Earticle

초록

영어

In this study, in order to construct a model for predicting users with multiple SNS followers, major variables were extracted using CART and CHAID of decision trees, which are representative artificial intelligence techniques, and MLP of artificial neural networks. The variables used in the analysis were network variables grouped around SNS usage characteristics, usage type variables, usage characteristics variables, and security settings. These variables weremeasured through questionnaire responses, and a total of 213 data were collected and analyzed. As a result of the analysis, the average predictive power was CART 73.58%, CHAID 71.43%, and MLP 78.79%, and MLP, an artificial neural network technique, was the highest. A total of eight variables were extracted through three methods as the main variables affecting the prediction of the number of followers above the average, and these variables were found to be evenly distributed in each group variable classified according to the characteristics of the variable. Among these variables, the same variables extracted from the two methods were follower list setting, number of likes, number of posts, and usage time. These were those belonging to the security configuration variables, network variables, and usage characteristics variable groups. These results can contribute to the operation of the SNS platform and the establishment of a company'sword ofmouthmarketing strategy.

한국어

본 연구는 다수의 SNS 팔로워를 보유한 사용자를 예측하기 위한 모형을 구축하기 위해 대표적인 인공지능기법인 의사결정나무의 CART와 CHAID 그리고 인공신경망의 MLP를 이용하여 주요 변수를 추출하였다. 분석에 사용한 변수는 SNS 사용 특성을 중심으로 그룹화한 네트워크 변수, 활용유형 변수, 사용 특성 변수 그리고 공개설정으로 총 17개 였다. 이러한 변수들은 설문응답을 통해 측정하였으며, 총 213명의 자료를 수 집하여 분석을 진행하였다. 분석결과 평균예측력은 CART 73.58%, CHAID 71.43%그리고 MLP 78.79%로 인공신경망 기법인 MLP가 가장 높게 나타났다. 평균이상의 팔로워 수 예측에 영향을 미치는 주요한 변수는 세 방법을 통해 총 8개의 변수가 추출되었고 이들 변수들은 변수의 특성에 따라 구분된 각각의 그룹 변수들이 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 이러한 변수들 중에서 두 개의 방법에서 동일하게 추출된 변수는 팔로워 목록 설정, 좋아요 수, 글게시 수 그리고 사용시간이었다. 이것들은 공개설정 변수, 네트워크 변수 그리고 사용특성 변수 그룹에 속하는 것들이 었다. 이러한 결과는 SNS 플랫폼의 운영과 기업의 구전 마케팅 전략을 수립에 기여할 수 있다.

목차

요약
I. 서론
II. 이론적 배경
1. SNS와 인플루언서
2. 네트워크 효과(Network Effects)
III. 연구 방법론
1. 측정 및 표본
2. 연구방법 및 절차
IV. 분석결과
1. 평균이상의 팔로워를 보유한 사용자 특성
2. CART 결과
3. CHAID 결과
4. MLP 결과
5. 인공지능기법 분석결과 비교분석
V. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 신용재 [ Shin, Yong Jae | 삼육대학교 경영정보학과 조교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영컨설팅연구 [Korean Management Consulting Review]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1598-172X

• eISSN

  3059-0469

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658