• Title/Summary/Keyword: Twitter analysis

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트위터 문서에서 시간 및 리트윗 분석을 통한 핵심 사건 추출 (Extracting Core Events Based on Timeline and Retweet Analysis in Twitter Corpus)

  • ;이경순
    • 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.

기업의 홍보 마케팅용 트위터의 리트윗 현황 분석: 이용자 특성과 콘텐츠 속성을 중심으로 (Twitter and Retweet Context: User Characteristics and Message Attributes of Twitter for PR and Marketing)

  • 조태종;윤혜정;이중정
    • 경영정보학연구
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    • 제14권1호
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    • pp.21-35
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    • 2012
  • 최근 트위터와 페이스북 등의 소셜 네트워크 서비스 (SNS)가 전세계적으로 급성장하고 있다. 특히 트위터는 팔로잉이나 리트윗 기능 등을 이용한 정보의 확산이 용이하므로, 새로운 홍보 마케팅 수단으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 기업 트위터 이용자를 상호작용 형태별로 분류해서 그룹별 영향력 정도와 프로파일을 분석하고, 트위터의 콘텐츠를 속성별로 분류해서 확산 정도와 내용을 심층적으로 분석함으로써, 효과적인 기업 홍보 마케팅용 트위터 활용 방안을 제안하였다. 국내 대표 IT 기업인 K사의 홍보 마케팅용 트위터 계정을 구독하고 있는 약 2,800여명의 팔로어들을 대상으로 연구를 진행한 결과, 기업 트위터 이용자들은 구독 콘텐츠의 확산에 다소 소극적인 것을 알 수 있었다. 또한 리트윗에 참여하는 확산 그룹과 비구독 확산 그룹의 특성을 분석한 결과, 10,000명 이상의 많은 팔로어를 보유한 이 용자보다는 1,000명 이하의 작은 네트워크를 가진 이용자들의 확산 기여도가 높았다. 트위터 콘텐츠의 속성별로 발행 건수 대비 리트윗 되는 비율을 분석한 결과에서는 채용, 이벤트, IT 정보, 일반홍보의 순서로 높게 나타났다. 결론에서는 연구 결과에 기반한 실무적인 제언이 심층적으로 논의 되었다.

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Network Analysis on Communication of Welfare Policy Using Twitter Data

  • Seo, Bojun;Lee, Soochang
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제6권2호
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    • pp.58-64
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    • 2018
  • This main purpose of the study is to identify social network of communicators sharing information on Bokjiro for publicizing welfare policy. This study employs NodeXL pro to understand networks and their role in the social network. The data for social network analysis was collected from Twitter for a week. The result of the analysis shows that the social network of communicators on Bokjiro does not have many nodes. It also has an independent network with high possibility of information distortion. Little communicators have controlling power in information flow in one way of communication. According to the result, it is not effective for marketing strategy of welfare policy in providing online information through Bokjiro. The study suggests that the government should use the transactional approach to marketing based on agent-oriented activity focusing on the exchange relationship between information providers and demanders in an age of networked intelligence.

소셜 미디어 내의 관광정보 확산에 관한 연구 -트위터를 중심으로- (Information Diffusion on A Social Media-From Tourism Information at Twitter)

  • 김이환;박득희;박주석
    • 정보화연구
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    • 제11권4호
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    • pp.471-483
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    • 2014
  • 본 연구에서는 사회네트워크 분석을 활용하여 소셜 미디어를 통해 이루어지는 관광목적지의 관광정보에 대한 공유 및 흐름에 대하여 살펴보고자 하였다. 이를 위해 트위터의 서울과 부산 관광에 대한 네트워크 그룹의 사용자 간에 이루어지는 정보공유와 교환 및 확산 관계를 비교하였다. 전체적(Global) 관점에서 트위터 네트워크의 정보 쏠림현상, 정보의 확산력 등을 도출하였다. 미시적(Node) 관점에서 트위터 내의 정보에 대한 영향력 있는 유저를 파악하여 정보의 흐름과 정보공유에 대한 특성을 파악하였다. 본 연구 결과를 통해 소셜 미디어 사용자들의 정보 탐색행동과 정보공유 및 확산 패턴을 이해할 수 있는 학문적 근거를 제시하였으며, 소셜 미디어를 단순한 제품 및 서비스의 홍보 수단이 아닌 궁극적으로 정보 수용자가 원하는 정보를 제공해 줄 수 있는 마케팅 도구로써의 활용 방안 제시하였다.

하둡을 이용한 소셜네트워킹의 TV광고효과 분석 시스템 설계 (A Design of Analysis System on TV Advertising Effect of Social Networking Using Hadoop)

  • 허서연;김윤희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.49-57
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    • 2013
  • 빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.

소셜 네트워크 서비스의 연구경향 분석: 국내 Twitter 관련 연구 중심 (Analysis of Research Trends on Social Network Service: Focusing on the Korea's Studies of Twitter)

  • 하병국
    • 서비스연구
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    • 제5권1호
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    • pp.79-89
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    • 2015
  • 최근, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 더불어 이를 다양한 목적을 충족시키는 연구가 진행되고 있다. 많은 연구가 진행됨에 따라 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 연구의 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 그리고 국내 연구를 중심으로 243편을 조사 하였다. 다양한 분야의 학문을 살펴보기 위하여 학술 분류 KDC와 기본 연구자들의 관점 그리고 트위터 데이터의 직접 사용 등을 분석차원으로 구성하여 분석하였다. 연구 결과 다양한 학문에서 트위터를 분석 하고 있으며 그 방법 또한 단순 설문을 넘어 트위터 데이터를 직접 사용하는 연구가 많았다.

South Korean Culture Goes Latin America: Social network analysis of Kpop Tweets in Mexico

  • Choi, Seong Cheol;Meza, Xanat Vargas;Park, Han Woo
    • International Journal of Contents
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    • 제10권1호
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    • pp.36-42
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    • 2014
  • Previous studies of the Korean wave have focused mainly on fan clubs by taking an ethnographic approach in the context of countries in Southeast Asia and, in a minor extension, Europe. This study fills the gap in the literature by providing a social network analysis of Tweets in the context of Mexico. We used the Twitter API in order to collect Twitter comments with the hashtag #kpop from March to August 2012, analyzing them with a set of webometric methodologies. The results indicate that #kpop power Twitterians in Mexico were more likely to be related to the public television broadcast. The sent Tweets were usually related to their programs and promotion for Kpop artists. These Tweets tended to be positive, and according to URLs, not only Kpop but also Korean dramas had considerable influence on the Korean wave in Mexico.

Impact of Public Information Arrivals on Cryptocurrency Market: A Case of Twitter Posts on Ripple

  • Gunay, Samet
    • East Asian Economic Review
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    • 제23권2호
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    • pp.149-168
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    • 2019
  • Public information arrivals and their immediate incorporation in asset price is a key component of semi-strong form of the Efficient Market Hypothesis. In this study, we explore the impact of public information arrivals on cryptocurrency market via Twitter posts. The empirical analysis was conducted through various methods including Kapetanios unit root test, Maki cointegration analysis and Markov regime switching regression analysis. Results indicate that while in bull market positive public information arrivals have a positive influence on Ripple's value; in bear market, however, even if the company releases good news, it does not divert out the Ripple from downward trend.

Cyberbullying Detection by Sentiment Analysis of Tweets' Contents Written in Arabic in Saudi Arabia Society

  • Almutairi, Amjad Rasmi;Al-Hagery, Muhammad Abdullah
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권3호
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    • pp.112-119
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    • 2021
  • Social media has become a global means of communication in people's lives. Most people are using Twitter for communication purposes and its inappropriate use, which has negative effects on people's lives. One of the widely common misuses of Twitter is cyberbullying. As the resources of dialectal Arabic are rare, so for cyberbullying most people are using dialectal Arabic. For this reason, the ultimate goal of this study is to detect and classify cyberbullying on Twitter in the Arabic context in Saudi Arabia. To help in the detection and classification of tweets, Pointwise Mutual Information (PMI) to generate a lexicon, and Support Vector Machine (SVM) algorithms are used. The evaluation is performed on both methods in terms of the F1-score. However, the F1-score after applying the PMI is 50%, while after the SVM application on the resampling data it is 82%. The analysis of the results shows that the SVM algorithm outperforms better.

트위터를 통한 기업과 고객과의 소통: 지속적인 팔로윙과 구전 의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구 (Following Firms on Twitter: Determinants of Continuance and Word-of-Mouth Intentions)

  • 김홍기;손재열;서길수
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권3호
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    • pp.1-27
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    • 2012
  • Many companies have recently become interested in using social networking sites such as Twitter and Facebook as a new channel to communicate with their customers. For example, companies often offer "special deals" (e.g., coupons, discounts, free samples, etc.) to their customers who participate in promotions or events on social networking sites. Companies often make important announcements on their products or services on social networking sites. By doing so, customers are encouraged to continue to have relationships with companies on social networking sites and to recommend the companies' presence on social networking sites to other potential customers. Moreover, customers who keep close relationships with companies on social networking sites often provide the companies with valuable suggestions and feedback. For instance, Starbucks has more than 2 million followers on Twitter, and often receive suggestions and feedback for their product offerings and services from the followers on Twitter. Although companies realize potential benefits of using social networking sites as a channel to communicate with their customers, it appears that many companies have difficulty forging long-lasting relationships with customers on social networking sites. It is often reported that many customers who had followed companies on Twitter later stopped following them for various reasons. Therefore, it is an important issue to understand what motivates customers to continue to keep relationships with companies on social networking sites. Nonetheless, due attention has yet paid to this issue until recently. This study intends to contribute to our understanding on customers' intention to continue to follow companies on Twitter and to spread positive word-of-mouth about companies on Twitter. Specifically, we identify seven potential factors that customers perceive as important in evaluating their experience with companies on Twitter. The seven factors include similarity, receptivity, interactivity, ubiquitous connectivity, enjoyment, usefulness and transparency. We posit that the seven perception factors can affect the two types of satisfaction, emotional and cognitive, which can in turn influence on customers' intention to follow companies on Twitter and to spread positive word-of-mouth about companies on Twitter. Research hypotheses formulated in this study were tested with data collected from a questionnaire survey administered to customers who had been following companies on Twitter. The data was analyzed with the partial least square (PLS) approach to structural equation modeling. The results of data analysis based on 177 usable responses were generally supportive of our predictions for the effects of the seven factors identified and the two types of satisfaction. In particular, out results suggest that emotional satisfaction was strongly influenced by perceived similarity, perceived receptivity, perceived enjoyment, and perceived transparency. Cognitive satisfaction was significantly influenced by perceived similarity, perceived interactivity, perceived enjoyment, and perceived transparency. While cognitive satisfaction was found to have significant and positive effects on both continued following and word-of-mouth intentions, emotional satisfaction had a significant and positive effect only on word-of-mouth intention.

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