SNS 사용자의 감정 분석에 의한 영향력 측정

• 영문명: Influence Measurement based on Sentiment Analysis of SNS Users
• 발행기관: 한국빅데이터서비스학회
• 저자명: 정회윤(Hoe Yun Jeong) 지상훈(Sang Hun Ji) 양형정(Hyung Jeong Yang) 김경윤(Kyoung Yun Kim) 김경백(Kyung Baek Kim)
• 간행물 정보: 『한국빅데이터서비스학회 논문지』한국빅데이터서비스학회 논문지 2권 1호, 11~23쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.06.30

국문 초록

소셜 미디어의 등장으로 온라인상에서 정보 교류가 활발하게 이루어지고 있으며 소셜 미디어를 통한 여론형성, 의제설정 등과 같이 사회에서 일어나는 다양한 사건들에 큰 영향력을 발휘하고 있다. 본 논문에서는 소셜미디어 중 하나인 트위터 상에서 큰 영향력을 발휘하는 영향력자(Influential) 또는 오피니언 리더(Opinion Leader)에 대한 영향력 측정을 제안한다. 기존의 영향력 측정 연구들은 팔로워(Follower), 리트윗(Retweet), 멘션(Mention)을 이용한 사용자 네트워크에서의 구조적인 요소를 통해 영향력을 측정 하였지만, 본 논문에서는 구조적인 요소뿐만 아니라 사용자들 간의 감정(Sentiment) 유사도 분석을 통해 영향력을 측정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 선정된 영향력이 높은 사용자로부터 시작된 정보에 대해 네트워크상의 정보 확산 모델을 이용하여 영향력 최대화 문제에 적용함으로써, 기존의 영향력 측정 방법과 정보 확산 결과에 비교하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 다른 영향력 측정 방법에 비해 높은 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 이러한 결과를 통해서 감정적인 요소가 영향력 및 정보 확산에 많은 영향을 미친다는 것을 확인 할 수 있었다.

영문 초록

Measuring influence on social networks has attracted tremendous interest from both academia and industry. Social Network Services are known as an effective marketing platform where customers trust the advertisements which are provided by their friends and neighbors. Therefore, selecting seed user is the primary concern in viral marketing. In addition, most of the developed algorithms and tools mainly depend on the static network structure. In this paper, we propose influence measurement based on sentiment analysis in the social network. This model considers the most influential user in the community as the candidate for the top-k seeds. We employ influence maximization problem for evaluating proposed method. Experiments show that the proposed method performs consistently well in influence maximization.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안방법

4. 실험

5. 결론 및 향후 연구

6. 참고 문헌

키워드

빅데이터 감정분석 영향력 영향력 최대화 SNS Big Data Sentiment Analysis Influence Social Network Service Influence Maximization