블로그 공간은 블로거들의 이동 및 블로거들의 행동에 의해 시간에 따라 지속적으로 변화한다. 이러한 블로그 공간의 변화를 분석함으로써 블로그 공간이 발전해 온 경향을 알 수 있으며, 나아가 향후 발전 과정을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 한국 블로그 공간의 구조적 특성이 시간의 흐름에 따라 변화하는 모습을 심도 있게 분석한다.
편리한 블로그 사용과 블로그에서의 정보 탐색을 위해서는 내용에 기반한 분류가 필요하다. 대부분의 블로그 사이트에서는 내용 기반 분류를 제공하고 있으나, 블로거들은 자신이 작성한 블로그에 대한 수동 분류를 입력하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 분류가 제공되는 블로그 사이트에서 각 분류별 문서를 수집하고, 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도를 활용하여 문서 내 어휘의 자질 가중치를 부여하고, 다양한 학습기를 이용하여 분류 모델을 생성한 뒤 블로그의 특성에 적합한 자질 추출 알고리즘과 분류 알고리즘을 찾아낸다. 실험에서는 본 논문에서 고안한 CTF-IECDF와 나이브 베이즈 멀티노미얼로 조합한 분류 모델이 75.40%의 분류 정확률을 보였다.
오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
Web 2.0으로 불리는 새로운 세대의 웹에서, 블로그를 통하여 누구나 손쉽게 정보나 의견을 세상에 알릴 수 있게 되었고 이러한 블로그를 효과적으로 검색하기 위해서 블로그의 특성을 고려한 검색 알고리즘들이 새롭게 제안이 되고 있다. 그러나 실제 블로그 검색 시스템에 적용된 키워드 기반 검색이나 블로그간의 링크 분석을 통한 랭킹만으로는 사용자가 기대하는 성능을 발휘하지 못한다. 본 논문에서는 검색 결과를 향상시키기 위해 블로그 글과 검색어와의 연관성을 고려한 주제어 가중치 기반의 블로그검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 블로그 글 마다 주제어(Topic)를 추출하여 색인어보다 더 높은 가중치를 부여한다. 기존 시스템과의 비교에서 제안된 방법이 실제 검색 결과에서 재현율이 향상됨을 알 수 있었다.
인터넷 기술의 발달로 인해 온라인상에서도 사회연결망이 나타나고 있다. 블로그 월드는 대표적인 온라인 사회연결망이다. 블로그 월드의 구성원인 블로거는 정보를 생성할 수도 있고, 정보를 얻기 위하여 다른 블로거와 명시적 관계를 맺을 수도 있으며, 이러한 관계를 통해 온라인 사회연결망인 블로그연결망을 구성한다. 사회 연결망 이론에서는 사회 연결망에서 정보의 파급이 구성원간의 관계를 통하여 이루어진다고 한다. 그러나 블로그 연결망과 실제 블로그 월드에서 발생한 정보 파급 이력을 비교 관찰해 보면, 사회연결망 이론과 달리 관계가 존재하지 않는 구성원 사이에서 정보 파급이 일어난다. 또한, 정보의 파급이 폭발적으로 일어나는 현상도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 현상이 서로 연관이 있음을 밝히고, 이러한 현상을 일으키는 원인을 규명하는 분석방법을 제안한다. 제안하는 분석방법은 다음과 같다. 우선, 관계가 존재하지 않는 구성원 간에 정보 파급 현상을 유발할 수 있는 후보원인들을 모두 도출한다. 다음으로, 폭발적인 정보 파급 현상을 보이는 정보의 집단을 데이터 마이닝의 클러스터링 기술을 이용하여 도출한다. 도출된 정보의 집단과 후보 원인간의 상관관계를 데이터 마이닝의 특성분석 방법을 이용하여 구한다. 블로그 월드는 구성원과 그 사이의 관계, 정보 파급 이력에 대한 데이터를 모두 저장하고 있다. 본 논문은 실제 블로그 월드의 데이터를 이용하여 블로그 월드에서 정보의 폭발적 파급을 유발하는 원인들을 규명하고 그 원인들이 가지는 특징을 설명하였다.
웹 3.0으로 진화중인 웹 환경 하에서 블로그는 사용자 주도적인 웹의 특성을 가장 잘 표현하는 집합체 중 하나로, 기존의 웹 정보자원과 구분되는 새로운 형태의 지식베이스로써의 역할을 담당하고 있다. 기존의 웹 정보자원들이 사이트 단위로 광범위한 주제를 다루었던 것에 반해, 블로그의 정보자원은 사용자의 관심사에 따라 특정 정보들이 블로그 단위로 밀집되어 있으며 또한 사용자 태깅에 의해 게시된 정보자원에 대한 분류기준을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 블로그의 특징들을 이용하여 보다 좀 더 효과적인 정보검색에 활용하기 위하여 블로그의 제목 키워드나 태그를 활용하여 태그 계층구조를 만들고 그 계층구조를 적용한 포스트군집화 방법론을 개발하여 기존의 블로그 검색과는 다른 특성을 가진 검색결과를 제시하였다. 이를 위하여 블로그 태그간의 관계성이 반영된 태그 계층구조를 생성하고 태그 유사도에 따른 태그군집화 방법을 개발하였다. 본 논문은 제안된 방법론을 구현한 프로토타입 시스템을 통해 실제사례에서의 연구의 적용 가능성을 판단하였으며, 군집 유사도 평가기준인 CSIM(Cluster SIMilarity)을 사용하여 골든 스탠다드의 유사도 비교를 통해 개발된 방법론과 시스템의 성과를 평가하였다.
블로그는 현재 광범위하게 대중성을 얻고 있는 온라인 커뮤니케이션의 최근 형태이며, 블로그 사용이 빠른 속도로 주류를 형성해 나가고 있다. 초기 HCI 분야에서의 온라인 커뮤니케이션(CMC)에 대한 연구는 사용자가 시스템의 소프트웨어나 하드웨어의 인터페이스를 어떻게 대하는가 하는 점에 초점이 맞춰졌었지만, 최근에는 온라인 커뮤니티, 블로그처럼 사용자들이 인터넷을 통한 사회화가 어느 때보다 활발하게 이루어지고 있기 때문에, 시스템의 사용성에 대한 고려만으로는 충분하지가 않다. 즉, 시스템이 어떻게 사용자들 간에 사회적 상호 교류를 지원할 수 있고, 이러한 사회적 교류가 원활하게 이루어지기 위해서 시스템이 어떻게 설계되어야 하는 지에 대한 이해가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 실제 블로그 이용자들을 대상으로 이들과 상호 연결된 블로거들과의 온라인에서의 관계적 행위를 살펴보고, 또한 이러한 행위가 네트워크 구조적 특성과는 어떠한 상관 관계를 가지는지를 심층 인터뷰와 사회 네트워크 분석법을 이용하여 탐색적으로 알아보고자 한다. 본 연구 결과를 통해서 얻은 사용자들의 온라인 교류 시 보이는 행위적 특성을 바탕으로 온라인 개인 미디어 서비스 설계에 대한 가이드라인을 제안해 보고자 한다.
본 연구의 목적은 블로그 콘텐츠의 신뢰에 영향을 미치는 블로그 속성을 찾는 것이다. 이를 위하여 1단계에서는 블로그 이용자의 질적 설문을 통하여 파워블로그 사용후기의 신뢰 속성을 도출하고, 2단계로 온라인 설문조사를 실시하여 각 신뢰 속성의 중요도를 평가하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째 소비자가 블로그 사용후기의 신뢰성을 평가하기 위해 고려하는 35개의 신뢰 속성이 도출되었다. 개별 신뢰 속성은 유명도, 실재감, 매력도, 진실성, 전문성의 다섯 신뢰요인으로 범주화되었다. 둘째 전반적으로 '가치 있는 정보의 제공'과 '진실한 의도'가 블로그 신뢰성 평가에 가장 중요한 영향을 미치는 속성으로 나타났다. 또한 블로그의 매력도 역시 신뢰성 판단에 영향을 미치는 속성이었다. 셋째 전통적인 신뢰연구에서 주목받지 못했던 '실재감'이 주요한 신뢰속성으로 등장하였다. 남녀의 차이와 블로그 이용 동기에 따른 신뢰속성의 중요도가 함께 분석되었으며, 이에 근거한 이론적 실무적 함의가 제시되었다.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
본 연구는 소셜 미디어 이용자들의 상호작용을 통한 제품정보 확산 패턴으로 트위터와 블로그의 특성차이에 따른 영향력을 확인해 보고자 시도되었다. 이에 각 매체에서의 제품정보에 관한 포스팅 수를 이용하여 바스모형을 통해 정보확산패턴을 확인해 보았다. 분석 결과 첫째, 블로그와 트위터 모두에서 실용재에 비해 쾌락재가 정보확산 속도가 빨랐다. 둘째, 제품유형에 관계없이 트위터는 블로그에 비해 모방효과의 영향력이 높게 나타났으며, 블로그는 트위터에 비해 혁신효과의 영향력이 높았다. 이를 통해 블로그는 트위터에 비해 이용자가 본인 스스로 직접적으로 정보를 찾는 경향이 더 높은 경향이 있으며, 트위터는 블로그에 비해 혁신에 대한 주관적 평가보다는 다른 사람으로의 전달된 평가에 더 의존하는 경향이 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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