Chapter 8 . 사회 교류 네트워크 자동 분석

“ 쿨 헌팅 트렌드를 읽는 기술”

영남대학교 언론정보학과 21013222 박휘원

커뮤니케이션 아카이브 마이닝에 의한 트렌드 발견

1. 사회교류 네트워크 속에서 트레드세터의 식별 위키뉴스

2. 온라인 포럼을 통한 신상품 트렌드의 쿨헌팅 이코스틱

3. 제품 사용자를 대상으로 한 쿨헌팅 한 고등학교 학급의 이동전화

4. 의심스런 혁신 유형의 발견 엔론

5. 컴퓨터 게임 공동체 에서 쿨파밍

사례들

: 사람들의 사이의 명시적 혹은 암시적 관계를 발견하는 것

커뮤니케이션 아카이브 마이닝의 목표

TeCFlow사회교류 네트워크 분석과 시각화를 위한 소프웨어 도구사회교류 네트워크를 찍은 스냡샷 제공인간 , 조직 , 키워드 , 웹사이트 , 블로그 사이의 상회관계를 분석의미 네트워크 (semantic network) 와 개념도의 진화를 분석하고 시각화

뉴스거리를 목격한 사람중에 위키뉴스의 기사를 채우기에 충분한 수의 아마추어 기자들이 존재 할 것이라고 예상함

1.사회교류 네트워크 자동 분석을 통해서 위키뉴스 기사 제공자들의 프로필을 분석2.자신들이 분석한 뉴스들 속에서 가장 많이 언급된 뉴스를 발견할 수 있는지 보려고 함3.기사에 대한 수정을 가하는 교정자 사이의 관계 사회교류 관계로 하는 모델을 작성

1. 사회교류 네트워크 속에서 트레드세터의 식별 위키뉴스

위키뉴스 : 내용 작성과 편집이 모든 사람에게 개방되어 있는 온라인 백과사전 위키피디아 파생물

기자들 사이에서 가장 중심적인 인물을 식별 해냈고 제공자 중에서 가장 중심적인 사람들은 관리권한을 가진 사람이라는 사실을 밝혀냄 . 그 결과 ,위키뉴스의 공동체가 다른 사용자들의 협조를 조율하는 사람에게 기대하는 것 , 위키뉴스의 군집이 자신의 리더를 잘 선택 했다는 의미를 가짐

2. 온라인 포럼을 통한 신상품 트렌드의 쿨헌팅 이코스틱

회원들 사이의 사회교류 네트워크를 구성하기 위해 누가 누구의 글에 답글을 다는지 같은 주제어 어떤 사람들이 참가하는 지를 분석

게시글의 내용을 분석하여 참여자들 사이에 토론이 전개된 방식을 보여줌으로 트렌드를 발견하는데 도움을 제공 했고 뿐만 아니라 트렌드세터 ( 공동체 구매 행동에 영향을 미치는 사람 ) 또한 식별이 가능

그 결과 , 표적집단을 소집하지 않고 , 핵심적인 사용자들이 현재 제품에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 알아 냄

사용자 프로필을 바탕으로 구루 , 혁신가 , 선도적 사용자 , 거부자로 나누어 서로가 어떤 영향을 미치는데 조사함

3. 제품 사용자를 대상으로 한 쿨헌팅 한 고등학교 학급의 이동전화

작은 동류집단 공동체에게 트렌드 세터를 식별 할 수 있다면 우리는 그것을 일반화 하여 더 큰 인구 집단에 트렌드 세터를 대표 한다고 말함

엔론의 이메일 데이터세트를 분석

대구모 커뮤니케이션 아카이브 마이닝 수행 방법을 보여주며 엔론 임직원들 사이의 은밀한 연관성과 관계를 찾아내 결탁과 공모 사실을 밝혀냄

4. 의심스런 혁신 유형의 발견 엔론

오션컨트롤 플레에어 공동체에 의해 대표되는 사회교류 네트워크 의사소통 구조를 조사

5. 컴퓨터 게임 공동체 에서 쿨파밍

플레이어 동맹 관계를 명확하게 식별함플레이어의 성공 여부는 가상 친구들의 절대 인원수와 주고 받는 메시지 절대 개수와 직접적인 상화연관성을 가지고 있다는 사실을 발견함의사소통을 하는 파트너의 수는 의사소통 빈도보다 중요하단 사실을 밝힘

그 결과 , 사회교류네트워크 구조를 보는 것만으로도 우리 팀을 발견 할 수 있고 하나의 팀이 성공하기 위해서는 팀원 간의 대화에 관심이 필요함을 알게 됨

감사합니다 .