• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제3권2호
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• pp.50-57
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• 2015

An online survey was conducted to assess motivations for using, reliance on, and perceived credibility of political blogs and microblogs during both the Taiwanese general election of 2009 (the blog epoch) and the presidential elections of 2012 (the microblog epoch). Results indicated higher reliance on and motivation for using political blogs than microblogs. Blogs were also perceived to be more credible than microblogs. Respondents who primarily engaged in blogging for information purposes were more likely to judge candidate blogs as highly credible, whereas interest in entertainment emerged as the strongest predictor of the perceived credibility of microblogs. This research also provided quantitative evidence showing how users viewed blogs and microblogs differently in the context of political campaigns. The aim is to explore the pros and cons of blogging and microblogging as a tool for political communication.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.180-185
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• 2012

소셜 러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 관계 형성을 강조한 것으로, 블로그, SNS, 위키, UCC, 마이크로블로그 등과 같은 소셜 미디어를 학습플랫폼으로 활용하여 소셜의 효과가 학습으로 연결될 수 있도록 설계할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 러닝을 이해하기 위한 세가지 키워드인 맥락, 연결, 협업을 중심으로 소셜 러닝 특성을 기술한다. 각 소셜 미디어 특징을 조사하여 소셜미디어가 소셜 러닝에 어떻게 활용이 될지를 알아보고 페이스북을 활용한 소셜러닝 시스템 구축 방법을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1438-1444
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• 2018

Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, use of microblogs such as Facebook, Twitter, and Instagram has been rapidly increasing. Many users check for new information on microblogs because the content on their timelines is continually updating. Therefore, clustering algorithms are necessary to arrange the content of microblogs by grouping them for a user who wants to get the newest information. However, microblogs have word limits, and it has there is not enough information to analyze for content clustering. In this paper, we propose a semantic-based K-means clustering algorithm that not only measures the similarity between the data represented as a vector space model, but also measures the semantic similarity between the data by exploiting the TagCluster for clustering. Through the experimental results on the RepLab2013 Twitter dataset, we show the effectiveness of the semantic-based K-means clustering algorithm.

• 경영과학
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• 제29권2호
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• pp.1-20
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• 2012

While feeling anxious about the risk of exposure of personal information and privacy, users of microblogs and social network services are continuously using them. This study aims to develop a model to investigate this phenomenon. Specifically, this study explores the relationship between personal characteristics (represented by privacy concern and self-presentation) and an individual's self-disclosure. An individual's personal belief (represented by perceived risk and perceived trust) is also tested as an mediator between the relationship. Through a questionnaire survey to 183 twitter users in Korea, the results indicate that self-presentation has a direct influence on self-disclosure as well as an indirect influence through perceived trust. In contrast, privacy concern has not a direct but an indirect negative influence on self-disclosure through perceived risk. In conclusion, self-presentation has a stronger influence on self-disclosure then privacy concern to Twitter users. An individual who has a higher propensity for self-presentation will form a stronger perceived trust on Twitter, which in turn, affects the individual's self-disclosure. On the other hand, an individual who is more concerned with personal privacy will feel more serious about perceived risk, which in turn, negatively influences one's perception of the trust in Twitter as well as his desire for self-disclosure.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.195-203
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• 2011

본 연구는 오프라인에서 실시되고 있는 강의식 수업이 학습내용 전달이라는 목적을 달성하기 위해 교수자와 학습자 및 학습자간의 원활한 의사소통의 기회가 구조적으로 제한되고 있는 점에 문제의식을 갖고 출발하였다. 이 같은 한계점을 보완하기 위해 강의식 수업 현장에서 마이크로블로그를 활용한 실시간 의사소통 환경을 조성하여 의사소통 증진 및 수업 촉진의 가능성이 검증되었다. 연구수행을 위해 K대학교 학생 14명이 8주간에 걸쳐 강의식 수업시간에 실시간으로 마이크로블로그 활동을 실시하였다. 그 결과 마이크로블로그에서 교류되는 온라인 콘텐츠를 통해 학습자들의 아이디어 생성 및 교환, 그리고 협력적 활동이 발견되었으며, 높은 수준의 수업 만족도를 바탕으로 수업에 적극적인 참여를 한 것으로 나타났다. 제언사항으로, 향후 온라인 콘텐츠를 활용한 학습효과를 제고시키기 위하여 수업집중도 향상, 콘텐츠 질관리, 그리고 온오프라인 병행수업전략 개발의 필요성이 제안되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.495-509
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• 2011

기술의 급격한 발달에 따라 유비쿼터스 환경 등 다양한 기술적 기반이 확충되면서 최근 소셜 미디어를 활용한 교육활동인 이른바 소셜 러닝에 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 소셜 미디어 콘텐츠를 활용하는 학습자의 다양한 참여유형을 분석하고, 나아가 학습을 촉진시킬 수 있는 전략을 탐구하기 위해 실시되었다. 구체적으로, 연구를 수행하기 위한 연구모형으로서 소셜 미디어 콘텐츠 활용 유형을 크게 두 시각으로 나누어 접근하였다. 첫째는 읽기 및 쓰기활동에 근거한 참여형태에 따른 분류로서 프로슈머형, 생산자형, 소비자형, 그리고 비참여자형으로 구분하였다. 둘째는 수업 활동 및 수업외 활동에 따른 참여내용별 분류로서 수업내용, 수업관리, 정서표현, 그리고 친교활동으로 범주화하였다. 본 연구에서 상정한 참여유형을 실증적으로 검증하기 위해 K대학교 학생 14명을 대상으로 8주간 마이크로블로그를 활용한 소셜 미디어 활동을 실시하였으며, 참여형태 및 참여내용에 따른 다양한 학습활동 결과가 분석되었다. 연구결과에 근거하여 소셜 미디어 활용학습 촉진을 위한 방안으로 학습자 분석의 중요성, 교수자 역할의 증대, 그리고 수업모형의 설계 원리와 관련된 내용이 제시되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-140
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• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1043-1051
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• 2016

트위터 문서는 웹 문서에 비해 길이가 짧기 때문에 웹 기반의 개체 링킹 기법을 그대로 적용시킬 수 없어 사용자 정보나 집단의 정보를 활용하는 방법들이 시도되고 있다. 하지만, 트윗의 개수가 충분하지 않은 사용자의 경우 데이터 희소성 문제가 여전히 발생하고 관련이 없는 집단의 정보를 사용할 경우 링킹의 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제를 해결하기 위해 단일 트윗 내의 의미 관련도 뿐만 아니라 사용자의 트윗 집합과 다른 사용자들의 트윗 집합까지 고려하여 데이터 희소성을 해결하고, 관련성이 높은 사용자들의 트윗 정보에 가중치를 주어 트윗 개체 링킹의 성능을 높이고자 한다. 실제 트위터 데이터를 활용한 실험을 통해 제안하는 트윗 개체 링킹 기법이 기존의 기법에 비해 높은 성능을 가지며, 유사도가 높은 사용자의 정보를 사용하는 것이 트윗 개체 링킹에서 데이터 희소성 해결과 링킹 정확도 향상에 연관성이 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.