본 논문은 자동으로 한글 트위터 메시지(트윗: tweet)에 포함된 감정을 분석하는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 시스템에 의하여 수집된 트윗들은 어떤 질의에 대해 긍정 혹은 부정으로 분류된다. 이것은 일반적으로 어떤 상품을 구매하기 원하는 고객이나, 상품에 대한 고객들의 평가를 수집하기 원하는 기업에게 유용하다. 영문 트윗에 대한 연구는 이미 활발하게 진행되고 있지만 한글 트윗, 특히 감정 분류에 대한 연구는 아직 공개된 것이 없다. 수집된 트윗들은 기계 학습(Naive Bayes, Maximum Entropy, 그리고 SVM)을 이용하여 분류하였고 한글 특성에 따라 자질 선택의 기본 단위를 2음절과 3음절로 나누어 실험하였다. 기존의 영어에 대한 연구는 80% 이상의 정확도를 가지는 반면에, 본 실험에서는 60% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.
소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터는 팔로우를 통하여 사용자 간의 관계를 맺을 수 있다. 트위터 사용자들은 다양한 팔로워들이 존재한다. 이 팔로워들은 사용자에 대한 호감을 가지고 팔로우 하거나, 맹목적으로 추종하거나, 부정적인 의견을 지니고 사용자의 행동과 글을 관찰하기 위해 팔로우할 수도 있다. 본 논문에서 사용자에게 팔로워들이 어떠한 목적으로 그 사용자를 팔로워의 행태를 분석하는 모델을 제안한다. 대상사용자의 영향력 있는 팔로워를 추출하고, 팔로워의 리트윗 정보, 프로파일, 최신 트윗의 감정분석을 통해 지지자, 중립, 비지지자로 분류한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 트윗 데이터에서 정치인과 언론인 5 명의 팔로워들 중 무작위로 3 만명을 추출하여 실험하였다. 실험 결과 영향력 있는 사용자 추출을 통한 지지 팔로워 추출이 효과적임을 알 수 있다.
웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.
최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 대표적인 도구인 트위터를 활용한 토의 수업의 교육전략을 제안하고, 이를 적용한 실험을 실시하였다. 초등학생들의 일부가 패널토의에 참여하고 나머지는 방청객이 되어 트위터를 사용하여 토의에 참여하였다. 기술수용모형을 적용하여 효과성을 분석하고 설문조사로 만족도 및 협력학습의 효과성을 검증하였다. 실험 결과 용이성이 유용성에 영향을 미치며, 유용성이 태도에, 태도가 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 트위터를 사용한 토의학습에 대한 만족도 및 협력학습의 효과면에도 매우 긍정적인 반응을 보였고, 회귀분석 결과 협력에 대한 인식이 유용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 트위터를 활용한 토의학습 전략이 효과적이었음을 알 수 있다.
본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구는 미디어 융합시대를 맞아 예능프로그램의 영향력이 SNS를 통해 증폭되면서 젊은 층의 여론형성에 영향력을 배가시킨다는 측면에서, 안철수 후보의 '힐링캠프' 출연과 관련하여 트위터 이용자의 힐링캠프 방영 전후 여론형성 행태를 분석함으로써 예능프로그램이 트위터상에서의 여론형성에 미치는 영향에 대한 실증적인 연구를 시도하였다. 연구결과, 안철수 후보 관련 논의가 힐링캠프 방영 전 인간적 특성에 관해 주로 이루어졌던 반면 힐링캠프의 방영으로 인해 안철수 후보의 정치입문 관련 논의가 활성화 되었다. 또한 정서적 차원에서도 힐링캠프 방영 후 안철수 후보에 대한 정치 관련 인간적 특성 관련 긍정적 정서가 모두 증가함으로써 힐링캠프의 방영이 실제로도 트위터 내에서의 여론형성 및 변화에 일정부분 영향을 미침을 확인하였다. 이를 통해 실제로 트위터 내에서 여론이 어떻게 형성되고 있는지를 실증적으로 검증했을 뿐만 아니라 이를 실제 방영된 TV예능프로그램과 연계해 살펴봄으로써 기존 매체의 메시지가 트위터 내 여론에 미치는 역동적인 과정도 함께 살펴보았다.
본 연구에서는 소셜미디어를 통한 커뮤니케이션 문화의 변화가 대중의 소비문화에 적지 않은 영향을 미치고 있음에 주목하고 그러한 변화가 영화의 마케팅에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 특히 소셜미디어의 한 종류로 최근 가장 빠른 성장세를 보이고 있는 '트위터(Twitter)'가 어떤 기능적 특성을 가지고 있는지 살펴보고 이러한 특성이 영화마케팅에 어떠한 잇점을 제공하는지를 논한다. 자유로운 접근성, 단순성으로 인한 높은 주목도, 정보 확산의 신속성 그리고 저렴한 비용이라는 특성을 지닌 트위터는 일반 상업영화뿐 아니라 재정적인 문제로 충분한 마케팅 기회를 갖지 못했던 저예산 영화나 독립영화들에게 다양한 마케팅 기회를 제공한다. 본 논문의 분석 대상인 다큐멘터리 영화 <땅의 여자>(2010, 권우정)의 경우 제작과정에서부터 개봉과정을 거쳐 종영 이후까지 지속적으로 트위터를 통해 잠재 관객들과 활발히 상호소통하면서 광고, PR, 프로모션, 구전 등 영화마케팅의 모든 도구들을 구현하는 시도를 보여줌으로써 저예산영화 혹은 독립영화들이 트위터를 활용하여 어떠한 대안적인 마케팅 활동을 펼쳐나갈 수 있는지에 대한 하나의 모델을 제시하고 있다.
소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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