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트위터 사용자의 음악 청취 행태와 음악 트렌드의 관계성 분석 및 예측 : Crowds vs. Broadcasters: Predicting Billboard Rank Using Characteristic of Music Listening Behavior in Twitter

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Authors
김예경
Advisor
이교구
Major
융합과학기술대학원 융합과학부
Issue Date
2015-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
음악 청취 행태트위터관계성 분석소셜 데이터 마이닝예측 모델
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 융합과학기술대학원 : 융합과학부, 2015. 2. 이교구.
Abstract
음악이 디지털화되면서 음악의 소비와 유통이 온라인 플랫폼을 통해 이루어지고 있다. 이에 따라 음악 사용자들의 청취 행태 또한 온라인을 중심으로 변화하며 온라인 상에 사용자-음악 관련 다양한 정보가 축적되고있다. 생성된 정보들은 연구자들에게 귀중한 정보원으로서 다양한 방면의 연구가 활발하게 진행되고 있다.
그러나 사용자 관련 정보들은 한정적으로 제공되고 있으며 사용자들이 언제 어떠한 음악을 듣는지에 대한 사용자 음악 청취 행태에 대한 정보는 제공되고 있지 않다. MIR(Music Information Retrieval)분야에서 활발하게 연구되고 있는 음악 추천 시스템, 흥행 예측과 같이 음악 사용자와 긴밀하게 연결되어있는 연구 주제에서는 이러한 정보의 부재가 연구의 한계를 초래할 수 있다. 때문에 최근의 연구에서는 마이크로 블로그를 통해 사용자 음악 청취 행태를 규명하려는 시도가 있어왔다. 하지만 이러한 연구는 사용자 그룹 분류나 음악적 특성에 따른 음악 청취 행태의 차이점에 대한 고려는 이루어지지 않았다. 또한 전체 트윗을 사용하지 않고 제한적 정보를 이용했다는 점에서 한계가 있다.
본 연구에서는 대표적인 소셜 미디어중 하나인 트위터의 해쉬태그를 이용하여 사용자 음악 청취 행태를 수집하고 음악 트렌드를 중심으로 분석하려 한다. 첫 번째로 생성한 트윗 수를 기준으로 사용자를 분석한다. 두 번째로 분류된 사용자 그룹에서 추출한 각각의 특성과 빌보드 음악각 사용자 그룹별 음악 청취 행태와 트렌드와의 분포를 통해 어떠한 경향성을 가지는지 알아보고 특징을 정의한다. 세 번째로 음악의 장르와 아티스트 선호도에 따라서 사용자별 음악 청취 행태가 어떻게 달라지는지 관찰한다. 나타난 특징을 반영하여 새로운 특성을 제시한다. 네 번째로 추출된 특성을 기반으로 빌보드 음악 순위를 예측하는 모델을 수립하고 예측 결과와 실제를 비교하여 정량적인 평가를 수행한다.
이러한 과정을 통하여 트위터의 음악 청취 행태를 사용자 그룹별로 트렌드와의 관계성을 규명하고 차이점을 보인다. 나타난 특징들은 사용자들의 음악 청취 행태에 있어서 다양한 요소에 따른 선호도를 추론하는데 사용될 수 있을 것이다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/133179
Files in This Item:
Appears in Collections:
Graduate School of Convergence Science and Technology (융합과학기술대학원)Dept. of Transdisciplinary Studies(융합과학부)Theses (Master's Degree_융합과학부)
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