• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.115-126
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• 2022

The goal of this research is to look into different techniques to solve the problem of authorship verification for Arabic short writings. Despite the widespread usage of Twitter among Arabs, short text research has so far focused on authorship verification in languages other than Arabic, such as English, Spanish, and Greek. To the best of the researcher's knowledge, no study has looked into the task of verifying Arabic-language Twitter texts. The impact of Stylometric and TF-IDF features of very brief texts (Arabic Twitter postings) on user verification was explored in this study. In addition, an analytical analysis was done to see how meta-data from Twitter tweets, such as time and source, can help to verify users perform better. This research is significant on the subject of cyber security in Arabic countries.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제2권1호
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• pp.43-68
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• 2022

Multiple modes of communication on social media can contribute to public diplomacy in informing, conversing, and networking with members of foreign publics. However, manipulative behaviours on social media, prevalent especially in high tension contexts, create disruptions to authentic communication in what could be grey/black propaganda or information warfare. This study reviews existing literature about models of public diplomacy to guide an empirical study of China's communication in the #SouthChinaSea conversation on Twitter. It uses computational methods to identify, record, and analyze one-way, two-way, and network communication of China's actors. It employs manual qualitative research to determine the nature of China's actors. On that basis, it assesses China's Twitter communication in the issue against various models of public diplomacy.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.83-92
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• 2012

본 연구는 CEO의 이미지가 조직의 이미지를 형성하거나 조직의 이미지를 개선하는데 중요한 변수로 작용한다는 이론을 토대로 SNS의 팔로워 수가 많은 CEO의 메시지와 이미지는 개인적 선호를 넘어 기업의 이미지에까지 영향을 미칠 수 있다는 가정에서 출발하였다. 이에 따라 소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터의 팔로워 수가 가장많은 CEO인 이찬진과 표현명의 트위터 메시지를 분석하여 CEO의 이미지를 조사하는 한편 각 CEO들의 팔로워들이 평가하는 CEO에 대한 이미지를 살펴보았다. 이미지 분석의 척도로는 CEO의 성품 항목에 청렴성, 솔직함, 정직성, 신뢰성, 따뜻함을 포함하였으며, CEO 능력 항목은 경청능력, 조직융합성, 정보제공, CEO 외적 조건 항목은 사회참여와 유머로 구성하였다. 연구 결과 이찬진의 경우 정보제공, 경청, 겸손, 솔직함, 비전 순으로 이미지가 표현되었으며, 표현명의 경우 정보제공, 경청, 신뢰성, 유머 순으로 나타났다. 팔로워들이 본 CEO 이미지에 있어서는 이찬진의 경우 CEO 능력이 가장 두드러졌고, 표현명은 CEO 외적조건의 점수가 높게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.329-340
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• 2015

본 연구는 미디어 융합시대를 맞아 예능프로그램의 영향력이 SNS를 통해 증폭되면서 젊은 층의 여론형성에 영향력을 배가시킨다는 측면에서, 안철수 후보의 '힐링캠프' 출연과 관련하여 트위터 이용자의 힐링캠프 방영 전후 여론형성 행태를 분석함으로써 예능프로그램이 트위터상에서의 여론형성에 미치는 영향에 대한 실증적인 연구를 시도하였다. 연구결과, 안철수 후보 관련 논의가 힐링캠프 방영 전 인간적 특성에 관해 주로 이루어졌던 반면 힐링캠프의 방영으로 인해 안철수 후보의 정치입문 관련 논의가 활성화 되었다. 또한 정서적 차원에서도 힐링캠프 방영 후 안철수 후보에 대한 정치 관련 인간적 특성 관련 긍정적 정서가 모두 증가함으로써 힐링캠프의 방영이 실제로도 트위터 내에서의 여론형성 및 변화에 일정부분 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 실제로 트위터 내에서 여론이 어떻게 형성되고 있는지를 실증적으로 검증했을 뿐만 아니라 이를 실제 방영된 TV예능프로그램과 연계해 살펴봄으로써 기존 매체의 메시지가 트위터 내 여론에 미치는 역동적인 과정도 함께 살펴보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.228-241
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• 2011

본 연구에서는 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션 문화의 변화가 대중의 소비문화에 적지 않은 영향을 미치고 있음에 주목하고 그러한 변화가 영화의 마케팅에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 특히 소셜미디어의 한 종류로 최근 가장 빠른 성장세를 보이고 있는 '트위터(Twitter)'가 어떤 기능적 특성을 가지고 있는지 살펴보고 이러한 특성이 영화마케팅에 어떠한 잇점을 제공하는지를 논한다. 자유로운 접근성, 단순성으로 인한 높은 주목도, 정보 확산의 신속성 그리고 저렴한 비용이라는 특성을 지닌 트위터는 일반 상업영화뿐 아니라 재정적인 문제로 충분한 마케팅 기회를 갖지 못했던 저예산 영화나 독립영화들에게 다양한 마케팅 기회를 제공한다. 본 논문의 분석 대상인 다큐멘터리 영화 <땅의 여자>(2010, 권우정)의 경우 제작과정에서부터 개봉과정을 거쳐 종영 이후까지 지속적으로 트위터를 통해 잠재 관객들과 활발히 상호소통하면서 광고, PR, 프로모션, 구전 등 영화마케팅의 모든 도구들을 구현하는 시도를 보여줌으로써 저예산영화 혹은 독립영화들이 트위터를 활용하여 어떠한 대안적인 마케팅 활동을 펼쳐나갈 수 있는지에 대한 하나의 모델을 제시하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.49-57
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• 2013

빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.65-73
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• 2019

Social media is a massive dataset in which individuals' thoughts are freely recorded. So there have been a variety of efforts to analyze it and to understand the social phenomenon. In this study, Twitter was used to define the moments when negative perceptions of the Korean Meteorological Administration (KMA) were displayed and the reasons people were dissatisfied with the KMA. Machine learning methods were used for sentiment analysis to automatically train the implied awareness on Twitter which mentioned the KMA July-October 2011-2014. The trained models were used to validate sentiments on Twitter 2015-2016, and the frequency of negative sentiments was compared with the satisfaction of forecast users. It was found that the frequency of the negative sentiments increased before satisfaction decreased sharply. And the tweet keywords and the news headlines were qualitatively compared to analyze the cause of negative sentiments. As a result, it was revealed that the individual caused the increase in the monthly negative sentiments increase in 2016. This study represents the value of sentiment analysis that can complement user satisfaction surveys. Also, combining Twitter and news headlines provided the idea of analyzing the causes of dissatisfaction that are difficult to identify with only satisfaction surveys. The results contribute to improving user satisfaction with weather services by efficiently managing changes in satisfaction.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.79-89
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• 2015

최근, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 더불어 이를 다양한 목적을 충족시키는 연구가 진행되고 있다. 많은 연구가 진행됨에 따라 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 연구의 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 그리고 국내 연구를 중심으로 243편을 조사 하였다. 다양한 분야의 학문을 살펴보기 위하여 학술 분류 KDC와 기본 연구자들의 관점 그리고 트위터 데이터의 직접 사용 등을 분석차원으로 구성하여 분석하였다. 연구 결과 다양한 학문에서 트위터를 분석 하고 있으며 그 방법 또한 단순 설문을 넘어 트위터 데이터를 직접 사용하는 연구가 많았다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권3호
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• pp.95-104
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• 2011

본 연구는 정치인들의 트위터 메시지를 통한 이마지 구축 방식을 알아보는 것으로 이를 위해 유시민, 이정희, 송영길, 김문수의 트위터를 분석하였다. 그 결과 이정희를 제외한 나머지 트위터 모두 쌍방향 소통보다는 일방향의 게시 글이 많았으며 과거에 비해 유권자와 소통하는 속도와 양이 증가한 것은 사실이나 아직까지 트위터의 쌍방향성과 즉각성을 활용한 커뮤니케이션은 그다지 활발하지 않았다. 메시지의 유형에 있어, 유시민은 정보제공과 솔직함이 비슷하게 나타났으며, 이정희는 따뜻함과 솔직함 등 개인적 성향의 메시지가 많았다. 송영길의 경우 메시지 유형은 정보제공, 따뜻함 순이었으며, 김문수는 정보제공, 사회참여, 경청 능력과 같은 공적인 메시지가 주를 이루었고, 행사나 일정, 정책 진행과정에 대한 중계 형식이 대부분인 것으로 나타났다. 메시지를 사회적 성향과 개인적 성향으로 구분하여 분석한 결과, 이정희를 제외하고 나머지 정치인들에게서는 사회적 성향이 두드러졌다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.879-886
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• 2018

트위터에서 제공해주는 기본 검색 기능은 검색어가 담긴 트윗 뿐 아니라 검색어를 포함하는 닉네임을 가진 유저가 쓰는 모든 트윗들을 보여준다. 따라서 검색 키워드와 관계 없는 트윗들도 검색 결과로 노출하게 되어 해당 키워드가 포함된 트윗 만을 검색하려고 하는 많은 사용자들에게 불편함을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 검색 키워드가 들어있는 트윗만을 검색하는 알고리즘을 만들어 트위터 검색 기능을 개선하였다. 개선된 기능은 ASP.NET MVC5를 이용하여 웹 서비스로 구현하여 많은 사람들이 이용할 수 있다. 검색 결과를 모아놓은 객체에 C#의 강력한 컬렉션 메소드를 사용하여 '리트윗' 이나 '마음에 들어요' 의 개수가 많은 순서대로 출력할 수도 있고, 리트윗 숫자가 설정한 수치보다 적을 경우 검색 결과에서 제외할 수 있는 필터 기능도 추가하였다. 따라서 사람들에게 관심을 많이 받는 의견을 빠르게 탐색할 수도 있으며, 이는 검색 이용자와 데이터 분석가들이 트위터에서 검색하는데 편리함을 줄 것으로 기대된다.