KeyplayerRank를 이용한 소셜 미디어상의 주제별 키플레이어 탐지기법 연구

Abstract

소셜 미디어 이용자가 매년 꾸준히 증가하면서 소셜 미디어를 이용하여 자료나 정보를 습득하고 소셜 미디어상에서 다른 사용자와 커뮤니케이션 하는 사람들이 늘어가고 있다. 자료나 정보를 습득할 때 소셜 미디어에서 가장 영향력 있는 사용자의 말을 신뢰하고 따르는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 따라서 본 연구에서는 특정 주제에 관심 있는 사람들 간의 관계에 가중치로 작용하는 주제 유사도와 사용자의 영향력과 파급력을 고려한 영향력 지수를 적용한 KeyplayerRank를 이용하여 소셜 미디어상의 키플레이어를 찾고자 한다. 본 연구에서는 트위터를 대상으로 주제별 키플레이어를 탐지하였으며, 주제를 추출하기 위해 토픽모델링 방법 중 LDA를 이용하였고, 주제와 관련 있는 텍스트만을 분류하기 위해 SVM을 이용하였다.

본 연구에서는 두 가지 지표를 동시에 고려하여 소셜 미디어상에서 키플레이어를 찾고자 하는 목적에 따라 사용자가 선택할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법론은 트위터만이 아닌 다른 소셜 미디어에도 적용 가능하며, 기업의 인플루언서 마케팅이나 여론형성을 통한 정책 결정에도 활용될 수 있다.

향후 본 연구는 시공간적 요소를 포함하여 실시간으로 각 주제가 이슈가 되었던 때의 실시간 키플레이어를 찾는 연구로 발전시킬 수 있다.