• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권7호
• /
• pp.345-350
• /
• 2016

본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제26권1호
• /
• pp.1-21
• /
• 2016

Social media is increasingly being used as a source of information during crises, such as natural disasters and civil unrests. However, the quality and truthfulness of user-generated information on social media have been a cause of concern. Many users find distinguishing between true and false information on social media difficult. Basing on the elaboration likelihood model and the motivation, opportunity, and ability framework, this study proposes and empirically tests a model that identifies the information processing routes through which users develop trust, as well as the factors that influence the use of these routes. The findings from a survey of Twitter users seeking information about the Fukushima Daiichi nuclear crisis indicate that individuals evaluate information quality more when the crisis information has strong personal relevance or when individuals have low anxiety about the crisis. By contrast, they rely on majority influence more when the crisis information has less personal relevance or when these individuals have high anxiety about the crisis. Prior knowledge does not have significant moderating effects on the use of information quality and majority influence in forming trust. This study extends the theorization of trust in user-generated information by focusing on the process through which users form trust. The findings also highlight the need to alleviate anxiety and manage non-victims in controlling the spread of false information on social media during crises.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.21-46
• /
• 2015

Purpose Social Network Service (SNS) users feel fatigue in process of using open type of SNS like Facebook and Twitter. Compared to the open SNS, the closed SNS takes an closed form to prevent privacy exposure, and they are more practical and advantageous to form deeper social relationships. This study attempt to examine the effects of the mobile closed SNS characteristics (such as usefulness, playfulness, perceived security, psychological privacy, social influence, and belonging) on the users' continuous SNS usage intention. Design/methodology/approach This study used a mixed methodology combining in-depth interviews and empirical validation to investigate the effects of the mobile closed SNS characteristics on the continuous SNS usage intention of users. Findings Analytical results from a survey of 210 mobile closed SNS users showed that except perceived security, the effects of the five SNS characteristics on continuous SNS usage intention were significant. These findings contribute to improving the quality of mobile closed SNS services and suggesting SNS related marketing strategies.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.131-145
• /
• 2020

전 세계적으로 SNS(social network service) 사용자와 사용 시간이 매년 증가하고 있으며, SNS의 영향력 또한 점점 커져가고 있다. 이에 따라 SNS는 일상적인 의사결정에서부터 기업의 경영활동에 이르기까지 광범위하게 영향을 미치고 있다. 따라서 SNS를 적절히 분석하는 것은 매우 의미 있는 작업이 될 수 있는데, 이에 많은 연구들이 SNS에서의 다양한 활동과 관계를 들여다보려는 많은 노력들을 하고 있다. 본 연구에서는 대표적인 SNS 서비스 가운데 하나인 트위터를 이용해서 SNS 팔로잉 관계를 분석하고자 한다. 즉, 기존의 SNS 분석과는 달리 두 개 계정이 공통으로 팔로잉하는 계정들을 추출하고 시각화 함으로써 해당 계정들의 관심사를 분석하고자 한다. 이를 위해서 마이크로소프트 액셀 매크로를 사용해 공통 팔로잉 계정을 추출하였으며, 인접행렬를 이용해 추출된 계정들 간의 관계를 정의하였다. 또한 팔로잉 관계 분석을 용이하게 하기 위해 방향 그래프를 이용해 시각화 하였으며, 이 같은 시각화에는 R 프로그래밍을 사용하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권8호
• /
• pp.71-75
• /
• 2017

SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.131-140
• /
• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.667-677
• /
• 2013

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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.492-497
• /
• 2014

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.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.24-38
• /
• 2018

Since a social networking service (SNS) isconsidered as an effective means to communicate and interact with customers, companies are trying to utilize SNS effectively. There is a lack of theory relating to the attributes of SNS. This study aims to investigate the attributes of SNS to classify SNS. Based on the social network theory, and previous studies on internet, blog, homepage, communication attributes, this study proposes the seven attributes to classify SNS: interaction, communication, entertainment, information, sharing, intimacy and connection. A pre-test, a pilot test and a main test are conducted. In the main test, 239 SNS users are participated. Through a factor analysis this study verifies the seven attributes of SNS. An analysis of variance with multiple comparisons of $Scheff{\acute{e}}$ method identifies that three attributes, interaction, communication and connection, are found to play significant roles to differentiate SNS. Looking at the overall mean values of the SNS by attribute, interaction, sharing, entertainment, intimacy and communication were relatively high in Facebook. Facebook showed higher values in attributes of interaction, sharing, entertainment, intimacy and communication. Twitter shows the relatively high scores for information and connection. Regarding interaction, Facebook shows higher scores than Twitter and Cyworld. For connection, Cyworld showed a significantly lower score than Twitter and Facebook. Cyworld was separated from the others in the light of communication. Cyworld is relatively weak in communication as it is limited to the message exchanges. The results will help in identifying major attributes for each SNS and classifying SNS.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.85-94
• /
• 2013

월드와이드 웹, 특히 web 2.0의 출현과 함께 뉴스 기사들의 양이 엄청나게 증가하면서 독자들이 그들의 요건에 맞춰 뉴스기사를 선택하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 여러 클러스터링 메커니즘이 뉴스기사들을 분별하도록 제안되었다. 하지만, 이러한 기법들은 완전히 기계 지향적 기법들이고, 클러스터링의 멤버쉽을 결정하는 과정에 사용자의 참여가 제외되어 있다. 본 논문에서는 뉴스 기사 클러스터링 처리과정에서 참여문제를 해결하기 위해서, 객체들을 클러스터링하는 뉴스 기사와 트위터에 포스트하려는 사용자의 결정을 조합하므로써 뉴스 기사를 클러스터링하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 이를 위해 트위터 해쉬-태그를 이용할 수 있도록 했다. 더욱이, 트윗된 글에 대한 리트윗 빈번도에 기반하여 사용자의 신용도를 계산하므로써, 클러스터링 멤버쉽 함수의 정확도를 개선시키려 한다. 제안된 방법에 대한 성능을 보이기 위해, 2013년도에 파키스탄에서 있었던 선거동안에 발생한 메시지를 이용했다. 우리의 결과를 통해 사용자의 결과를 이용하므로써, 일반 클러스터링보다 더 나은 결과물이 달성될 수 있음을 보였다.