온라인 소셜 네트워크에서 사용자 프로파일 기반의 모빙지수(Mobbing-Value) 알고리즘 = Mobbing-Value Algorithm based on User Profile in Online Social Network

국문 초록 (Abstract)

집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Mobbing is not restricted to problem of young people but the bigger recent problem occurs in workspaces. According to reports of ILO and domestic case mobbing in the workplace is increasing more and more numerically from 9.1%('03) to 30.7%('08). These mobbing brings personal and social losses. The proposed algorithm makes it possible to grasp not only current mobbing victims but also potential mobbing victims through user profile and contribute to efficient personnel management. This paper extracts user profile related to mobbing, in a way of selecting seven factors and fifty attributes that are related to this matter. Next, expressing extracting factors as '1' if they are related me or not '0'. And apply similarity function to attributes summation included in factors to calculate similarity between the users. Third, calculate optimizing weight choosing factors included attributes by applying neural network algorithm of SPSS Clementine and through this summation Mobbing-Value(MV) can be calculated . Finally by mapping MV of online social network users to G2 mobbing propensity classification model(4 Groups; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims) which is designed in this paper, can grasp mobbing propensity of users, which will contribute to efficient personnel management.

참고문헌 (Reference)

• 1 박경규, "직장내 집단따돌림의 선행요인에 관한 연구" 서강대학교, 동덕여자대학교 1-10, 2007
• 2 최항석, "직장내 직무따돌림이 종업원의 직무 태도에 미치는 영향" 21-44, 2005
• 3 박경규, "조직내 집단 따돌림과 조직행동" 16-2 : 115-, 2006
• 4 최재승, "조직 내 따돌림의 원인과 결과에 관한 연구-군조직을 대상으로" 서강대학교대학원 12-30, 2007
• 5 유지은, "소셜 소프트웨어 : Beyond 컨슈머, Go 엔터프라이즈, Web Trend 보고서" KIPA 8-13, 2008
• 6 오정운, "소셜 관계 랭크 및 토픽기반-소셜 관계 랭크 알고리즘; 소셜 검색을 향해" 364-367, 2009
• 7 김광숙, "상사의 차별적 행동이 부하직원들간 상호작용에 미치는 효과" 전남대학교 1-25, 2006
• 8 김용학, "사회 연결망 분석" 전영사 2003
• 9 마크스미스, "사이버공간과 공동체" 나남출판 186-, 2001
• 10 Parag Singla, "Yes, there is a correlation-From Social Networks to Personal Behavior on the web" www 655-656, 2008
• 11 Jure Leskovec, "Worldwide Buzz ; Planetary -Scale Views on an Instant-Messaging Network" 1-5, 2007
• 12 Michele Mouttapa, "Social network predictors of bullying and victimization" University of Southern Califonia 39 (39): 315-335, 2004
• 13 김국진, "Social Network 기반 Mobbing 지수 산정 알고리즘 및 분류 모델 설계" 2009
• 14 Dieter Zapf, "Organisational, work group related and personal causes of mobbing/bullying at work" 70-85, 1999
• 15 Zapf, Dieter, "On the Relationship between Mobbing Factors, and Job Content, Social Work Environment, and Health Outcomes" 215-237, 1996
• 16 David Kempe, "Maximizing the Spread of Influence through a social" SIGKDD 2003
• 17 신동호, "Latent Semantic Analysis를 이용한 내 용기반 정보검색 시스템" 서울대학교 17-26, 2000
• 18 김종규, "Human Network의 친밀성 요소 분석을 통한 정보 표현 연구" 국민대학교 대학원 10-16, 2005
• 19 HaiQiang Chen, "Finding Core Members in Virtual Communities" www 1233-1234, 2008
• 20 Dieter Zapf, "Conflict escalation and coping with workplace bullying; A replication and extension" 10 (10): 497-522, 2001