http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Does Online Social Network Contribute to WOM Effect on Product Sales?
Juyoon Lee(이주윤),Insoo Son(손인수),Dongwon Lee(이동원) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.2
온라인 소셜네트워크의 확산으로 인해 사용자들은 특정제품과 서비스에 대한 자신의 생각과 경험을 보다 손쉽게 공유 할 수 있게 되었으며 이러한 환경변화는 기업의 사업성과에 영향을 미칠 수 있는 소비자 구전효과의 영향을 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구의 목적은 영화산업에서의 온라인 소셜네트워크의 구전효과 발생에 대한 기여도를 또 다른 온라인 매체인 인터넷 포탈과의 비교를 통해 검증하는데 있다. 이를 위해 2011년 2월부터 6월 사이에 국내 개봉된 영화 및 이들 영화와 관련된 트위터 메시지 그리고 네이버 무비상의 리뷰를 수집 분석하였다. 분석결과 온라인 소셜네트워크(트위터)와 인터넷 포털 모두에서 영화의 흥행과 관련한 구전효과가 존재하고 있음을 발견하였다. 또한 영화의 인기도에 따라 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털의 구전효과 발생에 대한 영향도가 다르게 나타나는 점도 발견하였다. 인기영화(블록버스터 영화)의 경우 개봉이전에는 온라인 소셜네트워크에 의한 구전효과가 유의하게 발생하였으며 개봉이후에는 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 알 수 있었다. 비인기영화의 경우 개봉이전에만 온라인 소셜네트워크와 인터넷 포털에 의한 구전효과가 유의하게 발생함을 발견하였다. 본 연구의 결과는 영화와 같은 문화상품과 관련한 구전효과 발생에 있어 온라인 소셜네트워크의 영향에 관한 학문적 지식을 증대시키고 실무적으로 기업이 제품 및 서비스에 대한 브랜드가치 재고를 위해 온라인 소셜네트워크를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 방향을 제시 할 것이라 기대된다. In recent years, IT advancement has brought out the new Internet communication environment such as online social network services, where people are connected in global network without temporal and spatial limitation. The popular use of online social network helps people share their experience and preference for specific products and services, thus holding large potential to significantly affect firms' business performance through Word-of-Mouth (WOM). This study examines the role of online social network in raising WOM effect on the movie industry by comparing with the similar role of Internet portal, another major online communication channel. Analyzing 109 movies and data from both Twitter and Naver movie, we found that significant WOM effect exists simultaneously in both Twitter and Naver movie. However, we also found that different figures of online viral effects exist depending on the popularity of movies. In the hit movie group, before the movie release, the WOM effect occurs only in Twitter while the WOM effect arises in both Twitter and Naver movie at the same time after the movie release. In the less-popular (or niche) movie group, the WOM effect occurs in both Twitter and Naver movie only before the movie release. Our findings not only deepen theoretical insights into different roles of the two online communication channels in provoking the WOM effect on entertainment products but also provide practitioners with incentive to utilize SNS as strategic marketing platform to enhance their brand reputations.
텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교
이혜진(Hyejin Lee),윤지영(Jiyoung Yoon),조나혜(Nahye Cho),이주윤(Juyoon Lee),박소연(Soyeon Park),강영옥(Youngok Kang) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 게시된 지오태깅된 사진 데이터와 텍스트 데이터를 활용하여 우리나라 방문객이 갖는 지역별 이미지를 비교하였다. 플리커 데이터 수집은 2013년부터 2018년까지 약 6년간 데이터를 수집하였으며, 6년간 수집된 데이터 29만여건 가운데 관광객이 업로드한 것으로 추정되는 약 17만장의 사진을 분석대상으로 하였다. 플리커의 태그와 텍스트에 대한 분석은 텍스트마이닝 기법 중 단어간 빈도분석 및 연관관계분석을 적용하였으며, 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3 모델을 활용하였다. 지역에 대한 이미지 분석은 서울, 부산, 제주 지역을 대상으로 하였으며, 텍스트 분석 결과와 사진 이미지 분석결과를 비교하여 지역 이미지의 차이를 분석하였다.
지오태깅된 플리커데이터의 사용자 분류 방법 연구: 관광객 추정방법
강영옥(Youngok Kang),조나혜(Nahye Cho),이주윤(Juyoon Lee),이혜진(Hyejin Lee),윤지영(Jiyoung Yoon) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.5
관광 부문에서 지오태깅 소셜 미디어 데이터는 관광객의 공간적 선호 및 특성을 포함하는 역동적인 자료이다. 데이터의 특성상 사용자의 속성이 명시되지 않기 때문에 지오태깅 사진을 게시하는 사용자는 해당 지역의 관광객 혹은 거주자일수 있다. 때문에 관광객을 분류하는것은 관광 행태 분석에 필수적이다. 이에 본 연구는 SNS 데이터에서 사용자를 거주자 혹은 관광객으로 분류하는 모델을 제안하고, 최적의 분류 모델을 도출하였다.
Inception V3 모델을 활용한 관광사진 분류 및 정확도 평가
조나혜(Nahye Cho),윤지영(Jiyoung Yoon),박소연(Soyeon Park),이주윤(Juyoon Lee),이혜진(Hyejin Lee),강영옥(Youngok Kang) 대한공간정보학회 2019 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2019 No.11
본 연구는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)인 플리커(Flickr)에 공유된 지오태깅된 사진 데이터를 활용하여 관광지 이미지 특성을 분석하고자 한다. 2013년부터 2018년까지 우리나라를 방문한 관광객이 업로드한 약 16만장의 사진을 이용하였다. 사진에 대한 분석은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 중 하나인 Inception V3를 활용하였으며, 사진 분류 정확도를 평가하기 위해 전체 데이터의 약 23%에 달하는 사진 데이터에 대해 수동 라벨링을 하여 사진의 분류 정확도를 평가하였다. 관광 활동으로 생성된 사진 데이터들을 imagenet의 분류 카테고리로 분류할 경우의 한계점을 분석하고 향후 연구과제로 관광 목적에 맞는 이미지 카테고리 개발을 제안하였다.