본 연구는 2022년 Skytrax가 실시한 항공사 평가 중 최상위 등급에 해당하는 카타르 항공, 싱가포르 항공, 에미레이트 항공, ANA 항공과 9위인 대한항공을 대상으로 Twitter 상의 소셜 네트워크 구조를 비교 분석하여 그 차이점을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NodeXL를 활용하였다. 항공사별 소셜 네트워크의 차이를 비교하기 위한 지표로 Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, 그리고 Average Betweenness Centrality를 활용한 결과, 종합적으로 싱가포르 항공의 소셜 네트워크가 다른 항공사의 것이 비해 강한 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 항공사별 소셜 네트워크내에서 정보 및 자원의 흐름뿐만 아니라 상호작용에 큰 영향을 미치는 유력자(Influencer)가 누구이며, 어떤 역할을 하는지를 확인 결과에서도 카타르 항공과 싱가포르 항공이 다른 항공사에 비해 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 이런 분석 결과를 토대로, 항공사의 소셜 네트워크 활용 필요성과 유용성 제고 차원에서 시사점을 제시하였다.
소셜네트워크는 다양한 콘텐츠와의 결합을 통하여 네트워크를 통해 형성된 지인 관계를 기반으로 공유와 배포를 원활하게 하는 주요 플랫폼으로 활용되는 등 몇 가지의 공통적인 기능을 가지고 있다. 이에 트위터, 페이스북, 카카오스토리를 모두 사용하고 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 진행하였으며, 설문에 응답한 자료를 통계 내어 각각의 서비스가 영향을 주는 요인들은 어떤 것인지 완성적 사회자본과 도구적 사회자본으로 나누어 분석한 결과를 제시하였다. 이 연구는 사용자들의 목적에 따라 소셜네트워크를 선택하는 기준이 되고, 새로운 소셜네트워크를 개발하거나 기존의 서비스를 발전시키는데 기여할 수 있을 것이다.
트위터는 하루 약 1억 4000만개의 콘텐츠를 생성하는 소셜 네트워크 서비스로 다양한 데이터를 포함하고 있으며 이를 분석하기 위한 연구가 다방면에서 진행 중에 있다. 본 연구는 트위터의 콘텐츠 검색 분야에서 유용하게 사용될 수 있는 콘텐츠 중요성을 평가하기 위한 연구이다. 트위터 콘텐츠의 중요성이란 단일 콘텐츠가 트위터 서비스 사용자들에게 사실관계가 명확한 정보를 전달하고 있는지를 평가하는 요소를 말한다. 본 논문은 트위터 콘텐츠의 중요성 평가를 위해 콘텐츠 작성자의 청자 수인 팔로워와 콘텐츠의 인기도라고 할 수 있는 리트윗을 사용했다. 더불어 실제 트위터 데이터를 사용해 제안한 방법이 효과적으로 콘텐츠의 영향력을 측정할 수 있음을 보였다. 또한 정보를 전달하는 정보 전달자의 분류를 통해 공공성을 띈 사용자의 분류가 작성한 콘텐츠가 트위터 영향력 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 트위터 데이터 분석을 통해 보여주었다.
입소문효과의 극대화를 위한 유력자의 역할은 트위터 네트워크에서도 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 기업 마케팅의 관점에서 트위터 유력자를 파악하고자 하였다. 기업의 마케팅 메시지가 가능한 한 많은 사람들에게 노출되기 위해서는 특정인의 팔로어 수뿐만 아니라 계속적인 리트윗을 통해 입소문이 많이 확산되어야 할 것이다. 즉, 팔로어 수는 많은데 리트윗되지 않거나 리트윗은 많이 되는데 소수자에게 주로 리트윗된다면 전체적인 노출의 정도는 미약하게 될 것이다. 트위터의 특정 검색네트워크 데이터를 이용한 그래프 비교를 통해 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 리트윗이 없는 팔로어 유력자에 비하여 팔로어 유력자의 리트윗을 받는 상대적인 소수자들의 노출도가 크다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 리트윗 유력자중에서도 팔로어 유력자에 의하여 리트윗을 받지 못하는 사용자의 노출도는 매우 미미하다는 것을 알 수 있었다. 위와 같은 사실은 노출도를 높이기 위해서는 실제 유력자도 중요하지만 그런 유력자의 리트윗을 유도하는 사용자의 파악이 더 중요하다는 점을 시사해준다고 볼 수 있다. 이와 함께 노출도의 경우 대부분의 중앙성 척도와 고른 상관관계를 유지하고 있어 노출도가 높은 이용자일수록 네트워크구조상에서도 중심적인 위상을 차지한다는 점도 살펴볼 수 있었다.
2010 trend of Web services is Social Network Service. What does Social Network Service are like this? What could really be used? I also take advantage of future can I do? To elicit answers to the question of Social Network Service and the overall status of the root is used in the case Learn about the current utilization plan after the proposed research. The use of practices being applied to Social Network Service, the three theories were derived positive and negative aspects. Research based on more than the utilization of Social Network Service to build a social safety net to take advantage and use of learning aids were divided into suggestions. Utilized for building a social safety net, and when the reported channel to channel, the use of learning aids to learning that one day, one-on learning by applying the proposed total of four kinds of utilization.
Almutairi, Amjad Rasmi;Al-Hagery, Muhammad Abdullah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.112-119
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2021
Social media has become a global means of communication in people's lives. Most people are using Twitter for communication purposes and its inappropriate use, which has negative effects on people's lives. One of the widely common misuses of Twitter is cyberbullying. As the resources of dialectal Arabic are rare, so for cyberbullying most people are using dialectal Arabic. For this reason, the ultimate goal of this study is to detect and classify cyberbullying on Twitter in the Arabic context in Saudi Arabia. To help in the detection and classification of tweets, Pointwise Mutual Information (PMI) to generate a lexicon, and Support Vector Machine (SVM) algorithms are used. The evaluation is performed on both methods in terms of the F1-score. However, the F1-score after applying the PMI is 50%, while after the SVM application on the resampling data it is 82%. The analysis of the results shows that the SVM algorithm outperforms better.
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.
최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.
Social network services based on openness, connectedness, and mass participation are reshaping many aspects of how companies conduct business and create value for their customers. For instance, Facebook and Twitter are expected to play a pivotal role as a new communication channel through which companies-forge close relationships with their customers for co-creation of value for mutual benefits. Given the potential of social network services, it is not surprising that many companies have strategically invested in social network services to reach out to customers. Despite the growing interest in social network services as a platform to connect companies and their customers, few guidelines exist about how managers can effectively utilize social network services in forging relationships with their customers. As such, scholars should pay greater attention to how firms can successfully develop relationships with their customers on social network services. In particular, this study employs the S-O-R (stimulus-organism-response) framework as a theoretical lens to develop a research model that explains customers' participation in the value co-creation platform that companies opened on Twitter. According to the S-O-R framework, certain types of individuals' behaviors can be best understood based on a causal link from environmental stimulus to organism, and response. We apply the S-O-R framework to understand how ubiquitous connectivity (stimuli) can influence customers' experience (organism) with companies on Twitter, which in turn influence their participation behavior (response). Two steps have been undertaken to empirically test the research model. First, we conducted a content analysis of tweets written by customers who follow companies on Twitter. As a result, we found event/promotion participation, company support, and giving feedback as three specific types of customer participation behavior. Second, we conducted a web-based survey to test research hypotheses in the research model. Participations in the survey were solicited to customers who followed companies on Twitter. As a result, a total of 115 respondents have completed the survey. Data were analyzed using the partial least square (PLS) technique. The results of data analysis suggest that ubiquitous connectivity (stimuli) had strong positive effects on perceive usefulness, perceived enjoyment, and perceived intimacy (organism). Perceived intimacy showed positive effects on customer participation behavior (response), such as event participation, company support, and giving feedback. Perceived enjoyment was found to have strong positive effects on company support and giving feedback. On the other hand, perceived usefulness did not have significant impacts on the three types of customer participation behavior.
최근 들어, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 함께 이를 다양한 목적으로 활용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 소셜 네트워크 서비스 활용을 위한 연구를 진행하기 위해서는 우선 관련 문헌을 검토하고 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만, 소셜 네트워크 서비스가 보편화된 2007년 이후부터 진행된 관련 연구는 그 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. 문헌 조사를 위해 5개의 잘 알려진 문헌 제공처를 선정하고, 128개의 문헌 조사 대상 연구를 선정하였다. 다양한 경향성을 파악하기 위하여 2007년 이후 연구들의 그룹과 2011년 이후 연구들의 그룹으로 나누어 조사를 실시하였다. 조사 결과 2007년 이후 트위터 관련 연구는 "Application", "User Content Analysis" 및 "User Activity" 주요 연구주제와 관련한 연구가 가장 많이 이루어지고 있었다. 이외에도 주요 연구주제별 세부 연구주제의 경향, 피인용수에 따른 연구 경향, 실험자료의 규모에 따른 연구경향 및 저자의 특성 등 다양한 관점에서 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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