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소셜 북마킹 시스템의 이용자 행위 패턴에 관한 연구 / 조현 ; 최준연 ; 김성희 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 1

2. 소셜 북마킹과 협업적 태깅 2

3. 행위 패턴 분석 결과 3

3.1. 사용자 별 태그 생산 성장률 4

3.2. 태그 별 성장률 4

3.3. 태그된 시점과 채택 빈도 5

3.4. 경과시간에 따른 북마킹 트렌드 5

3.5. 경과시간에 태그 구성 비율 6

4. 결론 7

참고문헌 7

◐ 저자소개 ◑ 9

초록보기

최근 들어 웹의 진화가 급속하게 진전되면서 사용자가 직접 참여하는 유형의 서비스들이 활발하게 보급되었다. 사용자들은 네트워크 공간상에서 여러 종류의 콘텐츠를 공유하며 의견을 교환한다. 이러한 서비스의 대표적인 예로 소셜 북마킹 사이트를 들 수 있다. 사이트의 이용자들은 웹 사이트를 북마킹하는 과정에 있어서 타인의 북마킹 내역 및 태그 정보를 공유하며 태그를 생산하게 되는데 이를 협업적 태깅이라고 한다. 본 연구에서는 최근 활발하게 이용되는 소셜 북마킹 및 협업적 태깅에 대한 실증적인 분석을 수행하였다. 분석 결과 분석 결과 전체 이용자 중에서 아주 소수만이 북마킹 활동을 활발하게 수행하며, 소수의 사이트와 태그가 다수의 사용자에 의해 이용되었다. 24%의 사용자가 총 80%에 해당하는 태깅을 수행하였으며, 75%의 사이트와 81%의 태그가 3번 이하로 태깅되었다. 사용자에 따라서 북마킹 활동에도 차이가 있었으며, 가장 이른 시점에 부여된 태그가 다수의 동의를 얻었다. 특정 사이트의 태그 구성 비율은 점차 수렴해감을 확인할 수 있었다. 본 연구결과가 향후 소셜 북마킹 시스템의 발전에 도움이 시사점을 제공한다고 기대한다.

Recently, many user-participating web services have been used widely as the evolution of internet web technology has rapidly been developed. Users share various content and opinion on line using a site like ‘Social bookmarking.’ Users can share others’ bookmarking history and create tags while bookmarking web sites; we call it collaborative tagging. In this paper, we studied empirical analysis for widely used social bookmarking and collaborative tagging which the result shows minority of users is actively using the bookmarking and a few sites and tags are used by majority of the users. 24% users tagged 80%, 75% sites and 81% tags were tagged below than 3 times. Types of bookmarking activities were found different by users and early appointed tags get more frequency by majority. We also identified relative proportions of tags on certain sites are becoming convergence gradually. We expect the result of this paper will give opportunities to help further developing social bookmarking system.

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
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전도성사를 매체로 한 직렬 통신 프로토콜 성능 김나영, 김환, 김주경, 권영미 pp.21-28

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소셜 북마킹 시스템의 이용자 행위 패턴에 관한 연구 조현, 최준연, 김성희 pp.29-37

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안티 포렌식 행위 탐지를 위한 퍼지 전문가 시스템 김세령, 김휘강 pp.47-61

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참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 웹 서비스 형태 변화에 따른 소셜 네트워크 서비스의 진화 소장
2 Analysis of the usage Pattern of Tagging in Collaborative Bookmarking 소장
3 An Augmented Memory System using Associated Words and Social Network Service 소장
4 Li, X., Guo, L. and Zhao, Y, 'Tag-based Social Interest discovery', social networks & web 2.0 conference, 2008, pp. 675-684. 미소장
5 Dichev, C., Xu, J., Dicheva, D. and Zhang J., A Study on Community Formation in Collaborative Tagging Systems', IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, 2008. 미소장
6 Xu, Z., Fu, Y., Mao, J. and Su, D., 'Towards the Semantic Web: Collaborative Tag Suggestions', WWW: Proceedings of the Collaborative Web Tagging Workshop, 2006. 미소장
7 Collaborative filtering based on collaborative tagging for enhancing the quality of recommendation 네이버 미소장
8 Exploring contributions of public resources in social bookmarking systems 네이버 미소장
9 Personalization of tagging systems 네이버 미소장
10 Diameter of the World-Wide Web 네이버 미소장
11 Kumar, R., Raghavan, P., Rajalopagan, S., and Tomkins, A., 'Extracting Larger-Scale Knowledge Bases from the Web', Proceedings of the 9th ACM Symposium on Principles of Database Systems 1, 1999. 미소장
12 Power laws, Pareto distributions and Zipf's law 네이버 미소장
13 “Breslau, L., Cao, P., Fan, L., Philips, G. and Shenker, S., 'Web caching and Zipf-like distributions: Evidence and implications', Proceedings of INFOCOM, 2009. 미소장
14 Tanaka, J., & Taylor, M., 'Object Categories and Expertise: Is the Basic Level in the Eye of the Beholder?' Cognitive Psychology, Vol. 23, No. 3, 1991, pp. 457-482. 미소장

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