트위터 사용자 분류를 위한 반교사 학습 접근 방안

Abstract

본 연구에서는 트위터 사용자들을 사용 목적에 맞는 각 사용자 그룹으로 분류하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 그간 선행 연구들의 트위터 사용자를 분류해놓은 체계에서 나아가 2단계 계층구조를 갖는 트위터 사용자 분류 체계를 제시하고자 한다. 이어, 이러한 사용자 그룹을 분류하기 위한 트위터 사용자 특성을 제안하며 선행 연구에서 사용하지 않았던 새로운 특성을 밝히고자 한다. 마지막으로 그간 교사 학습(Supervised learning) 위주의 트위터 사용자 분류법의 한계점을 밝히고 이를 극복할 수 있는 반교사 학습(Semi-supervised learning) 접근 방안과 구체적인 방법론, 앙상블을 이용한 자기교육 학습 알고리즘(Self-training using Ensemble Learning Algorithm)을 제안한다. 본 연구의 결과는 트위터 사용자 측면에서 각 트위터 사용자들이 필요로 하는 정보를 맞춤화하여 제공할 수 있는 필터링 서비스를 구축하는 데 응용이 될 수 있을 것이며, 또한 비즈니스의 측면에서 트위터 내에서 정보 공유와 확산에 결정적인 영향을 미치는 사용자 그룹, 나아가 기업 및 브랜드에 관련된 정보를 자주 트윗하는 사용자 그룹을 알아내는데 도움이 되어, 기업들의 eWOM 마케팅의 활성화에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다. 마지막으로, 트위터를 하나의 커뮤니케이션 모델의 역할로써 분석하는 데에 초석이 되어 향후 트위터를 이해하고 나아가 다양한 분야로의 적용을 하는데 있어 연구의 기초가 될 수 있을 것이다.