소셜 네트워크 서비스의 인기가 증가하면서 현재 이슈가 되는 정보를 추출하거나 증상 등을 추적하는 분석연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 트위터에서는 트윗을 통해 이벤트 현상에 대한 반응과 사용자의 개인적인 상태 등이 잘 반영되어 트윗을 센서로 적용한 이벤트 추출이 가능하다. 최근에는 지진과 같은 재난 이벤트뿐만 아니라 사회 전반적으로 관심을 갖고 있는 질환이나 질병에 대한 사회적 신호가 질병의 확산을 조기에 감지하는데 도움을 주고 있다. 논문에서는 감기를 대상 이벤트로 지정하여 트위터로부터 수집한 정보를 감기 신호라는 사회적 신호로 간주하고 분석하였다. 추출된 감기 신호의 신뢰성을 확인하기 위해 감기 확산의 환경적 요인으로 알려진 세 가지 기후 요소와 기상청에서 제공하는 감기 기상지수와의 상관분석을 통해 변수들 사이의 상관관계를 파악한다.
본 연구에서는 대중적인 소셜 네트워크 서비스 중 하나이며 많은 사람들이 다양한 의견을 공유하는 트위터를 대상으로 질의어(또는 주제어)에 적합한 의견을 지닌 트윗을 검색하는 방법론을 제안한다. 기존의 의견 검색 시스템은 의견을 지닌 구절이 주어진 질의어나 화자와 관련이 없음에도 불구하고 그런 구절의 유무를 중요한 요소로 여겼다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 1) 의견 어구-질의어 관계, 2) 의견 어구-화자 관계, 그리고 3) 의견 어구의 의존 구문 역할 등의 구문 요소를 반영하는 방법을 고안하였다. 또한, 의견을 가진 트윗을 검색하기 위하여 질의어와의 적절성, 텍스트 정보, 사용자 정보, 트위터 특화 자질에 기반한 랭킹 학습 방법을 이용하였다. 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 본 시스템은 기존 연구들보다 더 좋은 성능을 보이고 있다.
스마트 모바일의 보급률이 높아짐에 따라 유비쿼터스 체제에 상응하는 소프트웨어 기술 및 아이디어가 나날이 발전하면서 대중들은 이를 쉽게 접하고 경험 할 수 있는 환경이 구축되었다. 개인과 다자간의 상호소통이 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통하여 용이해지기 시작하면서 개인은 다양한 소통 방식으로 대화하려 한다. 이러한 상호소통 참여 형태와 방법들이 다양해지면서 다자간 소통을 중시하는 미디어 아트 작품은 흥미롭다. 본 논문은 상호소통이 원하면서 쉽게 접근할 수 있는 SNS 중의 하나인 트위터를 이용하여 간접적인 참여를 통한 비주얼 커뮤니케이션 미디어 아트를 선험적으로 제작하여 보고, 작품을 통하여 인간 사이에 존재하는 직간접적인 커뮤니케이션의 통로를 제시하고자 한다.
이 연구의 목적은 이슈가 SNS를 통해 확산되는데 매체적 특성과 관계가 있는지 네트워크 분석을 통해 규명하는 것이다. 이를 위해 소셜 미디어를 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성을 기준으로 유형화하고, 트위터와 유튜브를 통해 확산되는 이슈의 확산성을 비교했다. 노드엑셀 프로그램을 통해 자료를 수집할 수 있는 트위터와 유튜브를 분석 대상으로 했는데 트위터는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 낮은 트위터는 '제한형'으로, 유튜브는 매체 상호작용성과 이용자 상호작용성이 높은 '소통 확산형'으로 분류했다. 제한형에서는 이슈 확산 네트워크가 방사형으로 나타났고, 소통 확산형에서는 거미줄형으로 나타났다. 유튜브에서 의견의 다양성이 높았고, 트위터에서 보다 이슈가 더 활발하게 공유되면서 확산된 것으로 나타났다. 결론적으로 상호작용성을 기준으로 소셜 미디어의 구조적인 특성에 따라 이슈의 확산 양상에 차이가 있다는 것을 규명했다는 점에서 연구의 의의가 있다고 하겠다. 이용자들이 얼마나 쉽게 메시지를 공유하고, 댓글을 달면서 상호작용할 수 있는지가 플랫폼으로서 SNS의 활성화에 영향을 미친 것을 밝혔다. 정부와 기업, 소비자들은 이와 같은 트위터와 유튜브의 특성을 파악하고, 커뮤니케이션 채널로서 SNS를 어떻게 활용해야 할지 고려해야 할 것이다.
트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.
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.
프랜차이즈 경쟁의 심화에 따라 기업은 프로모션에 상당한 재원을 투자하고 있으며, 이에 프로모션의 효과 측정의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 프랜차이즈 외식 산업에서 이러한 프로모션의 효과를 조사하기 위해 대표적 소셜 네트워크 서비스인 트위터 데이터를 경험적으로 분석하였다. 먼저 프로모션의 간격과 기간, 그리고 계절이 프로모션의 효과에 영향을 미치는 요인임을 통계적으로 입증했고, 나아가 각 요인별로 프로모션의 효과에 영향을 미치는 배경을 파악하여 외식 산업 내 기업의 업종에 따른 프로모션 전략을 제안하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.57-62
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2022
The attractiveness of e-sports games1 and the way it is spread has changed in recent years. Instead of conventional approaches, such as advertising campaigns or televised events, spectators are increasingly drawn to online platforms, which offer more opportunities for communication. Besides live streaming services like Twitch. tv, where spectators can watch matches in real-time or via recorded videos, social media platforms like Facebook and Twitter are now adding e-sports related content to their networks [1]. Especially the combination of live streams on Twitch, Twitter, and Facebook opens many possibilities regarding how information is shared. This might be an efficient way of spreading attractiveness among female audiences. This paper focuses on the attractiveness of e-sports events in general for females. It has been hypothesized that there are certain factors that influence this attractiveness. Studying past research papers and online resources, three factors were identified: The players' behavior and charisma, the impact of social media as well as videogames themselves. It is found that females are attracted to e-sport games because they allow them to engage more in the game compared to other videogames. This is because there are no time constraints that require players to accomplish certain tasks within a specific time frame. As such, female gamers can choose how much effort they want to put into the game depending on their personal preferences.
최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 검출에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. SNS 특성상 사전 확인이 이루어지지 않은 불특정 다수의 글들을 대상으로 하기 때문에 이 글들을 대상으로 핫 토픽을 예측했을 때 결과의 신뢰성이 저하된다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자의 영향력을 고려한 신뢰성 높은 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 트위터를 기반으로 변형된 TF-IDF 알고리즘을 통하여 순간적으로 많이 이슈화되는 키워드 후보 집합을 추출하고, 트윗에 사용자 영향력을 가중치로 부여함으로써 핫 토픽 예측 결과의 신뢰성을 높인다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 정확도, 재현율 모두 향상됨을 확인하였다.
최근 웹 2.0의 등장과 함께 매쉬업 서비스는 매우 각광 받는 신개념 웹 서비스이다. 매쉬업과 같은 서비스와 더불어 개인의 인맥구축을 목적으로 한 커뮤니티 형 웹서비스인 소셜 네트워크 서비스가 생겨나고 우리의 생활 깊숙이 들어와서 거대한 축을 형성 하였다. 트위터는 인맥의 구조가 단방향이고 수평적이어서 정보이동에도 적합하다. 트위터의 방대한 인맥네트워크에서 사람들은 자신의 관심 지역과 일치하는 사람들과 정보를 공유하고 싶어 한다. 본 논문에서는 관심지역이 일치하는 사람들 간에 정보 공유를 목적으로 스마트 리트윗 매쉬업 서비스를 개발한다. 공유할 정보의 대상을 선별 하기위하여 추가 정보가 요구된다. 정보가 파생된 지역과 사용자가 지정한 관심지역으로 공유할 정보의 대상을 선별한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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