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초록·키워드
소셜미디어는 전문적인 지식이나 기술 없이도 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시켜 왔다. 이로 인해 데이터는 더욱 방대해지며 빅데이터라 불리는 정보의 ‘초(超)범람’을 야기하였으며, 빅데이터는 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로서 각광받게 되었다. 그러나 대부분의 이전 연구에서는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 그치고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터의 빅 스트림 데이터를 실시간으로 처리하여 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 이 사례연구는 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.
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