• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2011

최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.207-226
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• 2019

우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 '우울' 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.252-255
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• 2011

스마트폰 수요 급증과 데이터 통신의 제약이 줄어들면서 스마트폰 자체보다 트위터(twitter)와 페이스북(facebook)이 관심의 대상이 되었다. 페이스북 사용자들은 관계 맺음에 있어서 상대방의 동의를 얻어야 하는 반면에, 트위터는 절차가 비교적 단순하기에 정보 파급력이 뛰어나다. 트위터는 단순한 소셜 네트워크 서비스를 넘어 대중의 미디어의 하나로 자리 잡고 있고 리트윗(retweet)이라는 강력한 기능을 가지고 있다. 리트윗은 자신이 공감 가는 타인의 트윗(tweet)을 자신의 구독자들에게 보내는 기능으로 정보를 빠르게 확산 시킬 수 있다. 본 연구에서는 기존의 리트윗을 확장 시켜 시스템 능동적으로 리트윗을 하는 스마트 리트윗(smart retweet)을 제안한다. 스마트 리트윗을 실현하기 위해서는 리트윗 대상을 결정하는 기준과 추가의 정보가 요구된다. 트윗을 생성한 지역 또는 트윗에서 언급하는 지역정보를 기반으로 리트윗 대상을 결정한다. 스마트 리트윗을 통해 정보전달의 속도와 범위가 확장될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.341-348
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• 2014

스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.69-74
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• 2012

인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2878-2884
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• 2015

온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 먼저 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치를 알아낸다. 그리고, 각 사용자의 공간 변수에 대한 엔트로피 값 및 사용자의 장치 정보를 사용하여 새로운 봇 검출 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권4호
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• pp.75-90
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• 2013

이용자들은 최근 소셜 미디어를 활발하게 이용하고 있으며, 소셜 미디어는 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 배태가 주요한 특징이다. 본 연구는 트위터 상에서 이미지 이용 행태를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 2013년 4월에 발생한 "보스턴 마라톤 대회 테러" 사건과 관련된 1,589건의 이미지 포함 트윗 메시지를 수집하여 이 중에서 영향력 있는 트윗 메시지 200건과 선호하는(favorite) 트윗 메시지 200건, 무작위로 선택된 일반 트윗 메시지 200건을 각각 선정하여 데이터 분석을 실시하였다. 데이터 분석은 두 단계의 분석과정과 세 그룹의 데이터 셋을 대상으로 수행하였다. 첫 번째 단계에서는 기존 선행연구를 바탕으로 개발된 코딩 체계를 활용하여 세 그룹의 데이터에 대해서 트윗 메시지, 이미지 이용, 이용자에 관하여 각각 수행되었다. 두 번째 단계는 세 그룹의 데이터 셋(일반 트윗, 영향력 있는 트윗, 선호하는 트윗)의 코딩 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석과정을 통해서, 의견을 표현하는 트윗이 가장 선호되었으며, 정보를 공유하는 트윗이 가장 영향력이 있는 것으로 나타났다. 이미지 이용 관점에서는 정보배포, 일러스트레이션, 감정적/설득적, 정보처리 이용목적이 가장 두드러지게 나타났다. 이러한 이미지 이용은 기존의 이미지 이용 패턴과 달리 이미지를 데이터로서 이용하는 목적이 객체 중심으로 이용하는 목적보다 높은 것으로 나타났다. 이용자 분석에서는 정부기관, 유명인, 이미지 사이트가 가장 선호되고 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 이용 맥락 관점의 차세대 이미지 정보 검색 패러다임을 위한 이용자 관점의 이해 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.89-107
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• 2021

본 연구는 주요 소셜(social) 미디어인 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터에 대한 적소분석을 통해 어떠한 경쟁관계를 가지고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 적소이론을 활용하여 SNS 이용자를 대상으로 소셜 미디어의 이용과 충족에 관한 온라인 설문을 진행하였으며, 총 224명의 이용자를 분석대상으로 선정하였다. 온라인 설문조사 결과를 토대로 요인분석을 실시하여 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성 등 5가지 차원의 공통요인을 추출하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 우선 적소이론을 이용한 미디어의 적소폭 차이를 분석한 결과, 페이스북이 사회성(.627) 및 편의성(.636)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났고, 유튜브는 일상성(.670)과 오락성(.615)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났으며, 인스타그램은 관계성(.520)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났다. 적소중복의 경우, 페이스북과 유튜브 간의 경쟁이 관계성(1.826)과 사회성(2.696)에서 가장 강한 것으로 나타났으며, 핀터레스트와 트위터 간의 경쟁은 일상성(1.937)과 오락성(2.263)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였으며, 유튜브와 트위터 간의 경쟁은 편의성(2.583)에서 가장 높은 수준의 경쟁을 보였다. 마지막으로 적소이론을 이용한 미디어 간의 경쟁우월성을 비교한 결과, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 핀터레스트와 비교하여, 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성에서 경쟁적 우위에 있는 것으로 나타났으며, 페이스북, 인스타그램 그리고 유튜브는 트위터에 비해 일상성을 제외한 모든 요인에서 경쟁적 우위에 있음을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.309-316
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• 2016

음악 소비행태가 온라인으로 변화하면서 온라인 음악 플랫폼들이 등장하기 시작한지 오래다. 사람들이 인기 음악이나 인기 뮤지션의 음악 등 추천 정보 제공을 선호하게 되면서 온라인 음악 플랫폼의 차트를 이용하기도 하고, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 정보를 공유하기도 한다. 온라인 음악 순위 차트는 조금씩 차이가 있으며, 그 이유 중 하나는 플랫폼마다 보유하고 있는 회원들의 특성이 다르기 때문이라고 볼 수 있다. 한편, SNS 이용자의 특성을 지닌 음악 차트 순위가 필요하고 이와 관련하여 각 온라인 음악 플랫폼의 차트들을 종합하려는 시도가 있어왔다. 더불어 음악적 특성을 SNS와 연결 지어 연구하는 관련 논문 역시 계속 등장하고 있다. 본 연구에서는 국내의 다양한 SNS중 트위터 이용자들의 음악적 특성을 분석하고 기존의 음악 플랫폼의 순위차트와 트위터의 해시태그라는 기능을 통해 SNS 이용자들이 공통적으로 선호하는 음악 기반의 국내 인기 음악 차트 순위를 개발하고 그 순위의 특성을 분석하여 기존의 온라인 음악 순위 차트, 공영방송사 음악 순위 차트와의 결과를 비교 연구한다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.419-428
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• 2020

SNS미디어가 디지털 기술의 혜택으로 물리적인 접근성의 편리와 콘텐츠가 갖는 오락성·상호작용성 등의 새로운 미디어의 특장점으로 미디어 점유율을 높이며, 이용자들의 생활의 일부로 자리잡아가고 있다. 미디어 콘텐츠 소비자들이 기존 전통 미디어에서 SNS로 대거 이동함에 따라 마케팅 커뮤니케이션 활동도 페이스북 등 앞서가는 SNS 플랫폼에 발빠르게 적응해 가는 중이다. 본 연구는 미디어 콘텐츠의 생성과 소비 시스템이 서로 비교적 유사한 페이스북, 인스타그램, 카카오스토리, 트위터를 중심으로, 사용자들이 각각의 SNS에서 네 가지 광고속성을 어떻게 인식하는지를 비교하고, 이 속성들이 구전의도에 미치는 영향력을 확인하였다. 또 이를 통한 효과적인 SNS 운용에 대해 논의하였다.