• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.137-147
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• 2013

본 연구에서는 타인의 트윗을 볼 때 어떠한 변인이 트윗 신뢰도와 태도에 영향을 주는지 살펴보고자 내용(정보/의견), 기능(없음/URL/RT) 그리고 관여도(저/고)를 독립변인으로 하여 실험연구를 했다. 설문지, 인터뷰 그리고 유저빌리티 테스팅 소프트웨어 등 세 가지 연구방법을 이용한 결과, 유저빌리티 소프트웨어를 통한 직접관찰에서는 실험 참여자들이 트윗 내용, 기능 그리고 관여도가 읽는 순서, URL 클릭여부, RT시 원래 트윗 작성자 확인여부 등에 영향을 주지 않음을 확인하였고, 트윗 신뢰도에서는 내용에서만 유의미한 차이를 그리고 트윗 태도에서는 트윗 내용, 기능 그리고 관여도 간에 유의미한 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 인터뷰를 통해서 의견 보다는 정보가, 그리고 URL>RT>아무 것도 없는 정보나 의견 순으로 더 신뢰할 만하다는 결과가 나왔는데, 그 이유는 개인 의견에 대한 한계와 URL과 RT 등을 통한 정보원에 대한 신뢰 때문인 것으로 보인다. 수많은 트윗 가운데 제한된 트윗에 노출될 수밖에 없는 상황에서 이러한 결과는 트윗 송신자들의 메시지 작성 형태에 대한 중요한 함의를 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제36권3호
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• pp.418-428
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• 2014

In social network services, such as Facebook, Google+, Twitter, and certain postings attract more people than others. In this paper, we propose a novel method for predicting the lifespan and retweet times of tweets, the latter being a proxy for measuring the popularity of a tweet. We extract information from retweet graphs, such as posting times; and social, local, and content features, so as to construct prediction knowledge bases. Tweets with a similar topic, retweet pattern, and properties are sequentially extracted from the knowledge base and then used to make a prediction. To evaluate the performance of our model, we collected tweets on Twitter from June 2012 to October 2012. We compared our model with conventional models according to the prediction goal. For the lifespan prediction of a tweet, our model can reduce the time tolerance of a tweet lifespan by about four hours, compared with conventional models. In terms of prediction of the retweet times, our model achieved a significantly outstanding precision of about 50%, which is much higher than two of the conventional models showing a precision of around 30% and 20%, respectively.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.241-262
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• 2017

본 연구에서는 국내 공공도서관의 트위터 이용을 파악하고 분석하고자 한다. 도서관 정보서비스 환경에서 트위터 이용의 구체적인 패턴을 파악하기 위해, 트위터 이용이 활발한 14개 공공도서관 계정으로부터 3,038개의 트윗 데이터를 수집하여 내용분석을 수행하였다. 귀납적 방식으로 코딩 체계를 수립하였으며, 오픈 코딩 방식을 통해 공공도서관 트윗 데이터를 분석하였다. 또한 도서관별로 활성화된 유형을 파악하기 위해 대응일치분석을 수행하였다. 그 결과, 공공도서관 트위터 이용에 관한 상위 범주 3개와 9개의 하위 범주, 37개의 세부 항목을 파악하였다. 본 연구의 내용분석 결과는 향후 트위터 이용을 계획하는 도서관에게 참고자료로 제시될 수 있으리라 본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.905-907
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• 2014

트위터는 전세계적으로 다양한 정보와 의견을 공유하는 교류의 장으로 이용되고 있다. 트위터에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그 중 다양한 주제별 정보를 추출하여 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 트위터는 140자의 짧은 메시지로 정보를 공유하는 서비스이다. 이러한 짧은 메시지는 트윗에서 다양한 주제별 정보를 추출하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 트윗의 기능들과 분류할 주제의 특징을 이용하여 트윗 주제별 분류 방법을 제안한다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해, 트윗 API를 사용하여 수집된 10000개의 트윗으로 실험하였다. 그 결과 기존 연구들보다 뛰어난 결과를 얻었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1136-1144
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• 2014

트위터는 하루 약 1억 4000만개의 콘텐츠를 생성하는 소셜 네트워크 서비스로 다양한 데이터를 포함하고 있으며 이를 분석하기 위한 연구가 다방면에서 진행 중에 있다. 본 연구는 트위터의 콘텐츠 검색 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 콘텐츠 중요성을 평가하기 위한 연구이다. 트위터 콘텐츠의 중요성이란 단일 콘텐츠가 트위터 서비스 사용자들에게 사실관계가 명확한 정보를 전달하고 있는지를 평가하는 요소를 말한다. 본 논문은 트위터 콘텐츠의 중요성 평가를 위해 콘텐츠 작성자의 청자 수인 팔로워와 콘텐츠의 인기도라고 할 수 있는 리트윗을 사용했다. 더불어 실제 트위터 데이터를 사용해 제안한 방법이 효과적으로 콘텐츠의 영향력을 측정할 수 있음을 보였다. 또한 정보를 전달하는 정보 전달자의 분류를 통해 공공성을 띈 사용자의 분류가 작성한 콘텐츠가 트위터 영향력 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 트위터 데이터 분석을 통해 보여주었다.

• 기록학연구
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• 제50호
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• pp.139-175
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• 2016

본 연구는 2014년과 2015년 국가기록원과 관련된 트윗을 수집, 내용분석에 기반한 이슈 파악에 대한 연구이다. 이를 위하여 2014년과 2015년에 생산된 트윗 중 '국가기록원'이라는 키워드가 언급된 모든 트윗을 수집하고, 내용을 분석, 세부 유형과 이슈들에 대해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국가기록원 소장 기록물 공개 및 소개에 대한 트윗들은 2년에 걸쳐 그 양은 증가하였지만 비슷한 생산 유형을 보이고 있었다. 둘째, 정치 사회적 트윗의 특징은 정치 사회적 이슈에 관한 국가기록원의 역할에 대한 내용으로 일반 트윗 이용자들에 의해 작성되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.115-133
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• 2015

본 연구는 서울시와 지방 광역도시의 대표 트위터들에서 제공하는 공공정보의 내용을 심층 분석하고, 시민들의 질의와 시 트위터에서 제공되는 정보를 비교 분석하여 트위터를 통한 정보서비스에 대해 평가하였다. 주 연구방법은 내용분석(content analysis)을 사용하였으며, 6개 도시의 트위터(서울, 부산, 대구, 인천, 대전, 광주)에 게재되었던 석 달 동안의 트윗 내용을 모두 기록하여 분석하였다. 트위터상의 정보게재에 대한 빈도수 분석에서 가장 많은 트윗을 게재한 도시는 부산시였으며, 서울시는 URL링크를 활용한 트윗글 게재 수가 가장 높았다. 트위터에서 제공되는 공공정보에 대한 내용분석 결과 가장 많이 제공되었던 정보는 시민의 생활 편의에 관련된 정보였으며, URL링크를 제공하는 트윗글 또한 생활정보, 공모, 서비스 안내 순이었다. 시민들의 질의를 분석하였을 때, 시민들은 생활정보와 교통에 관련된 더 많은 정보를 요구하였다. 끝으로 트위터를 통한 더 나은 공공 정보서비스를 위해 몇 가지의 의미있는 제안을 하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.240-245
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• 2016

본 연구에서는 댓글(음식점/영화/모바일제품) 및 도메인이 없는 트위터 데이터에 대한 감성 분석을 수행하고, 각 문장에 대한 object(or aspect)와 opinion word를 추출하는 시스템을 개발하고 평가한다. 감성 분석을 수행하기 위해 Structural SVM 알고리즘과 Latent Structural SVM 알고리즘을 사용하여 비교 평가하였으며, 실험 결과 Latent Structural SVM이 더 좋은 성능을 보였으며, 구문 분석을 통해 분석된 VP, NP정보를 활용하여 object(aspect)와 opinion word를 추출할 수 있음을 보였다. 또한, 실제 서비스에 활용하기 위해 감성 탐지기를 개발하고 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.928-931
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• 2014

The detection of human behavior from social media revolutionized health, business, criminal and political prediction. Significance of it, in incentive transformation of public opinion had already proven for developed countries in improving democratic process of elections. In $3^{rd}$ World countries, voters poll votes for personal interests being unaware of party manifesto or national interest. These issues can be addressed by social media, resulting as ongoing process of improvement for presently adopted electoral procedures. On the optimistic side, people of such countries applied social media to garner support and campaign for political parties in General Elections. Political leaders, parties, and people empowered themselves with social media, in disseminating party's agenda and advocacy of party's ideology on social media without much campaigning cost. To study effectiveness of social media inferred from individual's political behavior, large scale analysis, sentiment detection & tweet classification was done in order to classify, predict and forecast election results. The experimental results depicts that social media content can be used as an effective indicator for capturing political behaviors of different parties positive, negative and neutral behavior of the party followers as well as party campaign impact can be predicted from the analysis.

• 한국언론정보학보
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• 제59권
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• pp.138-161
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• 2012

이 연구는 선거 기간 중 캠페인 플랫폼으로서 트위터의 역할을 알아보기 위해 트위터의 정치적 의견을 형식적 내용적 측면에서 분석하고 트위터에서 형성된 공중을 유형화하였다. 서울시장 재보궐 선거 기간 중 TV 토론 직후 개진된 트윗에 대해 내용분석을 실시한 결과 네티즌들은 후보에 대한 감정적인 의견을 확산시키면서 선거 과정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 형식적 측면에서는 '리트윗'이 가장 많았고, 내용적 측면에서는 후보자와 관련된 정보가 제시되지 않는 '단순 반응'이 많았다. 대상에 대한 태도와 대응 방식을 기준으로 공중 을 분류한 결과 지지 후보에 따라 서로 다른 성격의 공중이 형성되었다. 박원순 후보에 호의적인 네티즌의 경우 정권 심판을 위한 '분노의 프레임'을 갖고 있었으며, 이로 인해 박 후보에 대해서는 '열성적 지지공중'의 성격을, 상대 후보에 대해서는 '감성적 비판공중'의 성격을 나타냈다. 반면, 나경원 후보에 호의적인 네티즌의 경우 이명박 정권에 대한 비판을 빗겨가기 위한 '정책적 프레임'을 설정하고 있었으며, 이로 인해 나 후보에 대해서는 '정책지지 공중'의 성격을, 상대 후보에 대해 대해서는 '정책 비판공중'의 성격을 띠었다. TV 토론은 정책 중심으로 진행되었지만 트위터에서 후보자의 정책보다는 토론 태도나 외모 같은 주변적 요소가 쟁점화 되는 등 감성적 반응이 주로 표출되었다. 이미지 중심 매체인 TV와 실시간 상호작용이 가능한 트위터가 결합할 경우 정책보다는 이미지 같은 감성적 측면이 확대 재생산되는 것으로 해석된다. 이 연구는 트위터의 정치적 의견 분석을 통해 캠페인 플랫폼으로서 트위터의 역할을 실증적으로 파악할 수 있는 이론적 틀을 제안했으며, 선거 기간 중 다양한 성격의 공중이 형성된다는 것을 밝히고 있다.