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표제지
목차
요약 6
제1장 서론 11
1.1. 연구배경 및 목적 11
1.2. 연구대상 및 연구방법 12
1.3. 연구분석의 틀 13
제2장 이론적 배경 15
2.1. 소셜네트워크 서비스 15
2.1.1. 소셜네트워크 서비스의 개념 15
2.1.2. 소셜네트워크 서비스의 장단점 분석 16
2.2. 소셜 데이터 18
2.2.1. 소셜 데이터의 개념 18
2.2.2. 소셜 데이터의 특성 19
2.2.3. 소셜 데이터의 기능 20
2.3. 소셜 컨슈머 21
2.3.1. 소셜 컨슈머의 개념 21
2.3.2. 소셜 컨슈머의 특성 21
2.3.3. 소셜 컨슈머의 관계와 연결 22
2.4. 선행연구 23
2.4.1. 소셜네트워크 서비스에 관한 선행 연구 23
2.4.2. 부정적 이용경험에 관한 선행 연구 25
2.5. 트위터 데이터 분석 27
2.5.1. 트위터 분석 방법 27
2.5.2. 트위터 이용 만족도 30
2.5.3. 트위터 소셜 분석의 이용자 및 이용형태 32
2.5.4. 트위터 소셜 분석의 이용 동기 33
2.6. 해외 SNS 정책 33
제3장 사례분석 35
3.1. 코카콜라 사례 35
3.1.1. 자료의 수집과 과정 35
3.1.2. '코카콜라'에 대한 입력 데이터 37
3.1.3. 소셜데이터 분석에 대한 사례 38
3.1.4. 결과 분석 51
3.2. 채선당 사례 54
3.2.1. 자료의 수집과 과정 54
3.2.2. '채선당'에 대한 입력 데이터 56
3.2.3. 소셜데이터 분석에 대한 사례 56
3.2.4. 결과 분석 69
3.3. 알루미늄과 알츠하이머 사례 71
3.1.1. 자료의 수집과 과정 71
3.3.2. '알츠하이머'에 대한 입력 데이터 73
3.3.3. 소셜데이터 분석에 대한 사례 74
3.3.4. 결과 분석 83
제4 장 결론 86
참고문헌 88
Abstract 90
〈표2-1〉 소셜 데이터의 구분과 특성 19
〈표2-2〉 온라인 구전과 오프라인 구전의 비교 24
〈표2-3〉 조사 대상：북아메리카 거주 4천명-소셜미디어 분석 소개 28
〈표2-4〉 트위터 ROI 관련 툴 29
〈표2-5〉 정보화 관련입법현황 33
〈표3-1〉 소셜데이터 분석 틀의 4가지 단계 36
〈표3-2〉 코카콜라에 대한 소셜 데이터 긍,부정 및 기능에 관한 입력 사례 37
〈표3-3〉 버즈데이터 분석툴의 종류 39
〈표3-4〉 코카콜라 긍정,부정 분석 40
〈표3-5〉 코카콜라 소셜 평가 41
〈표3-6〉 코카콜라에 대한 SNS 평판 분석 42
〈표3-7〉 코카콜라 소셜 검색 버즈 데이터 47
〈표3-8〉 코카콜라 소셜 검색 키워드 분석 47
〈표3-9〉 코카콜라 연관어 분류 및 내용 분석 49
〈표3-10〉 소셜데이터 분석틀 분석결과 51
〈표3-11〉 소셜데이터 분석 틀의 4가지 단계 55
〈표3-12〉 채선당에 대한 소셜 데이터 긍,부정 및 기능에 관한 입력 사례 56
〈표3-13〉 버즈데이터 분석툴의 종류 57
〈표3-14〉 채선당 긍정,부정 분석 58
〈표3-15〉 채선당 소셜 평가 59
〈표3-16〉 채선당에 대한 SNS 평판 분석 60
〈표3-17〉 채선당 소셜 검색 버즈 데이터 64
〈표3-18〉 채선당 소셜 검색 키워드 분석 65
〈표3-19〉 채선당 연관어 분류 및 내용 분석 66
〈표3-20〉 소셜데이터 분석틀 분석결과 69
〈표3-21〉 소셜데이터 분석 틀의 4가지 단계 72
〈표3-22〉 알츠하이머에 대한 소셜 데이터 긍,부정 및 기능에 관한 입력 사례 73
〈표3-23〉 버즈데이터 분석툴의 종류 75
〈표3-24〉 알츠하이머 긍정,부정 분석 76
〈표3-25〉 알츠하이머 소셜 검색 버즈 데이터 80
〈표3-26〉 알츠하이머 소셜 검색 키워드 분석 80
〈표3-27〉 소셜데이터 분석틀 분석결과 83
〈그림1-1〉 연구의 분석틀 14
〈그림2-1〉 대한민국 나이별 페이스북 이용자수 15
〈그림2-2〉 대한민국 남녀별 페이스북 이용자수 16
〈그림2-3〉 거래주체별 전자상거래 규모 추이 22
〈그림2-4〉 거래주체별 사이버쇼핑몰 거래액 추이 23
〈그림3-1〉 코카콜라에 대한 트위터 긍정,부정 분석 42
〈그림3-2〉 코카콜라에 대한 페이스북 긍정,부정 분석 43
〈그림3-3〉 코카콜라에 대한 블로그 긍정,부정 분석 44
〈그림3-4〉 코카콜라에 대한 구글트렌드 년도별 관심도 변화 45
〈그림3-5〉 코카콜라의 연관어 검색에 따른 탐색 48
〈그림3-6〉 코카 콜라 탐색어 추이 50
〈그림3-7〉 코카콜라 긍정, 부정 추이 50
〈그림3-8〉 채선당에 대한 트위터 긍정,부정 분석 61
〈그림3-9〉 채선당에 대한 페이스북 긍정,부정 분석 61
〈그림3-10〉 채선당에 대한 블로그 긍정,부정 분석 62
〈그림3-11〉 채선당에 대한 구글트렌드 년도별 관심도 변화 63
〈그림3-12〉 채선당의 연관어 검색에 따른 탐색 65
〈그림3-13〉 채선당 탐색어 추이 67
〈그림3-14〉 채선당 긍정, 부정 추이 68
〈그림3-15〉 알츠하이머에 대한 구글트렌드 년도별 관심도 변화 78
초록보기 더보기
본 연구에서는 소셜 데이터 시대의 미디어에 대한 수많은 데이터에 노출되어 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각된 채 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단댓글 피해로 인해 겪게 되는 새로운 사회 문제를 연구하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 아래와 같이 분석해 보았다.
첫째, 소셜서비스에 올라온 글들은 검색만으로도 이슈어를 알 수 있지만, 누가 왜 그 이슈에 관심이 있는 지 파악하기 힘들다. 이를 분석하기 위해 하루 수 백 만 건의 트윗을 어떠한 형식으로 분석할 것인가에 대한 소셜분석 분류 방법을 조사해 보았다.
둘째, 트윗에 링크된 주소값을 분석하는 경우 적극적 관심도를 파악할 수 있다. 실시간으로 이슈가 되는 트윗들이 발생되었을 때 어떤 버즈가 트위터에서 인기가 많은 지를 링크가 포함된 트윗을 통해 분석하였다. 댓글 등으로 확산 전파되는 내용들을 버즈모니터링 (Buzz Monitoring) , 인플루언서(Influencer), 연관 이슈 키워드 , 감성 분석(Sentiment Analysis) 등을 중심으로 주요 소셜분석 사이트를 중심으로 여론이 어떻게 분류되는 지를 조사 분석하였다.
연구 결과로 블로그나 까페의 댓글 문화에 부정적인 메시지는 기업의 브랜드 가치를 낮춘다. SNS를 통한 부정적인 여론은 다양한 소셜분석의 분류툴을 통해 논란이 증폭되거나 잘못 알려지고 있는 것으로 확인되었다. 또한, 소셜 분석으로 알려진 다양한 사이트들의 등장이 새로운 시장을 만들어 주는 효과는 있으나, 이로 인해 발생되는 왜곡된 정보가 확산되어 기업의 이미지를 실추시키는 결과를 초래함은 물론, 문화 소비 행동에도 많은 제약이 뒤따른다는 것을 알 수 있었다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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