNS 신뢰는 유의적인 정(+)의 영향력이 있었고 접근성⁎SNS 신뢰는 유의적인 부(-)의 영향력이 있었다. 마지막으로 치열한 외식산업의 환경 하에서 레트로 식당과 같은 차별화된 서비스스케이프를 통해 외식시장에서의 경쟁 우위를 달성하고 SNS 마케팅 전략을 통해 외식업체를 방문하는 고객의 충성도와 재방문을 검장하여 고객 지향적 마케팅 전략 수립에 유용한 자료로 제공하고자 한다.
본 연구는 기업 모바일 SNS 특성요인들이 사용자 만족과 지속적 사용의도에 영향을 미치는지를 규명하는데 그 목적이 있으며, 이를 위하여 정보시스템 성공 모형과 기술수용모델 그리고 수용 후 모델을 근거로 연구를 수행하였다. 본 연구를 수행하기 위한 자료는 서울소재 100명 이상의 종업원을 가진 기업체 9곳을 대상으로 기업 모바일 SNS의 사용 경험이 있는 종업원 276명으로부터 수집하였으며, 자료수집 도구로는 구조화된 자기기입식 질문지를 사용하였다. 주된 자료분석 방법으로는 SPSS 18.0과 AMOS 18.0을 사용하여 구조방정식모형분석기법을 적용하였다. 연구결과 3개의 기업 모바일 SNS 특성인 시스템적 특성요인(시스템 품질, 정보품질, 서비스 품질), 사용자 특성요인(개인의 혁신성, 개인의 친숙도), 시회적 특성요인(사회적 영향, 사회적 상호작용)이 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 즐거움을 통해서 사용자 만족과 지속적 사용의도에 영향을 미치며, 영향의 방향은 이론적 예측과 일치한다는 것을 발견하였으며, 이들 결정변수들과 매개변수들은 사용자 만족과 지속적 사용의도에 중요한 영향을 미치는 변수라는 것이 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 위해 이론적 실천적 함의를 논의 하였고, 이들 연구의 문제점 및 향후 연구를 위한 제언을 제시하였다.
본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91.28%, 재현율 89%, 조화 평균 90.13%의 성능을 통해 본 연구의 접근 방법론의 유용성과 구축 자원의 실효성을 입증하였다.
매년 국지성호우 및 태풍으로 인해 하천 범람이나 저지대침수가 발생하고 있으며 이는 인명 피해 사례로 이어지기도 한다. 피해 발생을 최소화시키기 위해 강우와 유량과 같은 정형데이터로 홍수예보가 이뤄지고 있으나 기존의 정형데이터만 사용하다보니 도심지역이나 소규모 하천에서 인명 피해 예측에 어려움이 있다. 이를 보완하기 위해서는 인구의 유동성을 고려한 비정형데이터를 활용해야 한다. 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 증가됨에 따라 텍스트나 사진과 같은 다양한 비정형데이터가 생성되고 있다. 이렇게 생성된 데이터는 다양한 분야에서 활용되고 있으며 특히 지진이나 홍수와 같은 재난 발생 시 유용한 데이터로 활용된 사례가 증가하고 있다. 이는 사람들이 GIS와 같은 위치정보나 시간 등을 포함한 다양한 정보를 포함하기 때문이다. 하지만 이렇게 생산된 비정형데이터를 기존 물리적 기반의 수문모형의 데이터로 활용하기에는 많은 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 채널을 통해 생성된 비정형 데이터들을 인공신경망모형에 적용하여 하천수위를 예측하였다.
상품 추천 서비스는 범람하는 온라인 정보 속에서 소비자의 정보탐색 시간을 절약해 준다. 본 연구에서는 프라이버시 계산 모델을 적용하여 추천 서비스 유형에 따른 소비자의 반응을 비교하였으며 인지된 개인화의 조절효과를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 유용성과 클릭의도는 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천, 지인기반 추천 순으로 높게 나타났고, 프라이버시 염려는 지인기반 추천, 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천 순으로 높았다. 인지된 개인화는 인지된 유용성에 있어서 추천 서비스 유형과 상호작용효과가 존재하는 것으로 나타났다. 인지된 유용성은 클릭의도에 긍정적인 영향을 주었으나 프라이버시 염려는 클릭의도에 부정적인 영향을 주는 것을 확인했다. 본 연구는 추천 서비스 유형에 따른 소비자 반응을 비교하고 행동의도에 미치는 영향력을 검증했다는 데 의의가 있으며 추천 서비스를 제공하는 기업이나 알고리즘을 개발하는 실무자들에게 의미 있는 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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