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웹 3.0 시대 빅데이터 시각화 분석 도구를 활용한 SNS 기업 소셜리서치에 관한 연구 = A Study on Social Research SNS Big Data Visualization and Analysis Tool in Web 3.0 Era
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2019
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Research on new theories and strategies that can enhance competitiveness in the corporate environment where the digital revolution leads the world has been continuously made after the Industrial Revolution. Big data has now become a way of presenting insights into a new leap in human civilization in the digital age, and methods of analyzing and visualizing it on social SNS are evolving. This study aims to empirically study the value and necessity of social research big data visualization type for SNS company based on web 3.0 era aiming for a new future. In actual big data analysis, Social MatrixTM using the Opinon Mining analysis method is used as a tool to analyze the weight and sensitivity of the search for SNS service companies, and to analyze the positive and negative influences by detailed keywords. It proceeded by the method of measuring and analyzing. As a result, it was easy to identify the characteristics of the related words associated with the SNS company through data visualization. These big data visualizations have led to the implications of rethinking insights to make it easier and faster to use information that is useful to users, and focusing on ensuring that analytics solutions are available to businesses in the right direction. In the flood of information produced constantly, analytics solutions based on big data visualization will be valuable to many users. In the future, these studies will complement data mining technology and visualize analysis, and the rich experience data of big data will provide the core foundation for the utilization of informatization.
더보기디지털 혁명이 세상을 주도하는 기업 환경에서 경쟁력을 제고 할 수 있는 새로운 이론과 전략에 관한 연구는산업혁명 이후에 끊임없이 제기되었다. 이제 빅데이터는 디지털 시대에 새로운 인류 문명의 도약에 대한 통찰력을 제시할 수 있는 하나의 방법이 되었고 소셜네트워크서비스(SNS)상에서 이를 분석하고 시각화하는 방법은진화하고 있다. 본 연구는 새로운 미래를 지향하는 웹 3.0 시대를 고찰하고 이를 기반으로 하는 SNS 기업에대한 소셜 리서치(Social Research) 빅데이터 시각화 유형의 가치와 필요성을 위한 실증적 연구를 하고자 하였다. 실제 빅데이터 분석은 오피니언 마이닝(Opinon Mining) 분석기법을 적용한 소셜 매트릭스(Social MetrixTM)를 도구로 활용하여 SNS 서비스기업을 대상으로 연관어 검색 비중과 감성 분석 그리고 세부 키워드에 의한 긍, 부정 영향력 등을 측정하고 분석하는 방법으로 진행하였다. 연구결과, 해당 SNS 기업과 연관된 연관어 특성을 데이터 시각화를 통해 쉽게 파악할 수 있었다. 이러한 빅데이터 시각화는 사용자에게 유용한 정보들을 더욱 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 통찰력을 재고해 주고, 기업 에게는 정확한 방향으로 분석 솔루션을활용할 수 있도록 해야 하는 데 초점을 맞추어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 시대적으로 끊임없이 생산되는 정보의 홍수 속에서 빅데이터 시각화에 따른 분석 솔루션은 많은 사용자에게 가치 있는 정보가 될 것이다.
앞으로 이러한 연구가 데이터 마이닝(Data Mining) 기술보완과 더불어 시각화 분석을 통해 빅데이터의 풍부한경험 데이터가 정보화 활용에 핵심적 기반을 제시할 것이다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-02-09 | 학술지명변경 | 외국어명 : Bulletin of Korean Society of Basic Design & Art -> Journal of Basic Design & Art | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.33 | 0.33 | 0.34 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.34 | 0.34 | 0.512 | 0.08 |
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