• 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.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권1호
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• pp.30-44
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• 2022

This research aims to identify and reveal the meaning of memes about COVID-19, and explain changes in meme content in regard to the information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. The data is sourced from memes that are shared on social media, especially WhatsApp groups in the period of January to June 2020. To reveal the meaning of memes, a semiotic analysis of Roland Barthes' model is used. Qualitative analysis is used to reveal the relationship between memes and the information development of COVID-19 in Indonesia. The results of the study show that meme content has shifted according to three stages of information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. When COVID-19 was not yet confirmed in Indonesia, meme content contained mostly humor that was not educative, moreover it seemed to underestimate the coronavirus. Meme content which is mostly humorous and pornographic occurred when COVID-19 was confirmed in Indonesia and during the lockdown policy. At last, as the government has begun to distribute social assistance, the meme content looks more critical. The results of this research emphasize the urgency of the mass media as a source of public information during the COVID-19 pandemic, become a reference for the community in making memes as a forum for expressing feelings and social criticism, and serve as a reference for the government to act and make the right decisions related to the pandemic that is endemic in their country.

• 유통과학연구
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• 제19권6호
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• pp.51-64
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• 2021

Purpose: A restaurant is a business of the physical distribution of food and beverages which includes intercultural interaction. This research paper aims to examine the influence of Japanese taste as a product advantage, determining service quality factor in the restaurant business, the e-CRM that involves technology, social media campaigns to reach the target market of young people, and customer satisfaction on customer loyalty in Sushi Tei restaurant. This study also intends to find direct and indirect influence between the variables. Research design, data and methodology: Quantitative research was conducted using a survey method by distributing 100 questionnaires to Sushi Tei customers in Jakarta, consisting of Gen Z and Millennials. Samples were taken at each outlet in the Jakarta area on weekend and weekdays by purposive sampling. Data was generated by path analysis Results: The results showed that Japanese taste, service quality, and e-CRM significantly influence customer satisfaction and customer loyalty. However, social media campaigns failed to influence customer loyalty. As a result, customer satisfaction has a significant influence on customer loyalty within Sushi Tei restaurant. Conclusion: The study also proposed significant implications to develop and maintain a relationship with the customer to gain satisfaction and loyalty in the food and beverage industry.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 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.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.396-404
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• 2022

Online social networks contain a large amount of data that can be converted into valuable and insightful information. Text mining approaches allow exploring large-scale data efficiently. Therefore, this study reviews the recent literature on text mining in online social networks in a way that produces valid and valuable knowledge for further research. The review identifies text mining techniques used in social networking, the data used, tools, and the challenges. Research questions were formulated, then search strategy and selection criteria were defined, followed by the analysis of each paper to extract the data relevant to the research questions. The result shows that the most social media platforms used as a source of the data are Twitter and Facebook. The most common text mining technique were sentiment analysis and topic modeling. Classification and clustering were the most common approaches applied by the studies. The challenges include the need for processing with huge volumes of data, the noise, and the dynamic of the data. The study explores the recent development in text mining approaches in social networking by providing state and general view of work done in this research area.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권2호
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• pp.203-216
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• 2023

본 연구는 전북지역 대학생 447명을 대상으로 소셜미디어 이용동기 유형에 따른 소셜미디어 이용실태, 관련 식행동 및 체중조절 행태 등을 조사한 결과는 다음과 같다. 소셜미디어 이용동기 유형은 '흥미중심군,' '다목적 정보탐색군,' '관계중심군'으로 분류하였다. 조사대상자는 유튜브, 인스타그램, 페이스북을 주로 이용하며, '흥미중심군'은 게임, 스포츠 경기 및 교육 강의 등, '다목적 정보탐색군'은 음악, 영화, 드라마 및 먹방, 패션 등, '관계중심군'은 뉴스, 정치이슈 및 교육 강의에 관심이 높았다. 조사대상자의 소셜미디어 1일 이용시간은 모든 군에서 1시간 이상 1시간 30분 미만이 40.7%로 나타났다. 소셜미디어 관련 식행동의 군집별 평균은 '다목적 정보탐색군' 3.09 ± 0.82점, '관계중심군' 2.67 ± 0.75점, '흥미중심군' 2.40 ± 0.86점이었다. '소셜미디어에서 음식 레시피에 관한 정보를 듣고 따라서 요리를 한 적이 있다'가 가장 높은 식행동점수를 보였다. 현재 자신의 체중에 대하여 '흥미중심군'과 '다목적 정보탐색군'이 '관계중심군'보다불만족수준이높았으며, 실제체중조절경험이더많으며, 소셜미디어의체중조절 정보를 더 많이 이용하고 있었다. 가장 선호하는 체중조절 방법은 '규칙적인 운동'이나 '다목적 정보탐색군'은 다른 군보다 높게 '소셜미디어의 홈 트레이닝'을 병행하고 있었다. 이상의 결과, 전북지역 대학생의 소셜미디어 이용동기 유형이 '흥미중심군'과 '다목적 정보탐색군'일 때 '관계중심군'보다 체중조절 경험이 더 많으며 소셜미디어에서 관련정보를 더 활용하고 있었다. 따라서 향후 체중조절 관련 교육 프로그램은 대학생들의 소셜미디어 이용행태를 고려하여 흥미와 관심을 유발할 수 있는 주제로 프로그램을 구성하고 장소와 시간제약이 없도록 소셜미디어 매체를 활용함으로써 보다 많은 학생들에 대한 참여유도가 필요할 것으로 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.163-176
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• 2022

비즈니스 생태계의 불확실성이 증가함에 따라 공급사슬 내에서 야기는 되는 리스크의 종류도 매우 복잡하고 다양해 지고 있다. 특히 최근 정보통신기술의 발달로 기존 기업이 직면하던 전통적인 공급사슬 리스크 요인 이외에 새로운 리스크 요인을 고려할 필요가 있다. 대표적으로 소셜 미디어를 통한 부정적 구전을 예를 들 수 있다. 이에 본 연구는 대표적인 소셜 미디어인 유튜브(YouTube) 통해 제조 기업을 대상으로 부정적 구전의 파급력에 대해서 연구하였다. 보다 구체적으로는 부정적 구전의 제작자의 사회적 자본이 부정적 구전의 파급력에 어떤 영향을 주는 살펴보고, 그 과정에서 동영상의 부정적 감정이 어떤 역할을 하는지 연구하였다. 그 결과 부정적 구전 생성자의 사회적 자본은 부정적 구전의 규모와 속도에 영향을 주며, 나아가 동영상의 부정적 감정 단어는 동영상 제작자의 사회적 자본과 부정적 구전의 규모에 있어 조절효과를 보였다.

• 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.