최근 Social Network Service를 통해 사회적 네트워크를 구축하는 등의 많은 혜택으로 인해 SNS 이용자 수가 증가하였지만, 개인 정보유출, 게시물의 과부하 등과 같은 역기능으로 SNS 이용에 피로감을 느끼고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 페이스북 이용자들을 대상으로 SNS에 따른 테크노스트레스 유발요인과 테크노스트레스에 따른 대응방식(Coping)에 대해 연구하고자 한다.
SNS는 온라인상에서 특정한 관심이나 활동을 공유하는 사람들 또는 불특정 타인과 관계망을 맺을 수 있는 서비스이다. 사회적 관계를 맺고 친분 관계를 유지해주는 SNS 서비스가 활발하게 이용되고 있는 반면에 SNS 사용자들에 대한 프라이버시가 노출되는 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SNS 환경에서의 프라이버시 보호를 위한 익명성 보장 방법에 대하여 제안한다. 본 제안사항은 사용자가 프라이버시 설정 단계를 통해 설정한 프라이버시에 따라 자신의 프로파일 정보 및 게시물 정보를 친구 또는 다른 사용자들이 확인하거나 익명성을 보장할 수 있다.
SNS(Social Network Service)를 사용하는 인구가 급증함으로 인해 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 많은 문제들도 같이 발생하고 있는 추세이다. 대부분의 SNS는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게까지 자신의 개인 정보가 노출되는데, 이는 SNS 안에서의 문제만이 아니라 2차적인 문제도 만들어 낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SNS 환경에서의 프라이버시 보호를 위한 태그 정보 접근 방법을 제안한다. 본 제안사항은 사용자의 태그정보에 대한 접근권한 설정을 통해 원치 않는 사용자가 2차적인 문제를 발생하지 않도록 제어할 수 있다.
정보통신망의 발전과 함께 인터넷 사용 인구와 다양한 개방적 구조의 서비스 이용률이 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 서비스 이용자들의 보안의식은 크게 달라지지 않아 서비스 이용자들의 직접적인 입력으로 인터넷상에 노출되는 개인정보가 늘어나고 있는 실정이며 이로 인한 이차적인 침해로 인하여 개인에게 정신적인 피해와 금전적 손괴 심지어는 신체적인 위험을 주는 각종 범죄가 행해지고 있다. 서비스 이용자의 직접적인 입력으로 인한 개인정보 노출을 예방하기 위해서는 게시물을 등록하는 서비스 이용자에게 게시물에 포함된 개인정보와 개인정보 노출의 위험성을 인지시켜 이차적 침해의 위험성이 높은 개인정보는 게시하지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 게시물의 노출 수준과 개인정보자산 가치를 이용하여 각 개인정보의 위험수준을 산정하는 모델과 게시판과 같은 서비스에서 개인정보노출정도에 따른 위험도를 사용하는 방법을 보였다.
데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 필요한 정보들을 찾는 것은 더욱더 어려워지고 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 프라이버시 유출도 많아지게 된다. 대부분의 SNS는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게 까지 자신의 개인 정보가 노출되는데 얼마든지 개인 정보의 유출로 인한 문제들이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 제공자가 제 3자에게 SNS 그래프 데이터 제공시 개인 정보의 노출을 차단하기 위해 K-Means Clustering 기법을 사용한 방법을 보인다.
최근 도서관에서는 다양한 SNS를 활용하여 이용자와의 소통을 시도하고 있다. 이중 인스타그램은 최근 이용자들이 가장 많이 사용하고 있는 SNS이다. 이에 본 연구에서는 국내에서의 도서관 인스타그램을 활성화하기 위해 도서관에서의 인스타그램은 어떻게 운영되고 있는지, 사람들은 어떤 게시물과 내용에 관심이 있는지, 도서관에서 어떻게 활용을 할 수 있는지에 대한 연구질문을 바탕으로, 현재 국내 도서관 인스타그램 운영의 개선방안 및 활성화 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 먼저 SNS와 인스타그램의 이론적 배경 조사, 선행연구 분석 및 관련 자료를 수집하고 분석하였다. 다음으로 인스타그램에 개설된 국내 도서관의 계정 82개를 대상으로 도서관의 관종, 지역과 인스타그램 계정의 게시물 수, '팔로워' 수, '팔로우' 수, 이미지 등을 수집한 후 각 게시물의 텍스트, 해시태그, 업로드 날짜, '좋아요' 수, 댓글 등을 분석하였다. 연구 결과, 도서관 인스타그램의 활성화를 위해서는 팔로워 증가, 이용자 맞춤 게시물 업로드, 계정 프로필의 공식화, 도서관만의 해시태그 활용, 이용자와의 소통이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.
도서관마케팅에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 국내외 도서관에서 SNS를 마케팅에 활용하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 도서관 SNS 마케팅의 운영현황 및 문제점 분석을 기반으로 그 활성화방안을 모색하고자 하였다. 연구결과, 도서관마케팅과 도서관 SNS 마케팅에 대한 사서들의 인식은 높게 나타난 반면, 마케팅 전담인력의 부족, 마케팅교육의 부족, 낮은 도서관 SNS의 주당 평균 게시물 업로드 수 및 도서관 SNS 친구(팔로워) 수 등의 문제가 있는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 본 연구에서는 도서관 SNS 마케팅을 지속 발전시키고 효과적인 도서관 SNS 운영을 위한 방안을 다섯 가지로 제시하였다. 첫째, 도서관마케팅 전담팀을 구성하여 효과적인 도서관 SNS 마케팅을 수행하게 하고, 둘째, 사서들의 마케팅 교육을 통해 실패없이 도서관 SNS를 운영하게 하며 셋째, 정기적인 자료 업데이트를 통하여 활발한 도서관 SNS를 운영해야 한다. 넷째, 이용자와의 커뮤니케이션을 통하여 이용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공해야 하며, 다섯째, 각 SNS의 채널별 특징을 파악한 후 SNS를 효과적으로 운영할 수 있도록 해야 한다.
중고 거래 플랫폼 사용이 증가함에 따라 각 중고 거래 플랫폼에 많은 사진과 글이 업로드되고 있다. 플랫폼에 올린 사진과 글을 통해 일차적으로 해당 이용자의 나이대, 사는 동네, 가족 관계, 신체 사이즈, 특정 제품 취향을 알 수 있다. 중고 거래 플랫폼에서 전화번호를 얻게 될 경우, 이차적으로 카카오톡을 통해 이용자의 얼굴 사진, 연동된 계정을 알 수 있다. 이때 얻은 얼굴 정보와 이름, 계정을 통해 인스타그램, 카카오스토리, 페이스북 등 SNS 를 통한 해당 이용자의 추가적인 개인정보들을 얻을 수 있다. 이처럼 이용자가 작성한 글을 통해 사적인 정보가 드러남으로써 심각한 개인정보 유출로 이어질 수 있다. 중고 거래 플랫폼 이용자의 직접적인 입력으로 인한 개인정보 노출을 예방하기 위해서는 이용자에게 게시물에 포함된 개인정보와 개인정보 유출의 위험성을 인지시켜 유출 위험성이 높은 개인정보는 게시하지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 중고 거래 판매 게시물 기반 개인정보 유출 워크플로우를 작성하여 중고 거래 플랫폼에서 나타나는 개인정보 유출의 현황을 분석하고 이를 방지하기 위한 방법을 제안했다.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 행해지는 친구 추천 활동 중, '소환'을 중심으로 그 의미와 마케팅적 시사점을 고찰하였다. 특히 마케팅 플랫폼으로 발전해 가고 있는 페이스북을 대상으로 활동을 살펴보았다. 페이스북에서 사용자들이 기본적으로 하는 추천활동으로는 '좋아요', '공유', '소환'을 들 수 있다. '소환'은 사용자의 지인의 선호나 특성, 사용자와의 관계를 고려하여 특정 지인을 지목하여 직접 메시지를 전달한다는 관점에서 '좋아요', '공유'와는 차이가 있다. 사용자들의 자발적 추천 행동인 '소환'에 대한 탐색 조사를 실시한 결과, 사용자들이 게시된 컨텐츠가 유용하거나 재미있고 해당 게시물에 관심을 가질 가능성이 높은 친구가 누구인지 판단하여 소환을 하며, 특히 음식점, 여행 등의 비즈니스 영역에서는 함께 하고자 하는 의지가 있을 때 소환을 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소환을 하는 사용자 뿐만 아니라 공통관심사를 가진 특정 지인을 지목하여 마케터들에게 노출시킨다는 관점에서 타 추천활동과는 차별화된다. 따라서 '좋아요'와 '공유'뿐만 아니라 '소환'에 대한 연구와 활용이 향후 심도있게 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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