• 정보보호학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.141-148
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• 2011

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스들이 발전하고 있다. 그 중에서 인맥정보를 제공하는 페이스북이나 트위터와 같은 서비스들이 괄목할만한 성장을 이루었다. 이러한 인맥정보 제공 서비스들의 경우 프로필에서 제공되는 정보가 사용자들의 관계 형성에 매우 중요하게 작용한다. 그러나 이와 같이 공개된 정보들은 프라이버시 침해를 야기할 수 있어 프로필의 관리에 각별한 주의가 요구된다. 특히 전화번호와 이메일 주소와 같은 연락정보는 사용자들의 오프라인에서의 생활에도 피해를 줄 수 있어 사용자의 연락정보 프라이버시을 강화하는 것은 안전한 소설 네트워크 서비스 제공을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 연락정보 프라이버시를 강화하기 위한 개인 프로필 관리 시스템을 제안한다. 주요 인맥정보 서비스인 페이스북, 트위터와 비교함으로써 제안된 시스템들이 강화된 연락정보 프라이버시를 제공함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.447-454
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• 2015

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 최근 스마트폰 이용자의 증가로 소셜 네트워크 서비스(SNS) 이용자가 증가하고 있는 추세이다. 그중 트위터는 140자 이내의 단문서비스와 팔로우 기능으로 정보의 빠른 전달력과 확산성을 가지고 있다. 이러한 특성과 모바일에 최적화된 트위터의 특성상 정보 전달 속도가 매우 빠르기 때문에 재난 상황이나 이벤트 전달의 매개체 역할을 하고 있다. 이와 관련된 연구로는 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 사용하여 현실에서 발생하는 이벤트를 탐지하였는데 이벤트가 특정 장소에서 발생한다는 특성을 이용해서 지명 키워드를 사용하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계에 관한 노이즈제거에 대한 부분이 누락되어있어서 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 제거와 예측 두 가지 방식으로 노이즈제거 기법을 적용하였다. 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 나이브 베이지안 분류를 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험 데이터를 이용해서 기계학습을 위한 확률값을 구했으며, 지명마다 본 논문에서 제시하는 예측기법을 검증했을 때 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.167-194
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• 2019

본 연구는 탄핵 전후 국내 대통령 기록관 및 기록물에 대한 이용자 프레임을 분석하여 인식변화를 파악하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 탄핵 전후의 프레임 분서에 대한 문헌조사를 수행하고, 관련 트위터를 수집 분석하였다. 이후 선행연구와 트위터 네트워크 분석을 통해 연구에 활용할 책임귀인, 인간적 흥미, 갈등, 도덕성, 법적 쟁점 등 5개 프레임을 설정했으며, 이를 통해 트위터에서 추출한 트위터, 뉴스를 분석하여 시간에 따른 프레임의 변화를 분석하였다. 분석결과, 인간적 흥미 프레임이 가장 높은 비율을 보였으며, 책임귀인 및 인간적 흥미 프레임은 모든 구간에서 높은 비율을 나타냈다. 이러한 프레임 분석을 통해 탄핵 전후에 따른 프레임의 변화를 살펴보고, 대통령 기록물 및 기록관에 대한 일반 대중들의 인식변화를 파악했으며, 어떠한 부분에 관심이 많았는지 분석하였다. 본 연구는 대통령 기록관 및 기록물에 대한 일반 대중들이 보인 인식의 변화를 파악한 점, 일반 대중들이 관심을 보인 부분이 무엇인지를 파악했다는 점에서 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.177-188
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• 2013

As the number of smart phone users increases, many organizations begin to adopt social media rapidly to diversify communication channels with customers. Specifically, micro-blog, which supports instant and two-way communications between users and between organizations and users, has been adopted by many organizations as an efficient way not only to identify new customers but also to retain existing customers. The purpose of this study is to investigate the usage motivation and satisfaction of enterprise twitter based on use and gratifications perspectives comparing with Korea and China. Based on prior studies on use and gratifications of internet-related media, information seeking, pleasure/entertainment, relationship, communication, and incentives were identified as usage motivations of enterprise Micro-blog. This study contributes to provide the base of activation strategies and practical implications for micro-blog as a marketing tool.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-10
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• 2012

Recently, Social Network services(SNS) is gaining popularity as Facebook and Twitter. Popularity of SNS leads to active service and social data is to be increased. Thus, social search is remarkable that provide more meaningful information to users. but previous studies using social network structure, network distance is calculated using only familiarity. It is familiar as distance on network, has been demonstrated through several experiments. If taking advantage of social context data that users are using SNS to produce, then familiarity will be helpful to evaluate further. In this paper, reflect user's attention through comments and tags, Facebook context is determined using familiarity between friends in SNS. Facebook context is advantageous finding a friend who has a similar propensity users in context of profiles and interests. As a result, we provide a blog post that interest with a close friend. We also assist in the retrieval facilities using Near Field Communication(NFC) technology. By the experiment, we show the proposed soicial search method is more effective than only tag.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.91-113
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• 2024

In the wake of the COVID-19 pandemic, unsubstantiated information concerning vaccines and the coronavirus has proliferated on various social media platforms. Consequently, we have considered viable actions to mitigate the impact of such unverified content, enabling individuals to use social media platforms more effectively and minimize any ensuing confusion. Recent measures in this area have included YouTube's practice of labeling vaccine or corona videos as authoritative when emanating from reputable organizations and Twitter's practice of flagging vaccine-related content as potentially misleading or taken out of context. This study seeks to explore how such contrasting labeling practices influence users' believability and engagement differentially, while also examining the moderating impact of regulatory focus. The results indicate that authoritative labeling positively influenced users' believability and engagement, whereas misleading labeling adversely affected users' believability and engagement. Additionally, our findings revealed that authoritative labeling has a stronger impact on promotion-focused individuals, while misleading labeling has a more pronounced effect on prevention-focused individuals. Our findings offer insights into how social media platforms can design and present information to their users, taking into account their regulatory focus.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1636-1637
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• 2015

소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.

• 한국언론정보학보
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• 제66권
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• pp.59-86
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• 2014

이 연구는 소셜 네트워크 사이트를 통해 루머가 급속하게 확산될 뿐만 아니라 정책 결정과정에까지 영향을 미치는 현상에 주목하였다. 이에 거시적 관점에서 한미 FTA와 관련된 여론의 확산 추이를 살펴보고 미시적 관점에서 이용자 간에 상호작용성이 얼마나 활발하게 나타나는지 분석하였다. 이 연구는 루머의 자극성을 루머의 확산에 영향을 미치는 요인으로 보았다. 한미 FTA 관련 루머 중 트위터 검색 엔진을 통해 연관 검색어로 나타난 맹장수술 괴담, 약값 폭등, 건강보험 붕괴를 중심으로 루머의 자극성과 자극성에 따른 확산 추이, 상호작용성을 분석하였다. 루머의 자극성을 사실적 측면과 표현적 측면으로 구분해 분석한 결과, 사실적 측면의 자극성은 맹장 수술 괴담이, 표현적 측면의 자극성은 약값 폭등이 가장 컸다. 루머의 자극성에 따른 여론의 확산 유형을 분석한 결과, 맹장 수술 괴담의 경우 '폭발적 소멸형 파동'이, 약값 폭등의 경우 '잠재적 소멸형 파동'이, 건강 보험 붕괴의 경우 '반복적 파동'이 형성되었다. 루머의 자극성과 상호작용의 관계를 상관관계 분석한 결과, 맹장 수술 괴담의 경우 약한 정도의 상관관계가, 건강 보험의 경우 높은 정도의 상관관계가 나타났다. 건강 보험 붕괴의 자극성이 맹장 수술 괴담의 자극성보다 낮았지만, 건강 보험의 경우 이용자들이 체감하는 이슈 관여도가 높아 논의가 더 활발하게 이루어진 것으로 생각된다. 이 연구를 통해 한미 FTA 체결과 관련하여 트위터가 부정적인 메시지가 확산되는 통로의 역할을 한 것으로 판단된다. 향후 정부는 소셜네트워크사이트를 통한 루머의 확산 과정을 파악하고, 이에 대한 대책을 마련해야 할 것이다.