소셜 빅데이터를 활용한 사회복지 네트워크 분석

이근명 비판과 대안을 위한 사회복지학회/ 건강정책학회 2019 비판사회정책 Vol.- No.64

The purpose of this study is to analyze the yearly network change of social welfare by using big data of social media. For this, text mining and CONCOR of network analysis were performed. And to statistically verify the degree of correlation between each year’s network structure, correlation analysis between each year’s matrices was conducted using QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, which is a typical statistical test method used in social network analysis. The analysis showed, words that had the highest frequency in 2010 were social welfare, society, research, social worker, social welfare facility, social welfare department; in 2015, social welfare, society, research, social worker certificate, social welfare course, social welfare facility; and in 2018, on top of social welfare, society and research, new words such as news, articles, documents, and analyzes were mentioned significantly. As a result of CONCOR analysis for network analysis, clusters of four groups in 2010, four groups in 2015 and four groups in 2018 were created. And as a result of QAP correlation analysis of three years, correlation coefficient between 2010 and 2015showed to be 0.757, 0.457 between 2010 and 2018; and 0.451 between 2015 and 2018. The former and current governments have carried out social welfare policies using a great amount of time and budget. However, the primary problem have not yet been identified and solved. Therefore, research should be conducted to measure the yearly network change using big data, to grasp future trends based on this, and to establish policies that will form the basis for social welfare development. And by combining big data information related to social welfare on SNS and existing large-scale research data, unstructured data created by millions of people should be systematically constructed and more extensive research should be done by combining these with empirical studies. 이 연구의 목적은 소셜미디어의 빅데이터를 이용하여 사회복지에 대한연도별 네트워크 변화를 분석하는 데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 텍스트 마이닝과 네트워크 분석의 CONCOR 분석을 실시하였다. 또한 각 연도별 네트워크가 구조적으로 어느 정도의 상관관계가 있는지를 통계적으로검증하기 위하여 소셜 네트워크 분석에서 사용하는 대표적 통계적 검정방법인 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관분석을 활용하여 각연도의 매트릭스 간의 상관분석을 실시하였다. 분석결과 단어의 빈도가 높은 순서는 2010년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사, 사회복지시설, 사회복지학과 등의 단어이고 2015년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사자격증, 사회복지학과, 사회복지시설 2018년에는 사회복지, 사회, 연구 등에 새로운 단어인 뉴스, 기사, document, 분석 등이 비중있게 언급되었다. 네트워크 분석을 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과, 2010년 4개 그룹, 2015년 4개 그룹, 2018년 4개 그룹의 클러스터가 생성되었다. 또한 3개년도 간의 QAP 상관분석을 실시한 결과, 2010년과 2015년의 네트워크 간 상관계수는 0.757, 2010년과 2018년간 상관계수는 0.457, 2015년과 2018년간 상관계수는 0.451로 나타났다. 사회복지를 위한 정책은 역대 정부마다 많은 시간과 예산을 들여 시행하고 있다. 그러나 일차적인 문제점 파악 및 해결방안은 아직 없는 실정이다. 따라서 빅데이터를 활용한 연도별 네트워크 변화를 측정하고, 이를 토대로 미래 트렌드를 파악하여 사회복지 발전을 이루는데 기틀이 되는 정책을 수립하기 위한 연구가 진행되어야 한다. 그리고 SNS상에서 발생하는 사회복지와 관련된 빅데이터 정보와 기존의 방대한 연구 자료를 접목하여, 수많은 사람들이 만들어낸 비정형 데이터를 체계적으로 구축하고, 이를 실증적 연구에 접목함으로써 보다 폭넓은 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 미치는 요인

김종기,김진성 한국정보화진흥원 2011 정보화정책 Vol.18 No.3

소셜 네트워크는 사람들이 살아가는데 필요한 여러가기 정보를 얻을 수 있는 경로로써 맹 중요하게 인식되고 있다. 오늘날 소셜 네트워크는 인터넷의 확산, 소셜 네트워크 사이트의 발전, 소셜 네트워크에 대한 중요성 인식으로 빠르게 확산되어 가고 있다. 최근 소셜 네트워크 서비스는 참여 ( Participation) 와 개방(Openness) 을 모토로 하는 웹 2.0 이라는 새로운 패러다임을 기반으로 발전해 왔다. 소셜 네트워크 서비스가 웹 2.0을 수용함으로 사용자들은 보다 편리한 방법으로 새로운 사람들과 관계를 맺고 유지할 수 있게 되었다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 자신의 생각과 경험 등을 공유하고 여러사람들과의 커뮤니케이션에 참여하는 과정에서 자신의 존재를 인삭하고 삶의 만족을 느끼며 사회 구성원으로써의 영향력을 가지게 된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 분석하고자 고차요인분석(higher order factor analysis) 을 실시하였다. 연구 모형은 인지된 사회적 실재감, 인지된 개인적 만족, 인지된 사회적 영향력을 포함한 2차 요인으로 개발되었다. 1차 요인들은 기술적, 개인적, 사회적 요인들로 그룹화 하였다. 이를 평가하고자 SmartPLS 2.0 분석 도구를 활용하여 실증분석을 수행하였으며, 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 규명하였다. 분석 결과 사회적 영향력이 개인의 소셜 네트워크 서비스 사용의도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

정보미학적 해석을 통한 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용

방승애(Seungae Bang),윤준성(Joonsung Yoon) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.7

본 논문은 소셜네트워크 시각화의 정보미학적 해석을 통해 소셜네트워크 시각화의 예술적 활용을 분석한다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 개인과 집단의 상호관계를 규명하는 사회연결망 분석(Social Network Analysis: SNA)의 한 방법인 ‘소시오그램(sociogram)’의 형태로 등장했다. 이후 소셜네트워크가 점차 복잡해지면서 다양한 인간 관계망을 분석하는 기술이 등장했다. 초창기 소셜네트워크 시각화는 사회 구조를 측정하기 위한 실용적 목적을 지향했다. 그러나 현재 소셜네트워크 시각화는 정보 기반의 예술적 표현에 이르기까지 다양한 형태로 분화되었다. 본 논문은 이러한 소셜네트워크 시각화의 최근 예술적 활용에 주목하여 정보미학적 접근을 시도하고 예술적 활용 사례를 두 가지 범주로 나눈다. 먼저, 아날로그기반의 정적인 그래프 시각화 유형을 분석한다. 두 번째는 소셜네트워크 웹 사이트와 텍스트 분석 기술을 연동하여 실시간 디지털 이미지를 생성하는 상호작용성 기반의 시각화 유형을 분석한다. 이러한 방법을 통해 예술과 공학의 융합적 패러다임을 제시하여 기존 예술 연구 영역의 한계를 벗어나고자 한다. This paper analyzes the artistic practical use of social network visualization through the aesthetic information interpretation. The first social network visualization has emerged as ‘Sociogram’ in the form of social network analysis(SNA). Since social network has complex, the analyzing technology of social network has emerged. Early social network visualization has a practical purpose to measure the social structure, but current social network visualization divided into various forms from artistic expressions through information. This paper divide into two categories based on the artistic application of social network visualization. First, this research focuses on the static graph based on analog. Second, this research analyze the category of interacted visualization to generate a real-time digital image. This paper presents the fusion of paradigm between engineering and art through this way.

소셜네트워크 자료를 위한 잠재적 위치군집 분석 개선 연구

김지용,박원경,전수영 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.2

As social network data is used to represent relationships between objects or nodes. A node represents a larger social group, such as a person, family, or organization, and edge line indicates the connection between two nodes or the connection strength. Social network analysis is to understand and analyze the overall structure of the network by identifying the regular relationship patterns between the nodes through these edges. The statistical models can be used to derive various meanings, depending on the purpose of analysis. However, the superiority of statistical models used in social network analysis depends on accurate parameter estimates. The model widely used in social network analysis is a latent position cluster model. The model considering these latent variables is very complex and difficult to estimate the parameters. Therefore, this study suggests a new sampling method using the information of each cluster in the latent position cluster model. The proposed method provides more accurate estimates than other methods through simulation and real data analysis. 소셜네트워크 자료는 객체 또는 노드들 사이의 관계를 나타내기 위한 자료로 사회학, 경제학, 경영학을 비롯한 사회과학 분야에서뿐만 아니라 물리학, 의학, 생물학 등의 자연과학과 같이 다양한 분야에서 사용되고 있다. 소셜네트워크에서 노드는 한 사람 또는 가족, 조직과 같이 더 큰 사회적 그룹을 나타내고 연결선은 두 노드 사이의 연결 여부 혹은 연결 강도를 나타낸다. 소셜네트워크 분석은 이러한 연결선을 통해 노드들 간의 규칙적인 관계패턴을 파악하여 네트워크 전체적인 구조를 이해하고 분석하는 것으로 분석 목적에 따라 적절한 통계적 모형을 이용해 다양한 의미를 도출해 낼 수 있다. 하지만 소셜네트워크 분석에 이용되는 통계적 모형의 우수성은 정확한 모수 추정에 의존한다. 소셜네트워크 분석에 현재 많이 사용되고 있는 모형은 잠재적 위치군집모형으로, 이러한 잠재변수를 고려한 모형은 매우 복잡하고 모수 추정에 어려움이 많다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 연구는 잠재적 위치군집모형에서 각 군집별 정보를 이용하는 개선된 표본생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험과 실 자료 분석을 통해 다른 방법보다 더 효율적인 추정치를 제공하는 우수성을 보여 주었다.

온톨로지 기반 소셜 네트워크 분석을 이용한 전문가 추천 시스템 (pp.390-394)

박상원(Sangwon Park),최은정(Eunjeong Choi),박민수(Minsu Park),김정규(Jeonggyu Kim),서은석(Eunseok Seo),박영택(Youngtack Park) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.5

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다. The semantic web-based social network is highly useful in a variety of areas. In this paper we make diverse analyses of the FOAF-based social network, and propose an expert recommendation system. This system presents useful method of ontology-based social network using SparQL, RDFS inference, and visualization tools. Then we apply it to real social network in order to make various analyses of centrality, small world, scale free, etc. Moreover, our system suggests method for analysis of an expert on specific field. We expect such method to be utilized in multifarious areas - marketing, group administration, knowledge management system, and so on.

롱테일 마케팅을 위한 소셜 네트워크의 인플루언서 연구 : 한국 영화산업을 중심으로

박혜수,이영환,송영화 한국경영정보학회 2014 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.1

최근 방대한 양의 빅데이터를 실시간으로 정제, 분석하여 가치 있는 도구로 활용할 수 있는 데이터 관련 기술의 중요성이 크게 증가하고 있다. 특히 다양한 소셜 네트워크 서 비스의 등장으로 기업들은 소비자의 반응, 시장 규모 예측과 같이 자신에게 필요한 정 보를 소셜 네트워크 분석을 통해 얻을 수 있게 되었다. 이에 따라 본 연구는 소셜 네트 워크 상에서 상당한 영향력을 가지는 인플루언서를 파악하고, 이들의 특징을 분석하여 롱테일 마케팅을 위한 활용 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 한국 영화산업을 중심으로 롱테일 이론을 접목하였으며, 소셜 네트워크인 트위터를 분석하여 네트워크 와 인플루언서의 특징을 도출하였다. 첫째, 한국영화진흥위원회에서 수집된 박스오피스 데이터를 분석한 결과 한국 영화산 업은 롱테일 이론에 반하는 현상을 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 블록버 스터 영화는 다양성영화에 비하여 트위터 네트워크 상에서 인플루언서를 통한 영화와 관련된 정보의 공유가 더욱 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 다양성영 화의 경우, 예술영화관이 주요 인플루언서의 역할을 하고 있는 것으로 나타났으나 그 영향력은 상대적으로 낮았다. 넷째, 한국영화의 경우 팬들의 영향력이 강하게 나타나 비인기 영화도 스타마케팅을 통해 다양한 마케팅이 가능할 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 한국 고유의 문화 특성이 담긴 결과로도 보여지나 향후 다양한 산업분야에서 소 셜 네트워크 분석을 통하여 인플루언서를 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Efficient Soical Network Data Analysis by Utilizing Cloud Computing Infrastructure

Naveed Ejaz,Irfan Mehmood,이정중,백성욱,이명호,안성만 한국차세대컴퓨팅학회 2012 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.8 No.3

소셜 네트워크는 이용자들의 공통적 관심 분야를 기반으로 서로 연결된 개별적 온라인 서비스 구조이다. 소셜 네트워킹 웹사이트의 사용은 온라인 커뮤니케이션과 데이터 공유 및 상호작용 방법을 혁신적으로 바꿔놓았다. 소셜 네트워킹 사이트의 사용량이 증가함에 따라 막대한 양의 사용자 상호작용 데이터가 매일 축적되고 있어 다양한 분야에서의 적용을 위한 대량의 소셜 네트워크 데이터 마이닝 및 분석 방안이 갈수록 주목받고 있다. OLAP데이터 분석은 효과적으로 소셜 데이터를 분석하기 위하여 사용될 수 있는 유용한 데이터 분석방법이지만 계속적으로 가변하는 대량 데이터와 OLAP쿼리의 복잡성 때문에 작업 시간이 오래걸리는 문제점이 있다. 본 논문은 대량의 소셜 네트워크 데이터 분석에 적합한 클라우드 컴퓨팅의 발전이 이루어지면서 효율적이고 빠른 데이터 분석을 위하여 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는 OLAP기반 소셜 데이터 분석도구에 대해 설명한다.

소셜 네트워크 분석과 지휘통제시간을 고려한 네트워크 영향력 요소 분석

전진태(Jin-Tae Jeon),박건우(Gun-Woo Park),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.2

사회 문화 전반에 걸쳐 각종 체계를 네트워크로 연결하여 정보를 공유하고 다양화하려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 이러한 변화에 부합하여, 군 전쟁 수행방식은 개별 전투체계를 기반으로 하는 플랫폼 중심 전쟁(Platform Centric Warfare)에서 정밀 화력 및 네트워크를 기반으로 하는 네트워크 중심 전쟁(Network Centric Warfare)으로 개념이 바뀌고 있다. 더불어, 이러한 네트워크로 연결된 체계들을 효율적으로 운영하여 최대의 효과를 달성하기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 분야의 연구는 민간분야에서는 활발히 진행 중이나, 아직까지 군 네트워크 체계 분석에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 최근 사회, 과학적으로 폭 넓게 활용되고 있는 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)방법을 군 네트워크 체계에 적용하여 네트워크 구조적 영향력 요소를 규명한다. 이때 지휘통제시간을 효과 측정수단으로 분석하여, 이와 소셜 네트워크 분석요소와 상관관계를 규명한다. 본 연구를 통해 향후 발전적인 네트워크 구성을 위한 네트워크 영향력 요소를 식별하였다는데 가치가 있다. Over the society the trial for several systems to be connected with Network has been continued to share information and to make it various. In accordance with such a change, the concept of military warfare conduction has been changing form platform centric warfare in separate combat system based on network centric warfare in network based. We have continuously made an effort that we try to get the goal with efficient system which is linked up with network, but such a study on that one in military system analysis is still slower than the study out of military until now. So this study is searching network influence factor by using military network with application of social network analysis method which is used broadly in the society and the science as well. At this time we search co-relationships between social network and the thing that we can analyse C2 time by effectiveness measurement means. By this study it has value of network influence factor identification for the growing network composition.

국제적 자금세탁 의심거래에 대한 소셜 네트워크 분석(SNA): 미국 재무부의 의심거래보고(SAR) 문건을 중심으로

정지열(Jiyeal Chung),강형구(Hyoung-Goo Kang) 한국법경제학회 2021 법경제학연구 Vol.18 No.1

소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 혹은 회사와 회사같이 엔티티(entity)와 엔티티(entity) 간의 관계를 분석하는 매우 유용한 도구이다. 자금세탁 과정의 특성은 많은 수의 중간책을 거쳐 마지막 단계에서는 실제 소유자에게로 통합(integration)되는 특징을 가지고 있어 소셜 네트워크 분석을 사용하는 것이 매우 유용하다. 그동안 선행 연구자들이 이론적 연구 또는 소셜 네트워크 서비스상의 일부 자료를 가지고 연구를 진행해 왔다. 이에 선행연구자들은 금융거래 데이터와 같은 연결성이 강한 금전적 네트워크에 관한 후행 연구를 주문해 왔다. 이에 본 연구진은 2020년 9월 20일 국제탐사보도언론인협회(The International Consortium of Investigative Journalists: ICIJ)가 발표한 미국 재무부 소속 금융범죄단속네트워크(The Financial Crimes Enforcement Network: FinCEN) 자료를 분석하였다. 이 자료는 미국의 국제송금망에 참여하고 있는 금융회사가 고객의 금융거래 중에서 합리적 의심이 있는 거래에 대하여 금융범죄단속네트워크 앞으로 보고한 의심거래보고(Suspicious Activity Report: SAR) 자료이다. 본 연구는 자금세탁방지 및 법경제학 연구에 실제 보고된 의심거래보고(SAR) 자료를 분석한 새로운 시도이다. 본 연구진은 이번 연구를 통하여 자금세탁 의심거래 구성원들의 동질선호성(homophily)과 공범의 ‘사회적 교환이론’(social exchange perspective)의 특성을 확인할 수 있었다. Social network analysis is a very useful tool for analyzing relationships between entities and entities, such as people and people or companies. The nature of the money laundering process has features that go through a large number of intermediaries and are integrated into the beneficial owner in the final stage, making it very useful to use social network analysis. Until now, leading researchers have conducted research with theoretical research or some data on social network services. In response, leading researchers have called for follow-up studies on highly connected financial networks, such as financial transaction data. Therefore, the research team analyzed the data of The Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) under the US Treasury Department announced by the International Association of Investigative Journalists (ICIJ) on September 20, 2020. This data is a Suspicious Activity Report (SAR) report that a financial company participating in the US international remittance network reported to the Financial Crimes Enforcement Network on transactions with reasonable suspicion among clients" financial transactions. This is the first study to analyze the Suspicious Transaction Report(SAR) data actually reported in anti-money laundering and law economics studies. Through this study, the researchers were able to confirm the characteristics of the homophily of members of suspicious money laundering transactions and the social exchange perspective of accomplices.

Twitter를 기반으로 한 항공사 소셜 네트워크 비교 분석- 카타르, 싱가포르, 에미레이트, ANA, 대한항공을 중심으로 -

김규리,이재섭 국제문화기술진흥원 2023 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.9 No.3

The study aims to compare and analyze the social network structures of Qatar Airways,s Singapore Airlines, Emirates Airlines, and ANA Airlines, recording the top 1 to 4, and Korean Air in ninth by Skytrax's airline evaluations in 2022. This study uses NodeXL, a social network analysis program, to analyze the social networks of 5 airlines, Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, and Average Betweenness Centrality as indicators to compare the differences in these social networks of the airlines. As a result, Singapore's social network has a better network structure than the other airlines' social networks in terms of sharing information and transmitting resources. In addition, Qatar Airways and Singapore Airlines are superior to the other airlines in playing roles and powers of influencers who affect the flow of information and resources and the interaction within the airline's social network. The study suggests some implications to enhance the usefulness of social networks for marketing. 본 연구는 2022년 Skytrax가 실시한 항공사 평가 중 최상위 등급에 해당하는 카타르 항공, 싱가포르 항공, 에미레이트 항공, ANA 항공과 9위인 대한항공을 대상으로 Twitter 상의 소셜 네트워크 구조를 비교 분석하여 그 차이점을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NodeXL를 활용하였다. 항공사별 소셜 네트워크의 차이를 비교하기 위한 지표로 Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, 그리고 Average Betweenness Centrality를 활용한 결과, 종합적으로 싱가포르 항공의 소셜 네트워크가 다른 항공사의 것이 비해 강한 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 항공사별 소셜 네트워크 내에서 정보 및 자원의 흐름뿐만 아니라 상호작용에 큰 영향을 미치는 유력자(Influencer)가 누구이며, 어떤 역할을 하는지를 확인 결과에서도 카타르 항공과 싱가포르 항공이 다른 항공사에 비해 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 이런 분석 결과를 토대로, 항공사의 소셜 네트워크 활용 필요성과 유용성 제고 차원에서 시사점을 제시하였다.