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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 황병연
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 가톨릭대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 소셜 네트워크 서비스에서 생산되는 컨텐츠는 분량이 방대할 뿐만 아니라 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들에게 유용한 실험 데이터로써 활용되고 있다. 트위터는 구조적으로 사용자들 사이의 관계가 명확하고, 사용자가 작성한 트윗에는 개인의 일상, 사회 이슈, 사건 및 사고와 같은 내용과 함께 GPS 좌표정보도 선택적으로 포함할 수 있기 때문에 이를 이용하여 다양한 위치 기반 응용 시스템이 개발되고 있다. 하지만 정치·사회적인 주제에 관련된 트위터의 연구는 많이 부족한 실정이다.
본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치·사회적 이벤트 검출을 위한 사용자의 패턴을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 키워드와 지역좌표를 이용하여 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗을 수집한다. 그리고 정치·사회적인 이벤트 검출에 필요한 충분한 양의 데이터 확보를 위해서 지속적으로 ID를 수집한다. 또한 수집된 ID의 트위터 사용 패턴을 파악하기 위하여 제안하는 ID 분석기를 사용한다. ID 분석기는 사용자의 팔로워수, 최근 트위터 사용량, 정치적 키워드를 포함하고 있는 트윗량을 고려하여 각 요소별로 사용자 ID의 등급을 분류하고, 등급에 따라 점수를 부여하여 ID의 최종 등급을 분류한다. 마지막으로 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 수집 및 분석 하였다.
분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.
본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치·사회적 이벤트 검출을 위한 사용자의 패턴을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 키워드와 지역좌표를 이용하여 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗을 수집한다. 그리고 정치·사회적인 이벤트 검출에 필요한 충분한 양의 데이터 확보를 위해서 지속적으로 ID를 수집한다. 또한 수집된 ID의 트위터 사용 패턴을 파악하기 위하여 제안하는 ID 분석기를 사용한다. ID 분석기는 사용자의 팔로워수, 최근 트위터 사용량, 정치적 키워드를 포함하고 있는 트윗량을 고려하여 각 요소별로 사용자 ID의 등급을 분류하고, 등급에 따라 점수를 부여하여 ID의 최종 등급을 분류한다. 마지막으로 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 수집 및 분석 하였다.
분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.
목차
한글초록 ····························································· 11. 서론 ····························································· 22. 관련연구 ···························································· 52.1 위치정보기반 트위터 연구 ······································· 52.2 정치·사회관련 트위터 연구 ······································· 83. 트위터 수집 시스템 ············································· 93.1 트윗 수집 방법 ···················································· 93.2 트윗 분석 ···················································· 103.3 ID수집 ··························································· 113.4 키워드와 지역좌표를 이용한 트윗 수집 ···················· 123.5 ID를 이용한 트윗 수집········································· 153.6 ID분석기 ··················································· 153.7 전체 시스템 구조 ··················································· 194. 실험 및 결과 ························································· 204.1 ID 등급 분류 ···················································· 204.2 ID 분석기의 효율성 검증 ········································ 224.2.1 최근 트위터 사용량을 고려한 ID 그룹의 효율성 검증 ·········· 224.2.2 팔로워 수를 고려한 ID 그룹의 효율성 검증 ··················· 234.2.2 키워드를 포함하고 있는 트윗 수를 고려한 ID 그룹의 효율성 검증··· 244.2.3 3가지 모두를 고려한 ID의 효율성 검증······················· 254.2.4 ID분석기의 신뢰도 분석······································· 265. 결론 및 향후연구 ·················································· 28참고문헌 ·························································· 29영어논문제출서 ·························································· 31영문인준서 ·························································· 32ABSTRACT ·························································· 33
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