본 논문은 SNS 사용증가에 따라 페이스북 이용자들의 정서적 양가 감정태도가 어떻게 다른지를 정량적으로 조사하고, 페이스북 이용동기와 이용행태가 양가성 태도와 어떤 상관성을 갖는지 탐색하였다. 설문조사 결과, 페이스북 이용시기와 이용시간보다 접속횟수가 양가성에 영향을 미치며, 페이스북 이용동기 중 '인맥넓히기', '관계유지', '연락 주고받기'의 이용동기가 양가성 태도와 상관성이 높은 것으로 나타났다, 또한 페이스북에 대한 영향력인식이 양가성 태도에 통계적으로 유의하게 나타났으며, 성별차이는 없었지만 40대의 페이스북 이용자들이 정서적 양가성을 크게 느끼는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 인맥확장과 관계유지를 위해 페이스북을 자주 접속하는 40대 이상의 이용자들일수록 정서적 양가성 태도를 갖게 되며 그로 인해 페이스북 피로감도 증가할 것임을 시사한다.
본 논문에서는 4차 산업혁명시대에 소셜 네트워크 상에서 축적된 소비자들의 비정형 데이터를 서비스디자인과 사회심리학적 측면에서 데이터를 활용해 분석하는 방법을 제안하였다. 먼저 물리적인 공간보다 소셜 네트워크 상의 공간에서 주관적이며 집단적 행위를 보여주는 팬덤 현상을 데이터서비스의 관점에서 정의하였다. 팬덤 모델은 기존의 서비스디자인에서 개인적인 수준으로 분석하였던 고객의 페르소나를 집단적인 수준으로 변환시켰으며, 소비자의 빅데이터를 분석하는 소셜 네트워크 분석은 이를 패턴화하고 시각적으로 분석할 수 있는 효율적인 방법으로 제시하였다. 소셜 리스닝으로 수집한 소비자의 데이터는 연관성, 안정성, 결측정도, 그리고 고유성을 기준으로 Column별 데이터전처리를 진행하였다. 위의 데이터를 기반으로 기업의 브랜드 전략을 적극적 개입형과 소극적 개입형으로 나누고 이러한 전략적 태도가 소비자의 팬덤 커뮤니티의 성장방향성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 소비자의 팬덤 모델을 브랜드전략이 가지는 총 4가지 전략인 독립형, 분산형, 통합형, 그리고 중앙집중형으로 나누어서 제안하였고, 소비자의 팬덤 형상을 시간에 따라 변화추이를 분석하는 성장모델분석 기법으로 제안하였다.
Digital technology in modern society is entering the era of digital convergence and ubiquitous computing, and is playing an important role to overcome the limitation of time and space. Based on new media method's rapid application development, a wide range of forms as digital design is made possible. A large part of our living such as information sharing, collaboration, production, recreation, working and various social activities has been realized from the space that digital media offer. As we see a much broader range, the digital media's diverse expressions affect, in interactive ways, not only the relationship between humans and things, between each individual human, and between humans and the environment, but also even emotional purification and realm of educational, cultural, and social aspect. In this study, the aim is to discuss the user-centered design considered for integration into the interaction space design method and is to concentrate on research on. Focusing on digital media, user-friendly interface features of the space environment, construction and utilization of digital media have been applied to try to analyze the interaction effect of space that is created for the design and application of various applications and will seek ways. Thus, various case-studies have been explored where interface space is developed, creating virtual reality through cognitive basis and 3-D interface space. For example, emotional expressions are embedded for the space of commerce, education and exhibition, enabling intercommunication through haptic interface, with changing sound and visual effects which are caused by the movement of people in a certain space. With consideration of the relationship between physical environment and objects, interactive design should be achieved by providing a human oriented interface based on social, cultural and environmental aspects.
타겟팅 서비스는 다양한 미디어 서비스 환경에서 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 등을 기반으로 사용자의 취향에 가장 적합한 서비스를 추천 및 제공함으로써, 서비스의 만족도와 이용량을 향상 시키는 주요한 응용서비스로서 주로 방송분야에서 연구되어 왔다. 타겟팅 서비스는 방송 콘렌츠에서 interstitial 콘텐츠로, 고정형 TV단말에서 모바일 단말로 서비스의 영역이 확대되고 있으며, 단순한 방송 데이터에서 광고 데이터, 쿠폰 및 관련 미디어 콘텐츠 정보 등으로 데이터의 종류가 다양해지고 있다. 본 논문에서는 사용자 정보를 기반으로 기사, 광고 및 방송정보에 대한 타겟팅 데이터 서비스를 설계, 구현하고자 한다. 이를 위해 웹 기반의 미디어 콘텐츠에 적용할 수 있도록 사용자 프로파일, 선호도 및 사용 내역 정보를 기존 TV-Anytime Forum의 사용자 메타데이터 및 OpenSocial의 사용자 정보를 기반으로 새롭게 정의하였다. 또한, 사용자 정보와 콘텐츠 정보간 유사도 및 사용 내역을 기반으로 사용자 선호도 정보 및 행동 패턴 정보를 생성하여 타겟팅 데이터 서비스를 구현하였다. 성능평가를 통해서 제안하는 타겟팅 데이터 서비스 기술이 기존의 방송 서비스뿐만 아니라, 웹 기반의 미디어 콘텐츠에서도 적용 가능 하다는 것을 확인하였다.
최근 스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 이동성, 편리성, 그리고 실시간성을 갖춘 스마트 장비의 개발로 소셜 미디어의 확산과 활성화가 촉진되고 있다. 또한 커뮤니케이션 방법도 혁신적으로 변화되고 있다. 2010년 이후, SNS(Social Networking Services)에 관한 연구들은 주로 SNS를 이용한 마케팅 전략의 개발에 초점을 맞췄다. 반면, 이 논문은 SNS의 내용 분석을 통해 스마트폰 사용자들의 요구사항을 분석하는 방법을 제안한다. SNS의 내용을 일일이 수작업으로 분석하는 것은 너무 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 논문에서는 SNS 내용 분석을 자동으로 수행하기 위해 내용 분석 시스템을 개발했다. 또한 이 논문에서는 내용 분석의 결과와 Kano의 설문조사 결과를 비교하여 두 결과를 비교하였다.
빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 효과적인 SNS의 교육적 활용 방안을 제안하고자 SNS의 사용률이 높은 대학생들을 대상으로 구체적인 SNS의 교육적 활용 방법에 대한 의견과 그 이유에 대해 조사하였다. NVivo S/W를 이용하여 개방형 응답을 분석하였으며, 교육 주체별 SNS의 교육적 활용 방법을 가시화 하고자 교수자 영역과 학습자 영역, 공통 영역으로 범주화 하였다. 그 결과 공통 영역에는 의견 교류 및 토론, 정보 공유, 학습내용에 대한 질의응답, 설문조사, 친밀감 형성, 상담 등이 포함되었으며, 교수자 영역에는 공지사항 전달, 수업자료 제공, 실시간 평가(퀴즈), 출석 체크, 과제평가 및 피드백 등이 포함되었고, 학습자 영역에는 과제활동(그룹별/개인별), 공유자료를 이용한 예습 및 복습, 동영상을 이용한 자율학습, 과제에 대한 동료평가 및 피드백, 강의 평가 등이 포함되었다.
루머가 일상화된 사회에서 이 연구는 루머의 속성에 따라 소셜 미디어에서 확산되는 루머의 양과 상호작용에 차이가 있는지 규명하고자 사례 분석과 네트워크 분석을 실시했다. 먼저 사드배치와 관련된 루머를 사실성과 파급력을 기준으로 핵심적 진술, 주변적 진술, 핵심적 소문, 주변적 소문으로 구분했다. 노드의 양과 상호작용을 기준으로 소셜 미디어에서 확산된 의견을 분류하고 공중을 분산적 군중, 견고한 군중, 분산적 소수, 견고한 소수로 개념화했다. 분석 결과 이용자들은 핵심적 소문을 가장 활발하게 확산시켰으며, 주변적 소문, 핵심적 진술, 주변적 진술 순으로 확산됐다. 사실성보다는 파급력이 루머의 확산에 영향을 미친 것으로 나타났다. 이용자들은 사실과 같은 정보를 담고 있는 루머보다는 정보량은 적어도 파급력이 큰 것에 더 주목했다. 소문에 대해서는 견고한 군중이 형성되었고, 진술에 대해서는 소수가 형성되어 루머의 확산과정에 차이를 나타냈다.
코로나 시대 실시간 라이브 스트리밍 방송과 비대면 수업이 확산되고 있음에 따라 온라인 스트리밍 수업에 대한 학문적 관심이 필요한 시점이다. 특히 이용자 측면에서 왜 온라인 스트리밍 수업을 이용하는지를 밝히는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 온라인 스트리밍 수업의 특성으로 사회적 현존감, 흥미성, 이용 편리성, 상호작용성을 제안하고, 이들 특성이 학습 만족도에 어떠한 영향을 미치는지, 나아가 추천의도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하고자 하였다. 중국 대학생 338명을 대상으로 설문 조사를 실시한 결과 상호작용성, 사회적 현존감, 흥미성은 학습 만족도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 이용 편리성의 영향력은 나타나지 않았다. 한편, 학습 만족도는 온라인 스트리밍 수업 추천의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
소셜 미디어 애플리케이션 및 모바일 장치의 광범위한 사용으로 인해 데이터 트래픽이 지속해서 증가하고 있다. 소셜 미디어 애플리케이션은 끝없이 많은 양의 멀티미디어 트래픽, 특히 비디오 트래픽을 생성하고 있다. YouTube, Daily Motion 및 Netflix와 같은 많은 소셜 미디어 플랫폼이 생성하는 것이다. 이러한 플랫폼에서는 다른 비디오와 비교하여 몇 개의 인기 비디오가 여러 번 요청된다. 이러한 인기 있는 비디오는 지속적인 사용자 요구 사항을 충족하기 위해 사용자 주변에 캐시해야 한다. MEC는 일관된 사용자 요구와 사용자 근접 캐시를 위한 필수 패러다임으로 부상했다. 시간에 따라 사용자 요구 패턴이 어떻게 달라지는지를 이해하는 것이 과제이다. 본 논문은 공개 데이터셋인 MovieLens 20M, MovieLens 100K, The Movies Dataset 3개를 분석하여 시간에 따른 사용자 요청 패턴을 찾는다. 모든 데이터셋의 시간별, 일별, 월별 및 연간 추세를 확인할 수 있다. MEC 기반 비디오 캐시 시나리오에서 사용자 요청 패턴을 분석 및 생성함으로써, 많은 연구에서 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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