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페이스북 소셜 데이터를 이용한 동적 영향 요인 및 영향력 측정 방법에 관한 프레임워크
Framework for Measuring Dynamic Influence Index & Influence Factors using Social Data on Facebook

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제10호 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.137-145
  • 저자
    고승현, 유연우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A286512

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원문정보

초록

영어
The explosive growth of social networking services based on smart devices popularize these relationships and activities online in accordance with the far larger impact of this on the real life offline, the interest and importance for the online activity is increasing. In this study, factors affecting the SNS activity are defined by object, user, influence direction, influence distance and proposed a method to measure organic terms in effect between the SNS users. Influence Direction and Influence Strength (or Distance) are elaborated by using the existing influence measurement element such as structured data - the number of friends, the difference between the number of contacts - and the new influence measurement element such as unstructured data - gap between the former time and the latter time, preference and type of response behavior - that occur in social network service. In addition, the system for collecting and analysing data for measuring influence from social network service and the process model on the method for measuring influence is tested by using sample data on Facebook and explained the implementation probability
한국어
스마트기기 대중화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 증가로 온라인상의 관계와 활동이 오프라인상 의 실생활까지 영향을 미침에 따라 온라인상의 소셜 네트워크 활동에 대한 관심과 중요성이 지속적으로 증가하고 있 다. 본 연구에서는 SNS 활동에 영향을 미치는 요소를 대상(object, 사용자(User), 영향력 방향(Influence direction), 영 향력 강도(Influence distance) 4가지 요소로 정의하고 SNS 사용자 상호간 영향을 유기적 관점에서 측정하는 방법을 제안하였다. 기존 영향력 측정 요소를 반응횟수, 친구의 수, 접촉횟수 등 정형 데이터와 원인시간과 반응시간의 차이, 호감도, 반응의 유형 등 비정형 데이터까지 확대하여 영향력 방향(Influence Directio)과 영향력 강도(Influence Strength or Distance)의 측정 기법을 정교화 하였다. 또한, 영향력 측정을 위한 data를 수집하고 분석하는 시스템과 facebook으로 수집한 sample data를 이용한 영향력 측정 기법 프로세스를 실험하고 구현 가능성을 설명하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 배경 및 문헌 연구
  2.1 이론적 배경
  2.2 선행 연구
 3. 동적 영향요인 및 영향력 측정 기법
  3.1 Dynamic Influence Factors
 4. 동적 영향력 측정 프로세스 모델링 및 Simulation
  4.1 Data 수집과 분석을 위한 시스템 설계
  4.2 동적 영향력 측정 기법의 프로세스 모델링 및 Simulation
 5. 결론 및 향후 연구 방향
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

키워드

소셜 네트워크 서비스(SNS) 사회 연결망 분석 소셜 네트워크 영향력 사회적 상호작용 사회적 정보 처리 모델 Social networking services Social network analysis social influence direction & strength social interaction. social information processing model

저자

  • 고승현 [ Seoung-hyun Koh | 한성대학교 지식서비스&컨설팅학과 박사과정 ]
  • 유연우 [ Yen-yoo You | 한성대학교 지식서비스 & 컨설팅학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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