온라인 소셜 네트워크 서비스(online social network service)를 사용하는 사용자의 증가와 더불어 Twitter, LinkedIn, Tumblr 등 다양한 주제의 SNS들이 등장하고 있다. 사용자들은 SNS에 자신의 정보를 자발적으로 제공하고 서비스를 사용하나, 대용량 데이터 처리 기술의 발전과 프라이버시에 대한 인식이 고취됨에 따라 SNS 이용에 따른 프라이버시 침해가 문제점으로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습에 기반을 둔 SNS 상의 프라이버시 보호 기법들이 연구되어왔으며, 지금도 활발히 연구가 진행중이나 새로운 SNS의 등장에 따른 프라이버시 침해 사례들이 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문은 SNS에서 써드 파티 애플리케이션 개발자, 혹은 서비스 제공자가 악의를 가지고 SNS 사용자의 프라이버시를 침해하는 상황에서 사용자가 프라이버시 유출을 사전 탐지하는 기법을 제안한다.
현재 제공되고 있는 다양한 스마트폰 플랫폼은 효율적인 애플리케이션 개발을 어렵게 하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 스마트폰 환경에 미들웨어를 도입하는 연구가 이루어지고 있다. 미들웨어의 도입은 서버 시스템과 스마트폰 플랫폼의 상호 운용성을 높여 효율적으로 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 관리할 수 있도록 지원한다. 그러므로 급속하게 확장하는 스마트폰 환경에 능동적으로 대응하기 위하여 스마트폰 미들웨어 개발은 필수가 되고 있다. 본 연구에서는 다양한 스마트폰 플랫폼 환경에서 새로운 애플리케이션 서비스를 개발하고 유지하는데 소요되는 비용과 시간을 최적화할 수 있도록 스마트폰 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 그리고 구현된 스마트폰 미들웨어의 성능 및 활용성을 검토하기 위하여 대학환경의 스마트폰 응용과 캠퍼스 트위터를 개발하였다.
2011년 3월 11일에 일본에서 발생한 대지진은 인적, 물적으로 상당한 피해를 남기게 되었다. 이러한 가운데, 안부 확인 및 피해 복구 과정에서 소셜 미디어가 상당한 활약을 보임으로써 재해 발생 시에 매우 유용한 커뮤니케이션 채널로서 부각되었다. 하지만, 재해 발생의 안전지대라 할 수 없는 우리나라에서는 이러한 재해 발생에 대한 구체적인 대응책이나 체계가 갖추어져 있지 않은 것이 현실이다. 따라서, 본 논문에서는 소셜 미디어 활용에 대한 현황을 알아보기 위하여 외국과 국내의 소셜 미디어 활용 관련 문헌을 조사하고, 이를 기본 재료로 삼아 언제 일어날지 모르는 재해에 대응할 수 있는 소셜 미디어의 이상적인 활용 방안을 도출하고자 한다. 본 연구 결과 도출된 소셜 미디어의 활용 방안을 요약해보면 다음과 같다. 첫째, 기상청이나 소방방재청 등의 관련 기관에서 긴급 상황 시 대국민 의사소통 체계 구축에 활용할 수 있다. 둘째, 유사시 구조 요청이나 물자보급 요청 등 위치 정보를 포함한 다양한 재난 정보서비스 체계 구축에 활용할 수 있다. 마지막으로, 페이스북이나 트위터를 통하여 온라인 기부 서비스가 제공될 수 있다. 본 연구에서 얻어진 결과는 재난 대응 관련 담당자나 연구자들에게 유용한 시사점을 제공한다.
The number of studies on social media has increased rapidly worldwide. There has been, however, little effort to assess the achievements and limitations of social media studies up to present. The purpose of this study is to provide a systematical viewpoint on social media research published by scholarly business-related journals. Our analysis focus on research topic, functionality, targeted media types, methodology, and characteristics. User research receives the most attention, followed by effect research in terms of developmental models of media research agenda. The major methodological trend is online survey. Facebook and twitter are the two most popular mediums studied in literature, and social media is mainly characterized as information sharing as well as relationship building. Two recommendations are suggested in ways to strengthen social media research: more various topics and application areas, and the rigor and diversity of research methods.
SNS(Social Network Service)는 네트워크를 기반으로 가상의 커뮤니티를 구성하여 사용자들에게 효과적으로 정보 공유를 지원하는 서비스이다. 최근에는 트위터, 페이스북, 미투데이와 같은 SNS의 영향력이 더욱 커지면서 단순한 정보 공유를 넘어 방송, 정치, 마케팅의 수단 등 다양한 영역으로 그 용도가 확대되고 있다. 본 논문에서는 개별 SNS의 공개 API를 바탕으로 여러 SNS를 통합하여 관리하기위한 API를 설계하고 이를 지원하는 라이브러리를 개발하였다. 또한 이 라이브러리를 활용하여 SNS 관리와 일정관리를 지원하는 스마트폰 어플리케이션을 구현하였다. 개발된 라이브러리를 사용하는 SNS 어플리케이션 개발자는 각 SNS들의 공개 API를 따로 구현하는 번거로움을 줄일 수 있다. 그리고 이를 바탕으로 개발된 어플리케이션은 한 화면에서 여러 SNS의 콘텐츠를 관리하고 SNS 기반의 일정관리 및 일정공유 기능을 효과적으로 제공할 수 있다.
사회학에서 시작된 소셜 네트워크 분석은 최근 페이스북, 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 확산과 함께 경영분야에 적용하게 되었다. 특히 고객들 간의 통화를 중심으로 이루어지는 통신의 고객 통화 네트워크에 적용하여 고객관리에 대한 시도 또한 아주 최근의 연구라고 할 수 있다. 본 연구는 이동통신회사의 통화 고객의 자아 네트워크(Ego-Network)를 분석 범위로 하여, 자아(Ego)와 타자(Alter)들이 맺고 있는 개별 관계의 방향성과 관계 구성에 근거하여 자아(Ego)의 역할을 4개의 종류로 유형화하여, 각 유형별로 이동통신회사의 고객 관리 방안을 제시하는데 목적을 둔다. 또한 본 연구는 이동통신 고객의 역할자 유형별로 고객을 관리함으로써 고객 충성도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 고객 이탈을 사전에 막을 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
Recently a large number of people have been using social networking and microblogging services such as Facebook and Twitter. These mediums play a pivotal communication channel in a business-to-customer (B2C) relationship. Given its importance in today's business, companies have invested in the strategic application of social network services to reach out to customers. This study provides a blueprint for mechanisms for successful execution of social network services in the context of developing an effective B2C relationship, such as customer participation behavior. The S-O-R(Stimulus-Organism-Response) framework lays out the foundation for developing our research model and provides a structured view for understanding customer participation behavior on brand loyalty. For the methodology, this study employed a mixed-method approach. Additionally, in order to provide empirical evidences, a total of 121 respondents have completed the survey. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling and were implemented in partial least square (PLS). To sum up, this study presented theoretical and practical implications by providing the effect of customer participation behavior on brand loyalty through B2C microblogging.
본 논문에서는 대용량의 문서, 인터넷 댓글, 소셜 데이터, 메시지 텍스트 등으로부터 표준, 일상적 언어, 및 은어(隱語), 비속어, 약어, 이모티콘 등을 감성 분석함으로써, 복합적인 감성 중 근간이 되는 주 감성들을 측정하고 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 IRLBA(Implicitly Restarted Lanczos Bidiagonalization Algorithm)을 활용하여 규모가 큰 희소행렬에 대한 주성분분석을 실시하며, 데이터 취합, 메시지 분석, 감성 평가, 감성 분석 및 통합 그리고 결과물 시각화 모듈로 구성된다. 본 연구를 통해 제안된 방법론은 소셜 데이터의 감성분석의 정확도를 향상시키고 감성분석의 활용범위를 확장시키는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: In the digital age, visual cues in computer-mediated environments are becoming a very popular means of communication. Therefore, it is a very critical market for marketers to utilize for marketing communication and platform providers and manufacturers of mobile devices which create and distribute the visual cues While the prevalent research on visual cue consumption focuses on the positive side, the dark side of consuming visual cues has not been investigated. Therefore, in this research, the dark side of using visual cues, such as difficulties and problems in their application, will be investigated. Research design, data, and methodology: Due to the nature of this study, a netnography approach was adopted. Twitter which the users regularly utilise visual cues in their communications was a prime source for data of this research. Results: This research suggests that visual cue users experience anxiety about the subordination of expression and suffer from the myth of an ideal practice of expression. Conclusions: As the previous research emphasised the complementary role of visual cues, has failed to recognise the problems associated with the extensive and growing dependence on visual cues. This awareness demonstrates that we need to take a careful approach to visual cue usage.
This study proposed SNS big data analysis method of food service industry in the 4th industrial revolution. This study analyzed the keyword of the fourth industrial revolution by using Google trend. Based on the data posted on the SNS from January 1, 2016 to September 5, 2017 (1 year and 8 months) utilizing the "Social Metrics". Through the social insights, the related words related to cooking were analyzed and visualized about attributes, products, hobbies and leisure. As a result of the analysis, keywords were found such as cooking, entrepreneurship, franchise, restaurant, job search, Twitter, family, friends, menu, reaction, video, etc. As a theoretical implication of this study, we proposed how to utilize big data produced from various online materials for research on restaurant business, interpret atypical data as meaningful data and suggest the basic direction of field application. In order to utilize positioning of customers of restaurant companies in the future, this study suggests more detailed and in-depth consumer sentiment as a basic resource for marketing data development through various menu development and customers' perception change. In addition, this study provides marketing implications for the foodservice industry and how to use big data for the cooking industry in preparation for the fourth industrial revolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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