KR101116127B1 - Quantitative frequency analysis apparatus for bidirectional social networking and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명의 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법은, 사용자로부터 입력받은 사용자 아이디를 이용하여, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 단계; 추출한 아이디를 이용하여, 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 사이트에 요청하는 단계; 요청에 따라 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계; 측정 결과를 이용하여 사용자와 친구들, 및 사용자와 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 단계; 및 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.The quantitative frequency analysis method for two-way social networking according to the present invention uses a user ID input from a user to set a friend following a user from information provided by a social network service (SNS) site. Extracting the IDs of the followers (followers) set to follow the user's ID and the user; Using the extracted ID, requesting a message from the user to the friends and followers and a message left to the user by the friends and followers; Measuring the frequency of the message left by the user to his friends and followers and the frequency of the message left by his friends and followers to the user using information received from the site according to the request; Quantitatively analyzing the two-way social networking relationship between the user and friends and the user and followers using the measurement results; And generating visualization data in a graph form based on the analysis result.
Description
본 발명은 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 트위터(twitter)와 같은 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 트위터 사용자의 양방향 소셜 네트워킹을 의한 정량적 빈도 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for quantitative frequency analysis for two-way social networking. More specifically, the present invention relates to an apparatus and method for quantitative frequency analysis by two-way social networking of Twitter users in a social network service (SNS) such as twitter.
에번 윌리엄스 등이 2005년 시작한 트위터(twitter)는 1년 전 200만명 이었던 사용자가 최근 3200만명으로 늘어나는 등 무서운 속도록 성장하고 있다. 국내에서도 이미 20만명의 사용자가 트위터를 사용하고 있고, 그 중 2/3가량이 직장인으로 구성되어 있다.Twitter, which began in 2005 by Evan Williams, is growing at a frightening pace, with the number of users from 2 million a year ago to 32 million. In Korea, 200,000 users are already using Twitter, and two-thirds of them are office workers.
트위터는 블로그의 인터페이스에 미니홈페이지의 '친구맺기' 기능, 메신저의 신속성을 갖춘 소셜 네트워크 서비스(SNS)로서, 관심 있는 상대방을 뒤따르는 '팔로우(follow)'라는 독특한 기능을 중심으로 소통한다. 이는 다른 SNS의 '친구맺기'와 비슷한 개념이지만 상대방이 허락하지 않아도 일방적으로 '뒤따르는 사람', 곧 '팔로어(follower)'로 등록할 수 있는 점이 가장 큰 차이점이다. 웹에 직접 접속하지 않더라도 휴대전화의 문자메시지(SMS)나 스마트폰 같은 휴대기기 등 다양한 방법을 통하여 글을 올리거나 받아볼 수 있으며, 댓글을 달거나 특정 글을 다른 사용자들에게 퍼트릴 수도 있다.Twitter is a social networking service (SNS) with a mini homepage's 'friend making' function and a messenger's swiftness in the interface of a blog, and communicates with a unique function of 'follow' following an interested party. This is a similar concept to 'friend making' of other SNS, but the biggest difference is that one can register as a 'follower' or 'follower' without the other person's permission. Even if you don't have direct access to the web, you can post or receive posts through a variety of methods, including text messages (SMS) on your mobile phone or a mobile device such as a smartphone.
트위터는 기본 기능에 충실할 뿐 상업적 시도를 전혀 하지 않고 있어 구글(Google)의 초창기와 유사하며, 향후 폭발적인 성장이 예측되고 있다.Twitter is faithful to its basic features and has not made any commercial attempts, similar to the early days of Google, and is expected to explode in the future.
특히, 트위터는 140자 내외의 모바일 단문(트윗)들을 블로그 형태로 업로드하여 저장하면, 다른 사용자들이 쉽게 이를 열람할 수 있게 하는 서비스로서, 새로운 커뮤니케이션 수단으로 빠르게 번지고 있다. 트위터는 유선 인터넷 보다 휴대 전화와 스마트폰 등과 같은 모바일 단말기에 알맞게 설계된 사화 관계망 서비스로서, 140자 내외로 글자수를 제한한 것도 휴대 전화 문자 메시지에 최적화시킨 것이다.In particular, Twitter uploads and stores mobile short messages (tweets) of about 140 characters in the form of blogs, which makes it easy for other users to read them, and is rapidly spreading as a new communication means. Twitter is a private network service designed for mobile terminals such as mobile phones and smartphones rather than wired Internet. The limit of characters to 140 characters is optimized for mobile phone text messages.
현재 트위터는 언제 어디서나 정보를 실시간으로 교류하는 '빠른 소통'이 가장 큰 특징으로서 세계적 뉴스채널로 속보를 장점으로 하는 CNN을 앞지를 정도로 신속한 '정보 유통망'으로 주목받고 있다.At present, Twitter is attracting attention as a 'information distribution network' that is fast enough to outperform CNN, which has the advantage of breaking news as a global news channel.
일 예로, 미국 캘리포니아 주지사인 아놀드 슈왈제네거가 탄 비행기가 기체 결함으로 비상착륙하자, 슈왈제네거는 즉시 자신의 트위터에 "모험이었지만, 모든 게 괜찮다"라는 트윗을 올리고 사진을 링크하였다. 그러자 그 트윗은 슈왈제네거를 친구로 등록한 40만명에게 바로 전달되었다. 그리고, 피겨퀸 김연아 선수가 트위터를 시작하자, 그녀를 친구로 등록한 이가 1만8000명을 넘을 정도로 강력한 커뮤니케이션 수단으로 급부상하고 있다.For example, when Arnold Schwarzenegger, the Governor of California, USA, landed on a gas flaw, Schwarzenegger immediately tweeted his tweet, "It was an adventure, but everything was fine." The tweet was then sent directly to the 400,000 people who registered Schwarzenegger as their friend. And when Kim Yu-na, figure queen, started her Twitter, she registered as a friend of hers and has emerged as a powerful means of communication with over 18,000 people.
문자 메시지의 경우 상호 간의 의사전달이 1 대 1로 이뤄지며 비용이 발생하지만, 트위터는 저렴한 비용으로 한 번의 의사전달을 통해 여러 사람들에게 동일한 메시지를 전달할 수가 있다.In the case of text messages, each person communicates in a one-to-one manner and costs money, but Twitter can deliver the same message to many people through one communication at a low cost.
이러한 트위터의 장점을 이용하여 팝가수 브리트니 스피어스는 자신의 트위터에 '북미 공연티켓 판매에 들어갑니다'라는 트윗을 올렸고, 자신의 공연을 홍보하는 그 트윗은 브리트니를 following하는 194만명의 follower들에게 아무런 비용 없이 바로 전달됐다.Taking advantage of Twitter's merits, pop singer Britney Spears tweeted 'That's a North American show ticket sale' on his Twitter, and the tweet that promotes his performance costs nothing to the 1.9 million followers following Britney. Was delivered immediately.
또한, 미국의 첫 흑인 대통령이 된 버락 오바마가 대통령 선거에서 승리하는 데 트위터를 이용한 홍보효과를 톡톡히 본 것으로 알려져 있으며, 기업들도 홍보나 고객불만 접수 등 다양한 방법으로 활용하고 있다.In addition, Barack Obama, who became the first black president of the United States, is known to have used Twitter to win the presidential election, and companies are using it in various ways such as public relations and customer complaints.
하지만, 현재 트위터 서비스는 단순히 자신을 표현하고, 상대방과 의사소통을 하는 일차적인 인간관계를 위한 커뮤니케이션 도구로만 사용되고 있다. 또한, 사용자가 상대방과 주고, 받은 트윗이 시간 순서에 따라서 단순 나열식으로 트위터 사이트에 기록이 되고, 열람이 되는 형태이기 때문에 트위터 서비스를 통해서는 사용자의 다른 상대방들과의 소셜 네트워킹에 대한 정보를 구체적으로 얻어낼 수 있는 방법이 없다.However, the Twitter service is currently used only as a communication tool for the primary human relationship that expresses itself and communicates with others. In addition, since the tweets that the user sends and received with the counterpart are recorded on the Twitter site in a simple arrangement according to the time sequence and are viewed, the Twitter service provides information about social networking with other counterparts of the user. There is no specific way to obtain it.
즉, 현재 트위터 서비스는 인맥을 넓히고 정보를 수집하는데 드는 비용이 제로에 가까워 소셜 네트워킹의 범위를 크게 넓힐 수 있다는 장점이 있지만, 사용자가 자신과 연관되어 있는 상대방들(즉, friend 및 follower)과의 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하고 파악할 수 있는 방안을 제시하고 있지 못하고 있다.In other words, the current Twitter service has the advantage of broadening the network and collecting information, which is near zero, which greatly expands the scope of social networking. It does not provide a way to quantitatively analyze and understand social networking relationships.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서,The present invention has been proposed to solve the above problems,
사용자가 자신과 연관되어 있는 상대방들(즉, friend 및 follower)과의 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 파악할 수 있도록 해줌으로써, 사용자가 이러한 관계 정보를 바탕으로 보다 효율적으로 인관관계를 관리하고 증진시킬 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.By allowing users to quantitatively understand social networking relationships with their peers (ie friends and followers), users can manage and promote relationships more efficiently based on this relationship information. It aims to do it.
본 발명의 실시예에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법은, 사용자로부터 입력받은 사용자 아이디를 이용하여, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 단계; 상기 추출한 아이디를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 상기 사이트에 요청하는 단계; 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계; 상기 측정 결과를 이용하여 상기 사용자와 상기 친구들, 및 상기 사용자와 상기 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 단계; 및 상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.The quantitative frequency analysis method for two-way social networking according to an embodiment of the present invention is to follow the user from information provided in a social network service (SNS) site by using a user ID input from the user. Extracting IDs of established friends and followers of followers set to follow the user; Requesting, by the user, a message left by the user to the friends and followers and a message left by the friends and followers to the user by using the extracted ID; Measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the information received from the site according to the request; Quantitatively analyzing a two-way social networking relationship between the user and the friends and the user and the followers using the measurement result; And generating visualization data in graph form based on the analysis result.
특히, 상기 사용자가 팔로잉하는 것으로 설정된 친구들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉하는 것으로 설정된 팔로어들의 아이디를 소셜 네트워크 서비스 사이트에서 제공되는 정보로부터 추출하는 단계는, 상기 소셜 네트워크 서비스 사이트에 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 요청하는 단계; 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디가 포함된 XML 형태의 사이트 정보를 수신한 단계; 및 상기 사이트 정보를 파싱하고, 파싱된 사이트 정보로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In particular, the step of extracting the IDs of the friends set to follow the user and the IDs of followers set to follow the user from the information provided by the social network service site, the IDs of the friends to the social network service site Requesting IDs of the followers; Receiving site information in XML format including the IDs of the friends and the IDs of the followers from the site according to the request; And parsing the site information and extracting IDs of the friends and IDs of the followers from the parsed site information.
또한, 상기 그래프 형태의 가시화 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The method may further include displaying visualization data in the form of a graph to the user.
또한, 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들과 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계는, 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 XML 형태의 검색 정보를 파싱하는 단계; 파싱된 검색 정보로부터 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들과 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 추출하는 단계; 및 상기 추출한 메시지들을 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method may further include measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user by using the information received from the site according to the request. Parsing the search information in XML form received from the site; Extracting the message left by the user to the friends and followers and the message left by the friends and followers from the parsed search information; And using the extracted messages, measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user.
또한, 상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는, 트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 한다.The social network service SNS may be a twitter service.
또한, 상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계는, 상기 사용자를 중심으로, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되도록 상기 가시화 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
The generating of the visualization data in the form of a graph based on the analysis result may include a frequency value of a message left by the user to the friends and followers and a message left by the friends and followers based on the user. The visualization data is generated such that the frequency value of is displayed together with a sign indicating the message delivery direction.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치는, 사용자로부터 사용자 아이디를 입력받는 입력부; 상기 사용자 아이디를 이용하여 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 정보 추출부; 상기 정보 추출부에 의해 추출된 아이디를 이용하여, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 상기 사이트에 요청하는 인터페이스부; 상기 요청에 따라 상기 인터페이스부를 통해 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하고, 상기 측정 결과를 이용하여 상기 사용자와 상기 친구들, 및 상기 사용자와 상기 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 제어부; 및 상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 가시화부를 구비한다.On the other hand, quantitative frequency analysis device for two-way social networking according to an embodiment of the present invention, the input unit for receiving a user ID from the user; IDs of friends who are set to follow the user and information followers that follow the user from the information provided from the social network service (SNS) site using the user ID Information extraction unit for extracting the ID of the); An interface unit using the ID extracted by the information extracting unit to request a message left by the user to the friends and followers and a message left by the friends and followers to the user; Measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the information received from the site through the interface unit according to the request, and the measurement result A control unit for quantitatively analyzing a two-way social networking relationship between the user and the friends, and the user and the followers by using; And a visualization unit configured to generate visualization data in a graph form based on the analysis result.
특히, 상기 그래프 형태의 가시와 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 표시부를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.In particular, it characterized in that it further comprises a display unit for displaying the visual and data of the graph form to the user.
또한, 상기 정보 추출부는, 상기 인터페이스부를 통해 상기 소셜 네트워크 서비스 사이트에 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 요청하고, 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디가 포함된 XML 형태의 사이트 정보를 수신하고, 수신한 사이트 정보를 파싱하여 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 추출하는 것을 특징으로 한다.The information extracting unit may request the IDs of the friends and the IDs of the followers through the interface unit, and include the IDs of the friends and IDs of the followers from the site according to the request. Receiving a form of site information, parsing the received site information characterized in that the extraction of the ID of the friends and the ID of the followers.
또한, 상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는, 트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 한다.The social network service SNS may be a twitter service.
또한, 상기 가시화부는, 상기 가시화 데이터를 생성함에 있어서, 상기 사용자를 중심으로, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되도록 상기 가시화 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the visualization unit, when generating the visualization data, the frequency value of the message left by the user to the friends and followers and the frequency value of the message left by the friends and followers to the user with respect to the user message The visualization data is generated so as to be displayed together with a sign indicating a delivery direction.
본 발명에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.According to the present invention, the following effects can be expected.
사용자가 자신과 연관되어 있는 상대방들(즉, friend 및 follower)과의 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 파악할 수 있게 되고, 사용자는 이러한 관계 정보를 바탕으로 보다 효율적으로 인관관계를 관리하고 증진시킬 수 있게 된다.Users will be able to quantitatively understand social networking relationships with their peers (ie friends and followers), and users will be able to manage and promote their relationships more efficiently based on this relationship information. .
도 1은 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2은 SNS 사이트로부터 수신되는 XML 형태의 사이트 정보에 대한 예시도이다.
도 3은 SNS 사이트로부터 수신되는 XML 형태의 검색 정보에 대한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 가시화부에서 생성되는 그래프 형태의 가시화 데이터의 예시도이다.
도 5는 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating an apparatus for quantitative frequency analysis for two-way social networking according to the present invention.
2 is an exemplary diagram of site information in XML format received from an SNS site.
3 is an exemplary diagram of search information in XML format received from an SNS site.
4 is an exemplary diagram of visualization data in a graph form generated by the visualization unit of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a quantitative frequency analysis method for two-way social networking according to the present invention.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Here, the repeated description, well-known functions and configurations that may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, and detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more completely describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shape and size of elements in the drawings may be exaggerated for clarity.
이하, 본 발명이 적용될 수 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)로 트위터(twitter) 서비스를 예로 들어 설명하기로 한다. 하지만, 본 발명이 트위터 서비스에만 국한되어 적용될 수 있는 것은 아니며, 트위터와 동일 또는 유사한 개념으로 서비스를 제공하는 모든 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 적용 가능하다.
Hereinafter, as a social network service (SNS) to which the present invention can be applied, a twitter service will be described as an example. However, the present invention is not limited to the Twitter service and can be applied to all social network services (SNS) that provide services in the same or similar concept as Twitter.
도 1은 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치를 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a quantitative frequency analysis device for two-way social networking according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치에 해당하는 SNS 단말(100)은, 입력부(110), 제어부(120), 인터페이스부(130), 정보 추출부(140), 가시화부(150), 및 표시부(160)를 구비한다.Referring to FIG. 1, the SNS terminal 100 corresponding to the quantitative frequency analysis device for two-way social networking according to the present invention includes an
입력부(110)는 SNS 단말(100)의 입력 수단으로, 사용자로부터 사용자 아이디를 입력 받는다. 예컨대, 입력부(110)는 키보드, 마우스, 디지타이저 등과 같은 입력 수단일 수 있다.The
인터페이스부(130)는 제어부(120)의 제어에 따라 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트(10)에 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 요청하고, 그 요청에 따라 SNS 사이트(10)로부터 수신되는 XML 형태의 사이트 정보(도 2 참조)를 정보 추출부(140)에 전달한다. 트위터(twitter) 서비스에서는 사용자가 팔로잉(following)하는 대상을 친구(friend, 또는 following)라 지칭하고, 사용자를 따르는 대상을 팔로어(follower)라 지칭한다.The
또한, 인터페이스부(130)는 제어부(120)의 제어에 따라 SNS 사이트(10)에 메시지 검색을 요청하고, SNS 사이트(10)로부터 검색 결과를 수신하여 정보 추출부(140)에 전달한다. 즉, 인터페이스부(130)는 SNS 사이트(10)에 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 검색해줄 것을 SNS 사이트(10)에 요청하고, SNS 사이트(10)로부터 XML 형태의 검색 정보(도 3 참조)를 수신하여 정보 추출부(140)에 전달한다. 이때, 인터페이스부(130)는 SNS 사이트(10)에 검색을 요청하기 위하여 http 전송 정보를 자동으로 생성한다. 예를 들어, 'http 전송 정보는, 'http://search.twitter.com/search.atom?q=to%3Amzsanford'와 같은 형태를 가질 수 있다.In addition, the
한편, SNS 사이트(즉, 트위터 사이트)로부터 전송되는 정보는 XML 형태로 전송되기 때문에, 본 발명에서 필요로 하는 정보를 추출하기 위해서는 XML 형태의 정보를 파싱해야만 한다.On the other hand, since the information transmitted from the SNS site (ie, Twitter site) is transmitted in XML format, in order to extract the information required by the present invention, it is necessary to parse the information in XML format.
따라서, 정보 추출부(140)는 인터페이스부(130)를 통해 SNS 사이트(10)로부터 수신한 XML 형태의 정보를 파싱하여 제어부(120)에서 필요로 하는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 제어부(120)에 전달한다.Therefore, the
보다 상세하게는, 정보 추출부(140)는 인터페이스부(130)를 통해 SNS 사이트(10)로부터 사용자를 팔로잉(following)하는 친구(friend)들의 아이디와 사용자가 팔로잉(following)하는 팔로어(follower)들의 아이디가 포함된 XML 형태의 사이트 정보를 수신하고, 수신한 사이트 정보를 파싱하여 친구들의 아이디와 팔로어들의 아이디를 추출한다. 그리고, 정보 추출부(140)는 추출된 아이디를 제어부(120)에 전달한다.In more detail, the
또한, 정보 추출부(140)는 인터페이스부(130)를 통해 SNS 사이트(10)로부터 수신한 XML 형태의 검색 정보를 파싱하고, 파싱된 검색 정보로부터 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들과 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 추출한다. 그리고, 추출한 메시지들 제어부(120)에 전달한다.In addition, the
제어부(120)는 사용자가 팔로잉하는 것으로 설정된 친구들의 아이디와 사용자를 팔로잉하는 것으로 설정된 팔로어들의 아이디를 SNS 사이트(10)로부터 제공받을 수 있도록 인터페이스부(130)를 제어한다. 그리고, 제어부(120)는 정보 추출부(140)에 의해 추출된 아이디를 이용하여, 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 SNS 사이트(10)로부터 제공받을 수 있도록 인터페이스부(140)를 제어한다.The
또한, 제어부(120)는 인터페이스부(130)를 통해 SNS 사이트(10)로부터 수신한 정보를 이용하여 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정한다. 그리고, 제어부(120)는 그 측정 결과를 이용하여 사용자와 친구들, 및 사용자와 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하고, 그 분셕 결과를 가시화부(150)에 전달한다.In addition, the
가시화부(150)는 제어부(120)에서의 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성한다. 이때, 가시화부(150)는 가시화 데이터를 생성함에 있어, 사용자를 중심으로, 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방햐을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되도록 가시화 데이터를 생성한다(도 4 참조).The
표시부(160)는 가시화부(150)에 의해 생성된 그래프 형태의 가시와 데이터를 사용자에게 디스플레이한다.
The
도 5는 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a quantitative frequency analysis method for two-way social networking according to the present invention.
본 발명의 정량적 빈도 분석 방법은 크게, 사용자로부터 입력받은 사용자 아이디를 이용하여, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 단계; 상기 추출한 아이디를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 상기 사이트에 요청하는 단계; 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계; 상기 측정 결과를 이용하여 상기 사용자와 상기 친구들, 및 상기 사용자와 상기 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 단계; 및 상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.The quantitative frequency analysis method of the present invention largely uses the user ID input from the user, and the IDs of friends (friends) set as following (following) the user from the information provided from the social network service (SNS) site Extracting IDs of followers set to follow the user; Requesting, by the user, a message left by the user to the friends and followers and a message left by the friends and followers to the user by using the extracted ID; Measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the information received from the site according to the request; Quantitatively analyzing a two-way social networking relationship between the user and the friends and the user and the followers using the measurement result; And generating visualization data in graph form based on the analysis result.
이하 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 먼저, 본 발명의 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치(즉, 도 1의 SNS 단말)는, 사용자로부터 사용자 아이디를 입력 받는다(S100).Hereinafter, referring to FIG. 5, the apparatus for quantitative frequency analysis for bidirectional social networking according to the present invention (that is, the SNS terminal of FIG. 1) receives a user ID from the user (S100).
S100 단계를 통해 입력받은 사용자 아이디를 이용하여 소셜 네트워크 서비스 사이트(이하, SNS 사이트)에 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 요청한다(S110).Following the user ID input through the step S100 using the ID of friends (following) and the follower set to following the user on the social network service site (hereinafter, SNS site) Request IDs of the followers (S110).
다음으로, S110 단계에서의 요청에 따라 SNS 사이트로부터 전송되는 사이트 정보를 수신한다. 이때, SNS 사이트로부터의 전송되는 사이트 정보는 XML 형태이기 때문에, 본 발명에서 필요로 하는 정보를 추출하기 위해서는 XML 형태의 정보를 파싱해야만 한다.Next, in response to the request in step S110, site information transmitted from the SNS site is received. At this time, since the site information transmitted from the SNS site is in the form of XML, in order to extract the information required by the present invention, the information in the form of XML must be parsed.
따라서, S130 단계에서는 SNS 사이트로부터 수신한 XML 형태의 사이트 정보를 파싱하고, 파싱된 사이트 정보로부터 친구들의 아이디와 팔로어들의 아이디를 추출한다.Therefore, in step S130, parsing the site information in the form of XML received from the SNS site, and extracts the ID of the friends and the ID of the followers from the parsed site information.
다음으로, S130 단계를 통해 추출된 아이디를 이용하여, 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 검색해줄 것을 SNS 사이트에 요청한다(S140).Next, using the ID extracted in step S130, the user requests the SNS site to search for messages left by friends and followers and messages left by friends and followers (S140).
S140 단계의 요청에 따라, 본 발명의 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치는 SNS 사이트로부터 검색 정보를 수신한다. 이때, SNS 사이트로부터 수신하는 검색 정보는 S120 단계에서 수신한 사이트 정보와 마찬가지로, XML 형태이기 때문에 수신한 검색 정보로부터 원하는 메시지를 추출하기 위해서는 검색 정보를 파싱하여야 한다.Upon request of step S140, the apparatus for quantitative frequency analysis for bidirectional social networking according to the present invention receives search information from an SNS site. In this case, since the search information received from the SNS site is in the form of XML, similar to the site information received in step S120, the search information must be parsed to extract a desired message from the received search information.
따라서, S160 단계에서는 SNS 사이트로부터 수신한 XML 형태의 검색 정보를 파싱한 뒤, 파싱된 검색 정보로부터 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 친구들과 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지를 추출한다. 그리고, 검색 정보로부터 메시지가 추출되면, 추출한 메시지들을 이용하여 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정한다(S160).Accordingly, in step S160, after parsing the search information in the form of XML received from the SNS site, the message left by the user to the friends and followers and the message left by the friends and followers to the user are extracted from the parsed search information. When the message is extracted from the search information, the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user are measured using the extracted messages (S160).
다음으로, S160 단계를 통해 측정된 측정 결과를 이용하여 소셜 네트워크 서비스에서 사용자와 친구들, 및 사용자와 팔로어들 간의 양방향 소셜 네크워킹 관계를 정량적으로 분석한다(S170).Next, using the measurement result measured in step S160 quantitatively analyze the two-way social networking relationship between the user and friends, and the user and followers in the social network service (S170).
그리고, S180 단계에서는 S170 단계에서의 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성한다(S180). S180 단계에서 생성되는 가시화 데이터에는, 사용자를 중심으로, 사용자가 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 친구들 및 팔로어들이 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기된다(도 4참조).In operation S180, visualization data in the form of a graph is generated based on the analysis result in operation S170 (S180). In the visualization data generated in step S180, the frequency value of the message left by the user to friends and followers and the frequency value of the message left by the friends and followers to the user, with a sign indicating the message delivery direction, are displayed. Notation (see FIG. 4).
마지막으로, S180 단계에서 생성된 가시화 데이터는 표시수단을 통해 사용자에게 디스플레이되고, 사용자는 디스플레이되는 데이터를 통해 자신의 소셜 네트워킹의 대상에 따른 빈도와 상태를 직관적으로 파악할 수가 있게 되고, 이 정보를 바탕으로 보다 효율적으로 인관관계를 관리하고 증진시킬 수가 있게 된다.
Finally, the visualization data generated in step S180 is displayed to the user through the display means, the user can intuitively grasp the frequency and status according to the object of their social networking through the displayed data, based on this information This enables more efficient management and promotion of human relationships.
본 발명의 일부 단계들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, CD-RW, 자기 테이프, 플로피디스크, HDD, 광 디스크, 광자기 저장장치 등이 있을 수 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.Some steps of the invention may be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media may include ROM, RAM, CD-ROM, CD-RW, magnetic tape, floppy disk, HDD, optical disk, magneto-optical storage, and the like. , Transmission over the Internet). The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, an optimal embodiment has been disclosed in the drawings and specification. Although specific terms have been used herein, they are used only for the purpose of describing the present invention and are not used to limit the scope of the present invention as defined in the meaning or claims. Therefore, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible from this. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
Claims (11)
상기 정보 추출부는, 상기 사용자 아이디를 이용하여, 상기 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 단계;
상기 인터페이스부는, 상기 추출한 아이디를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 상기 사이트에 요청하는 단계;
상기 제어부는, 상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계;
상기 제어부는, 상기 측정 결과를 이용하여 상기 사용자와 상기 친구들, 및 상기 사용자와 상기 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 단계; 및
상기 가시화부는, 상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계를 포함하며,
상기 가시화 데이터는,
상기 사용자를 중심으로, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
An information extracting unit for extracting an ID associated with the user using a user ID input from a user, an interface unit for requesting a message left in a social network service (SNS) site using the extracted ID, and using the left message A method for performing quantitative frequency analysis for two-way social networking in a quantitative frequency analysis device including a control unit for quantitatively analyzing a two-way social networking relationship and a visualization unit for expressing the analysis result,
The information extracting unit may be configured to follow an ID of friends and the user who are set to follow the user from information provided from the social network service (SNS) site using the user ID. Extracting the IDs of the followers (followers) set as);
The interface unit, using the extracted ID requesting the site the message left by the user to the friends and followers and the message left by the friends and followers to the user;
The controller may be configured to measure the frequency of a message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the information received from the site according to the request;
The control unit may include: quantitatively analyzing a two-way social networking relationship between the user and the friends and the user and the followers using the measurement result; And
The visualization unit may include generating visualization data in a graph form based on the analysis result.
The visualization data,
Based on the user, the frequency value of the message left by the user to the friends and followers and the frequency value of the message left by the friends and followers to the user are displayed together with a sign indicating a message delivery direction. A quantitative frequency analysis method for two-way social networking.
상기 소셜 네트워크 서비스 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉하는 것으로 설정된 친구들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉하는 것으로 설정된 팔로어들의 아이디를 추출하는 단계에서 상기 정보 추출부는,
상기 소셜 네트워크 서비스 사이트에 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 요청하는 단계;
상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디가 포함된 XML 형태의 사이트 정보를 수신하는 단계; 및
상기 사이트 정보를 파싱하고, 파싱된 사이트 정보로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정략적 빈도 분석 방법.The method according to claim 1,
The information extraction unit in the step of extracting the ID of the friends set to follow the user and the ID of the followers set to follow the user from the information provided by the social network service site,
Requesting IDs of the friends and IDs of the followers at the social network service site;
Receiving site information in XML form including the IDs of the friends and the IDs of the followers from the site according to the request; And
Parsing the site information, and extracting the IDs of the friends and the IDs of the followers from the parsed site information.
상기 정량적 빈도 분석 장치의 표시부는, 상기 그래프 형태의 가시화 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.The method according to claim 1,
The display unit of the quantitative frequency analysis device, characterized in that it further comprises the step of displaying the visualization data in the form of a graph, quantitative frequency analysis method for two-way social networking.
상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들과 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계에서 상기 정보 추출부는,
상기 요청에 따라 상기 사이트로부터 수신한 XML 형태의 검색 정보를 파싱하는 단계;
파싱된 검색 정보로부터 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들과 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 추출하는 단계; 및
상기 추출한 메시지들을 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.The method according to claim 1,
In the step of measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user by using the information received from the site according to the request,
Parsing the search information in XML form received from the site according to the request;
Extracting the message left by the user to the friends and followers and the message left by the friends and followers from the parsed search information; And
Quantitatively measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the extracted messages. Frequency analysis method.
상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는,
트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.The method according to claim 1,
The social network service (SNS),
A quantitative frequency analysis method for two-way social networking, characterized in that a twitter service.
상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 단계에서 상기 가시화부는,
상기 사용자를 중심으로, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되도록 상기 가시화 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.The method according to claim 1,
In the generating of the visualization data in the form of a graph based on the analysis result, the visualization unit,
Regarding the user, the visualization is performed such that the frequency value of the message left by the user to the friends and followers and the frequency value of the message left by the friends and followers to the user are displayed together with a sign indicating a message delivery direction. A method for quantitative frequency analysis for two-way social networking, characterized by generating data.
상기 사용자 아이디를 이용하여 소셜 네트워크 서비스(SNS) 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 친구(friend)들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉(following)하는 것으로 설정된 팔로어(follower)들의 아이디를 추출하는 정보 추출부;
상기 정보 추출부에 의해 추출된 아이디를 이용하여, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지를 상기 사이트에 요청하는 인터페이스부;
상기 요청에 따라 상기 인터페이스부를 통해 상기 사이트로부터 수신한 정보를 이용하여 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도와 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도를 측정하고, 상기 측정 결과를 이용하여 상기 사용자와 상기 친구들, 및 상기 사용자와 상기 팔로어들 간의 양방향 소셜 네트워킹 관계를 정량적으로 분석하는 제어부; 및
상기 분석 결과를 기초로 그래프 형태의 가시화 데이터를 생성하는 가시화부를 포함하며,
상기 가시화부는,
상기 가시화 데이터를 생성함에 있어서, 상기 사용자를 중심으로, 상기 사용자가 상기 친구들 및 팔로어들에게 남긴 메시지의 빈도값과 상기 친구들 및 팔로어들이 상기 사용자에게 남긴 메시지의 빈도값이 메시지 전달 방향을 나타내는 표지(signage)와 함께 표기되도록 상기 가시화 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.An input unit to receive a user ID from a user;
IDs of friends who are set to follow the user and information followers that follow the user from the information provided from the social network service (SNS) site using the user ID Information extraction unit for extracting the ID of);
An interface unit using the ID extracted by the information extracting unit to request a message left by the user to the friends and followers and a message left by the friends and followers to the user;
Measuring the frequency of the message left by the user to the friends and followers and the frequency of the message left by the friends and followers to the user using the information received from the site through the interface unit according to the request, and the measurement result A control unit for quantitatively analyzing a two-way social networking relationship between the user and the friends, and the user and the followers by using; And
It includes a visualization unit for generating the visualization data in the form of a graph based on the analysis result,
The visualization unit,
In generating the visualization data, a mark indicating the message delivery direction is a frequency value of a message left by the user to the friends and followers and a frequency value of a message left by the friends and followers to the user. and generating the visualization data to be displayed together with a signage.
상기 그래프 형태의 가시와 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 표시부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.The method of claim 7,
And a display configured to display the visual and data in the form of a graph to the user.
상기 정보 추출부는,
상기 인터페이스부를 통해 상기 사이트로부터 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디가 포함된 XML 형태의 사이트 정보를 수신하고, 수신한 사이트 정보를 파싱하여 상기 친구들의 아이디와 상기 팔로어들의 아이디를 추출하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.The method of claim 7,
The information extraction unit,
Receive the site information in the form of XML including the ID of the friends and the ID of the followers from the site through the interface unit, parsing the received site information to extract the ID of the friends and the ID of the followers A quantitative frequency analysis device for two-way social networking.
상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는,
트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.The method of claim 7,
The social network service (SNS),
A quantitative frequency analysis device for two-way social networking, characterized in that a twitter service.
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