SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 더불어 이를 다양한 목적을 충족시키는 연구가 진행되고 있다. 많은 연구가 진행됨에 따라 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 연구의 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 그리고 국내 연구를 중심으로 243편을 조사 하였다. 다양한 분야의 학문을 살펴보기 위하여 학술 분류 KDC와 기본 연구자들의 관점 그리고 트위터 데이터의 직접 사용 등을 분석차원으로 구성하여 분석하였다. 연구 결과 다양한 학문에서 트위터를 분석 하고 있으며 그 방법 또한 단순 설문을 넘어 트위터 데이터를 직접 사용하는 연구가 많았다.
시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.
최근 기업의 효율적인 경영을 위해 다양한 소셜 채널에서 폭발적으로 생성되고 확산되는 빅 데이터를 실시간으로 분석하는 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 관광서비스에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 모델구축 방법을 제안하고 관광서비스에 관한 평판을 분석한다. 관광 산업 도메인 네트워크를 활용한 표준화, 일반화 확보를 위해 먼저 B2C 산업군 및 업종별 공통 수집원 추출 및 표준화 분석 체계 수립을 통한 해당 적용분야의 설계안 수립하고 관광객(소비자) 작성 게시글 분석을 위한 산업군 정보 추출하며 관광지, 숙박지, 교통 등 다양한 업종에 대한 분석 수행한다. 관광지에 대한 평가 기준을 기존의 설문이 아닌 SNS 상의 고객 의견을 바탕으로 호감도로 분석한다.
최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.
새로운 커뮤니케이션 플랫폼인 소셜네트워크 서비스(이하 SNS : Social Network Service)는 다양한 정보의 빠른 전달과 함께 상호신뢰를 바탕으로 의사소통을 강화하고 친밀감을 형성해 조직 활성화에 기여하였다. SNS의 사회적 중요성이 높아짐에 따라 군에서도 SNS를 통해 자발적 참여와 신뢰관계 구축을 바탕으로 군내 외 유대감 강화에 활용하고 있다. 그러나 국방 SNS 도입시 개인정보의 노출이나 프라이버시 침해, 군사자료의 유출 등과 같은 역기능은 군에 치명적인 요인이 될 수 있어 이에 대한 보안대책이 필요하다. 본 논문에서는 국방 SNS 도입을 위해 SNS 기능별 유형을 분류하고, 유형별 구조를 분석하여 국방 SNS에 필요한 보안기능요구사항을 제시하고자 한다.
최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
본 연구는 SNS 관광정보 경험자들을 대상으로 SNS 관광정보 서비스품질과 정보공유의도 간 영향관계 및 그 영향정도를 조사, 분석함으로써, SNS 관광정보 서비스 운영자들에게 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 통해 SNS 관광정보 서비스품질, 정보공유의도에 대한 선행연구들을 조사하고, 표본조사법을 통해 SNS 관광정보 이용경험자들의 의견을 수집, 통계적 분석을 실시하였다. 분석결과, SNS 관광정보 서비스의 품질요인 중 획득용이성과 상호작용성이 사용자의 정보공유의도에 영향을 미치는 것으로 나타나 서비스 운영자들에게 이용자들의 정보수집의 편의성 및 다른 이용자들과의 상호소통에 편리한 기능들의 서비스 수준제고에 대한 필요성을 제시하였다.
스마트폰 대중화와 맞물려 소셜네트워크 서비스 이용이 일상화되자 기업은 제품홍보 및 브랜드 인지도 제고를 위해 여러 개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용하고 있다. 기업은 소셜네트워크 서비스 마케팅 초기부터 현재까지 사용자의 관심유도와 자발적 참여 증진을 위해 게임의 기능적 측면과 정서적 즐거움을 재현하는 '게이미피케이션(Gamification)' 요소를 사용하고 있다. 따라서 본 연구는 소셜네트워크 서비스의 게이미피케이션 요소를 고찰하고 하나의 기업이 여러개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용할 때 나타나는 특징을 살펴보고자 했다. 우선 문헌연구를 통해 소셜네트워크 서비스와 게이미피케이션의 개념 및 특징을 고찰하였다. 다음으로 게이미피케이션 구성요소인 게임 기법과 역학, 재미유형을 정리하였다. 그리고 이론적 고찰에 근거하여 국내에서 가장 많이 사용하는 '카카오스토리', '밴드', '페이스북', '인스타그램' 4개의 소셜네트워크 서비스 중 3개 이상을 사용 중인 '코카콜라 코리아', '롯데마트', '캐논 코리아', '코오롱스포츠', '유니클로 코리아' 5개 기업의 게이미피케이션 마케팅 사례를 수집하여 게이미피케이션 마케팅 특징을 분석하고 시사점을 도출하였다. 마지막으로 소셜네트워크 서비스를 통한 게이미피케이션 마케팅 기획의 초석이 되길 바라며 게이미피케이션과 소셜네트워크 서비스 측면에서 가이드라인을 제안하였다.
개별논문 평가를 위해 제안된 altmetric가 주목받고 있다. altmetrics에서는 개별 논문의 트윗의 건수를 평가요소 중 하나로 활용한다. 그러나 여러가지 목적으로 작성된 트윗을 단일하게 처리하는 것은 문제가 있다. 본 논문은 과학 논문에 달린 트윗들을 분석하여 기능의 범주를 정의하고 분류체계를 제시하였으며, 기존의 논문의 인용기능 분류 실험을 실시하여 그 결과와 비교 분석을 수행하였다. 향후 도출한 트윗 기능 분류에 대한 개선과 추가적인 연구를 수행할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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