• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.131-140
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• 2013

이 연구는 트윗과 리트윗 행위가 기존 매스미디어의 기능을 제한적으로 대체한다고 가정하고, 트위터 사용자의 리트윗 행위에 내재한 동기를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 래더링 방법을 이용하여 트윗된 메시지의 속성 (Attributes), 리트윗을 함으로써 얻는 결과(Consequences), 그리고 이를 통해서 궁극적으로 추구하는 가치(Values)에 대한 참가자들의 응답을 토대로 질적인 데이터를 구성하고, 여기에서 떠오르는 중요한 테마들(theme)을 기록, 분석했다. 그 결과 리트윗의 이유로 두드러지는 것은 공감과 공유를 통한 자기만족의 가치였고, 이를 위해서 화제성과 정보성이 포함된 트윗 메시지들을 리트윗하는 경향이 많다는 것을 밝혔다. 또 다른 테마로는 공감과 공유를 통해서 남들에게 필요한 도움을 직, 간접적으로 주고자 하는 이타적인 목적과 사회발전추구, 공동체적 의식 등의 공동체적 가치 또한 발견되었다. 연구결과 추출된 총 48항목은 요인분석을 이용하여 몇 개의 잠재변인으로 나눌 수 있는가를 살펴보는 후속연구에 사용되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.79-94
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• 2021

소셜 미디어상의 부정적 구전에 대한 기업의 공급사슬 리스크의 중요성과 심각성에도 불구하고 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 제품의 부정적 구전이 소셜 미디어를 통해 어떻게 유통되는지, 부정적 구전의 유통과 확산에 영향을 주는 주체의 특징은 무엇인지를 사회적 교환이론에 기초하여 분석하였다. 이를 위해 트위터를 이용해 미국도로교통안전국(NHTSA)에서 4개 자동차 기업의 자동차 리콜 정보를 수집하였다. 최초 트위터(Seed tweet)를 바탕으로 부정적 구전의 유통과 확산을 살펴보기 위한 RT(Re-tweet) 네트워크를 구조를 분석하여 부정적 구전 네트워크의 특징을 파악하고, 초기 유포자의 특성이 부정적 구전 확산에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 부정적 구전은 다수 이용자와 연결된 허브 이용자를 중심으로 확산하는 스몰월드 네트워크 구조임을 확인하였으며, 초기 유포자의 영향력이 크고 상호호혜성이 높을수록 부정적 구전 확산의 속도와 규모가 유의미하게 증가함을 발견하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1136-1144
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• 2014

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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.7-13
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• 2014

Twitter is a microblogging service that allows users to post short messages on a variety of topics in real-time. In this work, we analyze Twitter messages posted during the 2012 elections and find those implications. This study uses Twitter messages related to the 2012 South Korean presidential campaign. The three main candidates are represented by the abbreviations A, M, and P. According to the statistical analysis, the number of tweets and re-tweets for candidate P was relatively stable over the entire campaign period. Candidate P had the highest percentage of terms related to elections pledges, and candidates A and M were judged to be a little bit poorer with respect to campaign promises. The positive terms ratio for candidate P was higher than those for the other two candidates. The negative terms ratio in the Twitter messages of P was considerably smaller than those of candidates A and M. After considering all these results, it is suggested cautiously that Twitter messages posted during an election campaign could be correlated with the outcome of the election.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.107-130
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• 2012

인터넷으로 대표되는 정보기술의 발전은 우리의 일상생활과 기업활동에 많은 영향을 미쳐 왔다. 아울러 최근에는 온라인 소셜네트워크라는 새로운 인터넷 커뮤니케이션 채널의 등장과 확산으로 인해 이용자들은 시간과 공간적인 제약 없이 전세계적인 의사소통을 할 수 있게 되었고 우리사회는 또 다른 패러다임의 변화를 맞이하고 있다. 이들 소셜네트워크 중 트위터는 가장 빠른 성장세를 보이는 온라인 매체 중 하나로 사용자는 140 단어 이내의 비교적 간단한 문장을 온라인 상에 게시하고 (Tweet) 다른 사용자들이 게시한 메시지를 다시 게시할 (Retweet) 수도 있다. 트위터의 이러한 Tweet/Retweet 기능은 새로운 온라인 정보확산 매카니즘의 예를 보여주며 상호 의사소통의 속도와 범위에 영향을 주고 있다. 비즈니스 관점에서의 트위터의 확산은 온라인 소셜네트워크를 제품 프로모션을 위한 새로운 마케팅 커뮤니케이션의 도구로 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 본 연구는 마케팅 전략적 관점에서 트위터의 잠재성을 이해하는 목적에서 트위터 상의 정보전달체계 중심으로 신제품 프로모션에 대한 온라인 소셜네트워크의 구전효과를 분석 하였다. 이를 위해 특정 신제품과 관련하여 2011년 6월부터 9월 사이에 게재된 트위터 메시지를 수집하여 트위터 메시지가 제공하는 정보의 충실도, 메시지 특성, 메시지 게재자의 성격등과 같은 변수와 온라인 소셜네트워크 상의 구전효과 (리트윗 횟수)와의 관계를 분석하였다. 분석결과 신제품 출시일자 정보, 제품사양, 리트윗 요청, 트윗 게시자 특성 등이 구전효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 아울러 제품의 특성과 트윗 메시지 게시일에 따라 구전효과에 미치는 영향이 달라짐을 발견하였다. 본 연구의 결과는 신제품 프로모션과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 연구기반을 제공하며 기업이 새로운 제품에 대한 광고 및 마케팅 커뮤니케이션을 수행 함에 있어 온라인 소셜네트 워크를 효과적으로 활용하는데 필요한 유용한 가이드를 제시 할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.987-999
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• 2017

Extraction of influential people from their respective domains has attained the attention of scholastic community during current epoch. This study introduces an innovative interaction strength metric for retrieval of the most influential users in the online social network. The interactive strength is measured by three factors, namely re-tweet strength, commencing intensity and mentioning density. In this article, we design a novel algorithm called IPRank that considers the communications from perspectives of followers and followees in order to mine and rank the most influential people based on proposed interaction strength metric. We conducted extensive experiments to evaluate the strength and rank of each user in the micro-blog network. The comparative analysis validates that IPRank discovered high ranked people in terms of interaction strength. While the prior algorithm placed some low influenced people at high rank. The proposed model uncovers influential people due to inclusion of a novel interaction strength metric that improves results significantly in contrast with prior algorithm.