• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.149-158
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• 2012

소셜미디어(Social Media)는 최근 집단지성 형성의 새로운 매체로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구는 소셜미디어의 사회적 함의를 규명하고 그에 근거하여 지식 창조 플랫폼(Knowledge Creation Platform)으로서의 소셜미디어 관리를 위한 개념적 틀을 탐색 차원에서 제시하고자 하였다. 소셜미디어를 통한 정보 소통은 문자 그대로 범사회적 영향을 끼치는 공공성이 강하기 때문에 민간 기업뿐만 아니라 정부를 비롯한 각급 공공기관에서도 홍보, 크라우드 소싱(Crowd Sourcing) 등 다양한 용도로 그 활용방안을 모색하고 있다. 특히 빅데이터(Big Data) 시대와 맞물리면서 소셜미디어가 사회적 지식창조 플랫폼으로서의 가능성을 열고 있다는 측면에서 볼 때 본 연구에서 제시하는 소셜미디어 관리를 위한 개념적 틀은 향후 지식창조 플랫폼으로서의 소셜미디어 관리모델을 구체화하는데 중요한 단서와 기본방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2241-2246
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• 2015

최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 소셜 미디어상에는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들이 대량 포함되어 있어 고객 피드백을 파악할 수 있는 방법으로 소셜 빅 데이터를 이용하는 것이 매우 효율적 이다. 본 논문에서는 관광서비스 산업의 대표기업인 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 고객피드백 정보수집과 분석이 가능한 평가방안을 제안한다. 그것을 위해 우선 서비스 모델을 설계하고 구축하고 테스트 베드로서 국내 최대 규모의 여행사를 중심으로 빅5 여행사에 대해 미디어 채널, 소비자 만족도 , 브랜드 이미지 등을 분석한다. 또한 긍정지수와 부정지수로 호감도를 평가하여 비교분석한 결과를 제시한다. 평가항목에 따라 개선해야 되는 분야를 알 수 있어 제안한 평가방법은 해당 여행사가 보다 효율적으로 고객을 관리하는데 효과적임을 알 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.164-172
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• 2023

In this study, we identify the recognition of 'The First Slam Dunk', which is gaining popularity as a sports-based cartoon through big data analysis of social media channels, and provide basic data for the development and development of various contents in the sports industry. Social media channels collected detailed social big data from news provided on Naver and Google sites. Data were collected from January 1, 2023 to February 15, 2023, referring to the release date of 'The First Slam Dunk' in Korea. The collected data were 2,106 Naver news data, and 1,019 Google news data were collected. TF and TF-IDF were analyzed through text mining for these data. Through this, semantic network analysis was conducted for 60 keywords. Big data analysis programs such as Textom and UCINET were used for social big data analysis, and NetDraw was used for visualization. As a result of the study, the keyword with the high frequency in relation to the subject in consideration of TF and TF-IDF appeared 4,079 times as 'The First Slam Dunk' was the keyword with the high frequency among the frequent keywords. Next are 'Slam Dunk', 'Movie', 'Premiere', 'Animation', 'Audience', and 'Box-Office'. Based on these results, 60 high-frequency appearing keywords were extracted. After that, semantic metrics and centrality analysis were conducted. Finally, a total of 6 clusters(competing movie, cartoon, passion, premiere, attention, Box-Office) were formed through CONCOR analysis. Based on this analysis of the semantic network of 'The First Slam Dunk', basic data on the development plan of sports content were provided.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.169-175
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• 2023

본 논문에서는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 박물관과 게이미피케이션을 이용한 박물관 관련 빅데이터를 분석하고 소셜미디어에서 거론되는 관람객들의 인식을 파악하고 비교하여 게이미피케이션 이용 방안을 제시한다. 본 논문은 수집된 데이터를 바탕으로 박물관을 관람한 관람객과 게이미피케이션을 이용한 박물관의 관람객의 인식을 비교 분석하여 자료를 제공하는 것이 목적이다. 본 논문은 소셜미디어 분석툴인 TEXTOM을 활용하여 소셜미디어 분석을 통해 관람객의 인식을 조사하여 인식 차이를 파악한다. 분석결과 기존에 전시형태로 관람하는 박물관에 비해 게이키피케이션을 활용한 박물관 관람에 재미와 흥미를 느낀다는 것으로 나타났다. 더불어 키워드 및 연관 키워드 분석결과를 바탕으로 국립중앙박물관과 독립기념관의 박물관 인식, 관람동기, 관람형태를 확인하였다. 더불어 기존 박물관에 비해 게이미피케이션을 이용한 박물관을 관람한 관람객의 성취감이 더 높이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 향후 박물관 관람에 있어 게임 관련 콘텐츠를 개발 및 활성화하여 많은 관람객들이 박물관에 관심도를 높이고 재미와 흥미를 느낄수 있을것이라 판단된다. 연구의 분석결과는 박물관에 관람한 관람객의 전반적인 인식을 파악하기 위한 기초자료로 의미있을 것이라 사료되며, 이를 바탕으로 관람객이 박물관을 다양하게 관람 및 체험할 수 있도록 활성화될 것이라 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.583-600
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• 2014

Social media is considered a valuable platform for gathering and analyzing the collective and subconscious opinions of people in Internet and mobile environments, where they express, explicitly and implicitly, their daily preferences for brands and products. Extracting and tracking the various attitudes and concerns that people express through social media could enable us to categorize brands and decipher individuals' cognitive decision-making structure in their choice of brands. We investigate the cognitive network structure of consumers by building an inter-category map through the mining of big data. In so doing, we create an improved online recommendation model. Building on economic sociology theory, we suggest a framework for revealing collective preference by analyzing the patterns of brand names that users frequently mention in the online public sphere. We expect that our study will be useful for those conducting theoretical research on digital marketing strategies and doing practical work on branding strategies.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.295-305
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• 2016

본 연구는 기업정보 제공 소셜미디어 나타난 빅데이터 분석을 통해 전 현직 구성원의 직무 만족도에 영향을 미치는 내부평판 요인과 각 평판 요인별로 대기업과 중소기업간의 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과 전체적으로는 '복지 및 급여'가 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었으며, 대기업에서는 '경영진' 항목이, 중소기업에서는 '복지 및 급여' 항목이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 대기업과 중소기업간 차이를 분석한 결과 '직무만족도', '복지 및 급여', '업무와 삶의 균형' 항목이 두 집단간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 수준에서 대기업 평균이 높은 것으로 확인되었으나, 정성적인 평가 내용이 포함된 비정형데이터 분석 결과 '직무만족도'와 '업무와 삶의 균형' 항목에 대한 만족도 비율은 중소기업이 높은 것으로 나타났다. 동 연구는 기존 평판 연구에서 활용된 설문이나 실험연구 방식이 아닌 소셜 미디어에 나타난 빅데이터 분석을 통해 직무만족도와 그 요인에 대한 연구라는 점에서 의의를 갖는다.

• 인간식물환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.455-466
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• 2019

This study was carried out to analyze trends in floral products and services through the big data analysis of various social networking services (SNSs) and then to provide objective marketing directions for the floricultural industry. To analyze the big data of SNSs, we used four analytical methods: Cotton Trend (Social Matrix), Naver Big Data Lab, Instagram Big Data Analysis, and YouTube Big Data Analysis. The results of the big data analysis showed that SNS users paid positive attention to flower one-day classes that can satisfy their needs for direct experiences. Consumers of floral products and services had their favorite designs in mind and purchased floral products very actively. The demand for flower items such as bouquets, wreaths, flower baskets, large bouquets, orchids, flower boxes, wedding bouquets, and potted plants was very high, and cut flowers such as roses, tulips, and freesia were most popular as of June 1, 2019. By gender of consumers, females (68%) purchased more flower products through SNSs than males (32%). Consumers preferred mobile devices (90%) for online access compared to personal computers (PCs; 10%) and frequently searched flower-related words from February to May for the past three years from 2016 to 2018. In the aspect of design, they preferred natural style to formal style. In conclusion, future marketing activities in the floricultural industry need to be focused on social networks based on the results of big data analysis of popular SNSs. Florists need to provide consumers with the floricultural products and services that meet the trends and to blend them with their own sensitivity. It is also needed to select SNS media suitable for each gender and age group and to apply effective marketing methods to each target.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-12
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• 2022

본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.193-200
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• 2021

최근 소셜미디어에서 관광지에 관한 게시글과 의견이 활발하게 공유된다. 이러한 소셜 빅데이터는 소비자가 인식하는 관광지의 객관적인 이미지를 파악할 수 있는 유의미한 정보를 제공한다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 이용해서 강원도 지역에 대한 관광 이미지를 분석하는 것이다. SNS 및 빅데이터의 대표적인 분석 방법인 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 절차를 사용해서 강원도의 관광 이미지를 분석하고 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 이미지 향상에 대한 방안을 제공하고자 하였다. 분석결과에 따르면, 강원도 지역의 관광으로 속초, 강릉, 양양 순으로 지명 언급이 높은 수준으로 나타났고, 여행목적은 맛집투어, 식도락, 가족여행, 휴가, 체험 등으로 나타났다. 특히, 당일여행, 주말, 체험 등을 선호하는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 네 가지 제안을 하였다. 첫째, 강원도 관광의 활성화를 위하여 가격대별로 다양한 호텔, 숙박 시설과 체험 관광 마케팅이 필요하다. 둘째, 강원도의 자연경관과 수도권 근접성을 활용한 당일상품을 개발할 필요가 있다. 셋째, 강원도 향토음식과 전통식당의 홍보가 필요하다. 마지막으로 힐링과 가족여행에 적합한 관광 마케팅 개발이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 강원도의 관광 이미지를 현황을 파악하고 경쟁력을 향상할 수 있는 마케팅 전략을 제시하였다. 또한, 관광 소비자의 빅데이터를 관광사업 분야에서 활용할 수 있는 이론적 근거를 제공하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권6호
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• pp.457-464
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• 2020

This study aims to recognize customers' real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers' social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers' perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.