• 한국비블리아학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.57-73
• /
• 2011

본 연구의 목적은 국내 대학도서관 블로그의 운영 및 관리 현황을 조사 분석하고 이를 활성화할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 연구방법으로 첫째, 기존의 대학도서관 블로그와 관련된 선행연구를 분석하여 이론적 배경을 살펴보았다. 둘째, 현재 운영되고 있는 국내 대학도서관 블로그 가운데 비교적 활성화된 대학도서관 블로그의 콘텐츠를 조사 분석하였다. 셋째, 국내 대학도서관 블로그 운영을 담당하는 사서들을 대상으로 설문조사를 통해서 블로그 운영 및 관리에 대한 현황과 문제점을 파악하였다. 이와 같은 조사 분석을 통해 국내 대학도서관의 블로그 활성화 방안을 제시하였다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
• /
• 제5권1호
• /
• pp.15-32
• /
• 2015

This article analyzes motivations behind social sciences blog posts citing journal articles in order to find out whether blog citations are good indicators for the societal impact or benefits of research. A random sample of 300 social sciences blog posts (out of 1,233 blog posts) from ResearchBlogging.org published between 01/01/2012 to 18/06/2014 were subjected to content analysis. The 300 blog posts had 472 references including 424 journal articles from 269 different journals. Sixty-one (22.68%) of all cited journals were from the social sciences and most of the journals with high frequency were highly cited general science journals such as PNAS and Science. Seventy-five percent of all journals were referenced only once. The average age of articles cited at the time of citation was 5.8 years. Discussion and criticism were the two main categories of motivations. Overall, the study shows the potential of blog citations as an altmetric measure and as a proxy for assessing the research impact. A considerable number of citation motivations in blogs such as disputing a belief, suggesting policies, providing a solution to a problem, reacting to media, criticism and the like seemed to support gaining societal benefits. Societal benefits are considered as helping stimulate new approaches to social issues, or informing public debate and policymaking. Lower self-citation (compared to some other altmetric measures such as tweets) and the fact that blogging involves generating content (i.e. an intellectual process) give them an advantage for altmetrics. However, limitations and contextual issues such as disciplinary differences and low uptake of altmetrics, in general, in scholarly communication should not be ignored when using blogs as a data source for altmetrics.

• 정보관리연구
• /
• 제42권4호
• /
• pp.195-223
• /
• 2011

본 연구는 국내 179개 4년제 대학 전체를 대상으로 도서관 웹사이트 분석을 통하여 도서관 2.0 기반 서비스의 운영 현황과 실태를 비교분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학도서관에서 도서관 2.0 기반 서비스로 가장 많이 제공하는 서비스의 형태는 (1) 이용자 서평, (2) RSS, (3) 태그, 태그 크라우드, (4) 모바일 앱, (5) Facet 기능, (6) Open API의 순이다. 둘째, 도서관 2.0 기반 서비스를 가장 많이 제공하는 도서관은 서울대학교 중앙도서관, 전주대학교 중앙도서관, 한국기술교육대학교 다산정보관의 순이며, 5개 이상 9개 이하로 제공하는 기관이 31개 기관, 4개 이하로 제공하는 기관이 145개 기관으로 나타났다. 셋째, 대학도서관의 도서관 2.0 기반 서비스는 9개 항목(이용자 서평, RSS, 모바일 앱, Facet 기능, 블로그, 트위터, 개인화서비스, 소장위치 문자전송, 페이스 북)에서 국공립대학교가 사립대학교보다 운영비율이 높았고, 나머지 6개 항목에서는 사립대학교가 국공립대학교보다 운영 비율이 높았다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제55권1호
• /
• pp.173-192
• /
• 2024

본 연구는 대학생 설문을 통해 Z세대가 일상적으로 협업을 하면서 어떻게 정보와 상호작용하는지 그 과정과 양상을 설명하였다. 본 연구는 특별히 급진적 변화 이론(Radical Change Theory)을 적용하여 대학생은 챌린지를 어떤 플랫폼으로 진행하며 어떤 정보행동을 보이는지, 또한 어떤 변화하는 관점을 적용하는지 알아보았다. 대학생들은 인스타그램과 네이버 블로그 등의 플랫폼을 주로 활용하여 챌린지에 참여하였다. 이론의 정보탐색 유형 가운데 첫 번째 유형인 정보탐색의 변화 측면에서는, 정보를 탐색하는 방식이 10여 년 전 디지털 시대가 도래할 때와는 사뭇 다르게 폭넓고 다양한 정보 행동이 관찰되었다. 정보원은 디지털화된 정보원뿐만 아니라 전통적인 정보원인 단행본이나 인적 정보원도 활발하게 활용하였다. 복합 매체의 정보 종류를 가장 많이 활용하였으며, 챌린지를 위해서는 자발적으로 협업을 진행하였다. 정보 행동의 유형2인 변화하는 관점 측면에서 정보획득과 지식확보를 위한 주요 동기가 챌린지를 참여하게 하였으며, 상호영향의식, 사회적 참여의식과 정서적 연계 등의 공동체 의식을 느끼는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.91-117
• /
• 2022

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.