• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.105-117
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• 2021

본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.137-147
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• 2014

본 논문에서는 트위터 사용자들의 리트윗 행위의 기반이 되는 이유와 동기에 대한 탐색적인 연구방법을 제안한다. 본 논문은 리트윗 행위가 메시지가 가진 속성, 트위터 사용자의 이유와 내면적 가치가 반영되어 나타나는 현상이라고 주장하고, 다음의 연구방법을 이용하였다. 우선 리트윗 동기에 관한 선행연구가 제시한 34개 항목을 이용하여 리트윗행위와 연관된 메시지 속성, 이유, 가치를 묻는 설문문항을 만든 후, 트위터 이용자들(N=171)에게 자신이 리트윗한 다섯 개의 메시지들에 대해 답하도록 하였다 (5개 메시지 ${\times}$ 34 문항 = 170). 이를 바탕으로 34개의 동기와 이유, 가치들이 어떻게 군집화 되는가를 요인분석을 통해서 살펴보았다. 분석결과, 리트윗을 하는 대표적 요인으로 (1) 공공적 성격, (2) 재미와 즐거움, (3) 공동체적 도움, (4) 소식과 정보 등이 나타났다. 요인 2와 4는 전통적 저널리즘적 성격을, 1과 3은 대체적 (대안) 저널리즘 성격을 띈 동기로 파악하였다. 요인 1과 3이 기존의 저널리즘을 보강하는 역할을 하기도 하지만, 온라인에서의 의견 양극화와 이어질 수도 있다는 것을 논의하였다. 이 외에도 (1) 내재적 가치와 공동체적 (2) 동질감, (3) 소속감 등이 리트윗 행위의 기반이 되는 이유와 가치라고 파악하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권3호
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• pp.147-155
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• 2016

According to rapid development of technology, web text is growing explosively and attracting many fields as substitution for survey. The user of Facebook is reaching up to 113 million people per month, Twitter is used in various institution or company as a behavioral analysis tool. However, many research has focused on meaning of the text itself. And there is a lack of study for text's creation subject. Therefore, this research consists of sex/age text classification with by using 20,187 Facebook users' posts that reveal the sex and age of the writer. This research utilized Convolution Neural Networks, a type of deep learning algorithms which came into the spotlight as a recent image classifier in web text analyzing. The following result assured with 92% of accuracy for possibility as a text classifier. Also, this research was minimizing the Korean morpheme analysis and it was conducted using a Korean web text to Authorship Attribution. Based on these feature, this study can develop users' multiple capacity such as web text management information resource for worker, non-grammatical analyzing system for researchers. Thus, this study proposes a new method for web text analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.158-166
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• 2013

본 연구는 사람들이 소셜미디어 수용을 왜 거부하는지를 혁신저항모델과 지각된 위험이론을 적용하여 탐색하였다. 모든 새로운 기술이나 혁신은 수용과정에서 채택 또는 저항이라는 과정을 거친다. 그러므로 저항이라는 것도 수용을 위한 하나의 과정으로 볼 수 있다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어를 적용하여 수용자들이 왜 혁신을 거부 또는 저항하는지를 탐색하였다. 이를 위해 소셜미디어(트위터) 비이용자인 대학생 268명의 자료를 분석에 활용하였다. 주요결과로는 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어에 대한 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜미디어에 대한 인지적 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 셋째, 소셜미디어에 대한 지각된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 소셜미디어가 사회적 대인관계 매체로서 보다 강화되기 위해서는 상대적 이점을 높이고, 명예훼손이나 인식공격과 같은 위험요소를 줄일 수 있도록 해야 할 것이다.

• 지식경영연구
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• 제12권5호
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• pp.25-40
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• 2011

Today, Internet users start off using heavily SNS(Social Network Site) such like, Facebook, Twitter. The reason of the growth of using SNS would be closely related to the various services of gaming, playing, entertainment items, sharing information etc., provided by the SNS, technically, the most important one out of the services provided would be behaving of sharing knowledge among people who connected and networked in the site. In sum, we assume that the users may communicate well each other and pay attention to build closely a social network using that kind of activities. However, nevertheless the new trends of communications and sharing knowledge become popular, researchers have just began the research issues in explaining why Internet user rush into SNS and enjoy the time in there. Therefore, we investigate on the reasons of posting knowledge voluntarily in the SNS and how others response to the posted information and actually affected by the behavior. We appled personal relation and social identity theory for this study, which personal relation in SNS may affect on social identity and make them produce knowledge generation. We found that social identity and involvement in SNS is closely related and influence knowledge creation and generation. This empirical study resulted in the importance of social relations in SNS, which leads to a sharing knowledge.

• 유통과학연구
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• 제18권8호
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• pp.23-33
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• 2020

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2082-2102
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• 2018

In recent years, social network related applications such as WeChat, Facebook, Twitter and so on, have attracted hundreds of millions of people to share their experience, plan or organize, and attend social events with friends. In these operations, plenty of valuable information is accumulated, which makes an innovative approach to explore users' preference and overcome challenges in traditional recommender systems. Based on the study of the existing social network recommendation methods, we find there is an abundant information that can be incorporated into probability matrix factorization (PMF) model to handle challenges such as data sparsity in many recommender systems. Therefore, the research put forward a unified social network recommendation framework that combine tags, trust between users, ratings with PMF. The uniformed method is based on three existing recommendation models (SoRecUser, SoRecItem and SoRec), and the complexity analysis indicates that our approach has good effectiveness and can be applied to large-scale datasets. Furthermore, experimental results on publicly available Last.fm dataset show that our method outperforms the existing state-of-art social network recommendation approaches, measured by MAE and MRSE in different data sparse conditions.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.

• 한국기록관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.165-191
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• 2018

국가기록원 등 일부 기록물관리기관에서는 페이스북이나 트위터와 같은 소셜미디어를 이용한 서비스를 제공하고 있어, 이용자들과 소통하고 있으며, 이용자들은 또한 국민신문고 등을 통해 이러한 기관과 소통하고, 정보를 얻고자 한다. 이러한 채널에 제시된 댓글이나 민원의 분석을 통해 이용자들이 어떤 요구를 가지고 있는지, 어떤 소통을 하고 있는지 알아보는 것은 서비스 제공에 의미가 있을 것으로 판단하였다. 이에 이 연구에서는 국가기록원 소셜미디어와 국민신문고를 통해 나타난 이용자의 인식 및 정보요구를 분석하였다. 국가기록원 대표 페이스북, e-기록 페이스북, 부산기록관 페이스북, 대통령기록관 페이스북의 게시물 및 댓글과 국민신문고의 민원에서 '국가기록원'과 '대통령기록관'이라는 검색어를 입력하였을 때 나온 글을 대상으로 내용을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 반영하여 기록물관리기관에서 이용자 중심의 기록정보서비스를 활성화할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권3호
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• pp.129-134
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• 2015

역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.