• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-435
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• 2016

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제14권1호
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• pp.23-43
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• 2015

In most of the world, the current trend in information technology is for open data movement that promotes transparency and equal access. An opposite trend is observed in China, which has the world's largest Internet population. The country has implemented sophisticated cyber-infrastructure and practices under the name of The Golden Shield Project (commonly referred to as the Great Firewall) to limit access to popular international web services and to filter traffic containing 'undesirable' political content. Increasingly, tech-savvy Chinese bypass this firewall and use Twitter to share knowledge on censorship circumvention and encryption to collectively troubleshoot firewall evasion methods, and even mobilize actions that border on activism. Using a mixed mythological approach, the current study addresses such networked knowledge sharing among citizens in a restricted web ecosystem. On the theoretical front, this study uses webometric approaches to understand change agents and positive deviant in the diffusion of censorship circumvention technology. On policy-level, the study provides insights for Internet regulators and digital rights groups to help best utilize communication networks of positive deviants to counter Internet control.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권2호
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• pp.143-158
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• 2015

Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.217-225
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• 2014

트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.609-617
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• 2011

본 논문에서는 트위터로부터 자동 생성한 사용자 프로파일을 이용하는 개인 맞춤형 음식 추천 시스템을 제안한다. 사용자 개인의 트위터 문장에서 명사를 추출하고, 감정단어와의 공기 여부에 따라 감정점수를 계산한 후. 사용자 프로파일을 생성한다. 각 음식에 관한 정보는 웹에서 검색한 웹 페이지를 분석, 가공하여 음식별 대표 명사 목록을 만들어 사용한다. 이렇게 구축된 사용자 프로파일과 각 음식별 특징 정보 간 유사도를 계산하여 사용자에 맞는 음식을 추천 해준다. 제안하는 방법은 추천 시스템을 처음 사용하는 사용자라 할지라도 사용자 프로파일이 자동으로 구축되어 추천에 사용되기 때문에 항상 추천 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.1-10
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• 2021

Cyberbullying has become a severe issue and brought a powerful impact on the cyber world. Due to the low cost and fast spreading of news, social media has become a tool that helps spread insult, offensive, and hate messages or opinions in a community. Detecting cyberbullying from social media is an intriguing research topic because it is vital for law enforcement agencies to witness how social media broadcast hate messages. Twitter is one of the famous social media and a platform for users to tell stories, give views, express feelings, and even spread news, whether true or false. Hence, it becomes an excellent resource for sentiment analysis. This paper aims to detect cyberbully threats based on Naïve Bayes, support vector machine (SVM), and k-nearest neighbour (k-NN) classifier model. Sentiment analysis will be applied based on people's opinions on social media and distribute polarity to them as positive, neutral, or negative. The accuracy for each classifier will be evaluated.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.358-377
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• 2023

During the initial period of the COVID-19 pandemic, governments around the world implemented non-pharmaceutical interventions. For these policy interventions to be effective, authorities engaged in the political discourse of legitimising their activity to generate positive public attitudes. To understand effective COVID-19 policy, this study investigates public attitudes in South Korea, the United Kingdom, and the United States and how they reflect different legitimisation of policy intervention. We adopt a big data approach to analyse public attitudes, drawing from public comments posted on Twitter during selected periods. We collect the number of tweets related to COVID-19 policy intervention and conduct a sentiment analysis using a deep learning method. Public attitudes and sentiments in the three countries show different patterns according to how policy interventions were implemented. Overall concern about policy intervention is higher in South Korea than in the other two countries. However, public sentiments in all three countries tend to improve following implementation of policy intervention. The findings suggest that governments can achieve policy effectiveness when consistent and transparent communication take place during the initial period of the pandemic. This study contributes to the existing literature by applying big data analysis to explain which policies engender positive public attitudes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2011

기존의 SNS(Social Networking Service)서비스에 LBS(Location-Based Service)서비스가 부가된 LBSNS(Location-Based Social Networking Service)서비스들이 상용화되면서 큰 인기를 얻고 있다. 트위터는 그러한 서비스의 대표적인 예라고 볼 수 있다. 트위터의 현재 위치기반서비스는 자신이 원하는 지역정보와 상관없는 정보를 구독하게 하는 구조로 되어 있다. 팔로잉한 사용자는 단순히 개인적인 선호도에 의해 지역정보가 추가된 메시지를 트윗하지만 구독하는 입장의 팔로워는 자신이 원하지 않는 지역정보를 받아 볼 수도 있다. 이러한 사항을 개선하기 위해 공간조인을 이용한 필터링 기법이 제안되었다. 필터링 기법을 위한 우선적인 작업은 바로 각각의 사용자와 트윗들에 위치정보가 추가되어져야 한다. 여기서 위치정보는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)로 표현된다. 위치정보는 동적속성 또는 정적속성으로 나누어진다. 동적인 경우를 예를 들어보면 사용자가 지속적으로 움직이는 상황을 들 수 있다. 이 때 발생되는 대량의 연속질의는 사용자가 많은 SNS의 특성상 서버에 많은 부하를 줄 수 있다. 본 논문에서는 구글 맵 상에서 Virtual Grid를 생성하여 문제를 해결 하였고 성능 평가 결과 Virtual Grid를 사용하지 않았을 때 보다 질의 발생 빈도수가 줄어들었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1016-1025
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• 2015

이 연구의 목적은 대학 스포츠팀의 SNS의 사용자를 분석하여 어떠한 사용자가 온라인상에서 정보공유와 전달에 있어서 영향력이 있는지를 규명하는 것에 있다. 이를 위하여 영향력 있는 사용자는 대학의 공식 계정, 미디어 계정, 비전문가 일반인 계정으로 구분되었다. 이를 위해 NCAA Division 1에 속해있는 대학교들을 대상으로, 편의표본추출법을 이용하여 총 14개의 공식 트위터 계정이 선정되었다. 분석결과, 남자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중 가장 높은 비율을 차지하였으며, 미디어계정과 대학공식 계정이 뒤를 이었다. 여자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중에 가장 높은 비율을 차지하였으며, 대학의 공식계정과 미디어계정이 뒤를 이었다. 이 연구의 결과는 스포츠시장에서 점차 중요도가 높아지고 있는 SNS를 활용한 다양한 마케팅 전략과 후속연구를 위한 기초자료를 제공한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권3호
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• pp.225-253
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• 2015

본 연구에서는 아카이브에서 운영하는 페이스북 및 트위터 게시물의 내용 분석을 통해 아카이브와 이용자 간의 상호작용 유형을 조사하였다. 이를 위해 다양한 아카이브 중에서 미국과 영국의 국립기록관 공식 페이스북과 트위터 게시물에 대한 내용 분석을 실시하였다. 2015년 상반기에 등록된 미국 국립기록관 페이스북 게시물 66개와 트위터 게시물 670개, 그리고 영국 국립기록관 페이스북 게시물 73개와 트위터 게시물 84개를 수집하여 네 가지 상호작용 유형에 기반을 두어 분석을 수행하였다. 그 결과 소장자료 또는 온라인자원에 대한 정보공유 및 행사에 대한 정보배포가 가장 일반적인 게시물의 상호작용 유형인 것으로 나타났다. 1대 1의 커뮤니케이션 또는 질문지나 투표 형식의 정보수집은 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다. 또한 주로 소장자료 유형의 게시물에 대한 이용자의 반응이 높았으며 시기적인 특성에 맞는 인물이나 사건에 대한 정보를 제공함으로써 이용자의 관심과 참여를 유도하였다. 이용자의 참여를 촉진할 수 있는 여러 가지 상호작용 유형을 고려하고 시의적절한 기록물을 발굴하여 기존의 웹 자원과 기록콘텐츠 및 다양한 소셜미디어와 연결시켜 제공하려는 노력이 필요할 것이다.