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소셜 네트워크 분석은 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 내포되어 있는 정보들과 시스템을 분석하는 기법입니다. 소셜 네트워크의 연결 구조 및 연결 강도 분석을 바탕으로 소셜 네트워크 상에서 입소문의 중심이나 허브 역할을 하는 영향 요소를 찾는데 주로 활용됩니다. 기업에 있어서 영향 요소의 모니터링 및 관리는 신제품 기획 방향 설정 및 관리에 이르기까지 다양한 측면에서 중요합니다. 또한 영향 요소의 파악 외에도 소셜 네트워크 상에서 실시간으로 수집되는 대화 정보를 통해 신제품 반응 관찰, 기업 및 브랜드와 상품에 대한 평가, 불만 모니터링, 상품 및 서비스에 대해 소비자들이 드러낸 행적을 토대로 추출한 성향 파악과 숨은 니즈 등의 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. 다른 마이닝 기법들이 주로 일정한 구조를 갖춘..

오피니언 마이닝은 텍스트마이닝에서 발전된 분석기법으로 소셜미디어 등에서 여론의 향방을 긍정(Positive), 부정(Negative), 중립(Neutral)로 구분하여 선호도를 판별하는 기술입니다. 특정 상품의 선호도나 정치인에 대한 호감도를 판별해 내는 데 주로 활용되며, 분석 대상인 키워드와 긍정, 부정, 중립을 뜻하는 단어가 자주 출현하는 빈도수를 측정하여 해당 키워드에 대한 여론을 측정합니다. 오피니언마이닝은 텍스트마이닝에 근거를 둔 분석기법으로, 주로 블로고스피어나 소셜네트워크 서비스의 여론 향방을 추적하는데 사용되는 기술입니다. 이는 텍스트마이닝이 특정 단어와 문맥의 연관성을 분석하는데 비해, 오피니언 마이닝은 문맥과 연계된 감성분석(Sentiment Analysis)을 활용하여 특정 텍스트의..

텍스트마이닝은 텍스트 형태로 이루어진 비정형 데이터를 자연어처리 방식을 이용하여 정보를 추출하는 기법입니다. 텍스트마이닝을 활용하면 텍스트 정보에서 문맥을 파악하고 텍스트 간 연계를 분석하는 등 비정형화된 문서에서 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 텍스트마이닝은 비정형 데이터에서 특정 키워드나 문맥을 기반으로 의미를 추출해 내는 기법을 의미합니다. 텍스트마이닝은 웹문서에서 키워드와 매칭되는 단어를 찾아 인덱싱하는 검색 기법에서 발전되어 왔으며, 점차 데이터의 숨은 맥락을 파악하는데 활용되고 있습니다. 특히 텍스트마이닝이 두드러지는 분야는 뉴스기사 분석으로, 기사에서 특정 단어와 관련된 논조를 분석하는데 활용된 사례가 있습니다. 텍스트마이닝은 주로 작성이 완료된 뉴스기사나 잡지 등을 분석하는데 활용..

인터넷과 스마트폰이 보급되면서 세상에는 그 어느때 보다 많은 정보가 생겨나고 있습니다. 기하급수적으로 늘어나는 정보에서 중요한 정보와 중요하지 않은 정보를 구분하는 것이 무어보다 중요한 일이 되었습니다. 정보는 크게 정형화된 데이터와 정형화되지 않은 데이터로 구분됩니다. 데이터를 반복해서 사용할 목적으로 일정한 형식으로 구조화한 데이터를 정형화데이터(Structured Data)라고 합니다. 정형화된 데이터에서 정보를 찾는 방법을 데이터마이닝(Data Mining)이라고 하는데 현재 가장 많이 사용하는 데이터베이스 시스템과 정보분류체계에 활용되고 있습니다. 비정형데이터는 그림이나 사진 같은 이미지나 동영상, 텍스트문서처럼 형태와 구조가 다른 구조화 되지 않은 데이터를 말합니다. 책, 음성 정보, 영상 정..

미래는 아직 오지 않은 순간들의 총합이라고 한다. 지금과 다르지 않은 내일은 오늘의 연장일 뿐이다. 100년이 지나도 바뀐 것이 없다면 미래는 100년 이후의 일이 되지만, 2~3년 안이라도 많은 것이 변한다면 미래가 코 앞에 와 있는 셈이다.지금은 모두가 모바일을 이야기한다. 스마트폰 중독시대이기 때문이다. 하지만 이것은 현재일 뿐 미래는 아니다.미래는 과연 어떤 모습일까? 2007년 일본에서 방영된 전뇌코일이라는 애니메이션은 처음 접했던 당시에도 나에게는 굉장한 충격이었지만, 지금까지도 미래라거나 혁신이라거나 하는 얘기를 하면 나는 항상 이 애니메이션을 떠올린다. 증강현실이 주 소재이다. 구글글라스가 이 애니메이션에서 영감을 얻은 작품이라는 사실도 흥미꺼리이다.뛰어난 완성도에 비해 인지도가 낮은 것 ..