KR101297271B1 - 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치 - Google Patents

소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101297271B1
KR101297271B1 KR1020110033493A KR20110033493A KR101297271B1 KR 101297271 B1 KR101297271 B1 KR 101297271B1 KR 1020110033493 A KR1020110033493 A KR 1020110033493A KR 20110033493 A KR20110033493 A KR 20110033493A KR 101297271 B1 KR101297271 B1 KR 101297271B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sns
social network
analysis
information
users
Prior art date
Application number
KR1020110033493A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20120137541A (ko
Inventor
백석철
손재의
이상봉
강석원
김중항
노형
전상현
Original Assignee
에스케이씨앤씨 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 에스케이씨앤씨 주식회사 filed Critical 에스케이씨앤씨 주식회사
Priority to KR1020110033493A priority Critical patent/KR101297271B1/ko
Priority to PCT/KR2012/002413 priority patent/WO2012141444A2/ko
Publication of KR20120137541A publication Critical patent/KR20120137541A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101297271B1 publication Critical patent/KR101297271B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Abstract

본 발명은 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 통해 이루어지는 다수의 SNS 사용자들의 정보 공유 및 확산 상태를 분석하여, SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹에 대한 행동 패턴, 성향, 영향력을 분석하여 제공하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치에 관한 것으로서, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하고, 분석 대상과 관련되어, 다수의 SNS 사용자에 의해 발생한 SNS 데이터를 수집한 후, 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹에 대한 정보, 상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출한다.

Description

소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치{Method and apparatus for social network analysis service}
본 발명은 소셜 네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 통해 이루어지는 다수의 SNS 사용자 간의 정보 공유 및 확산 상태를 분석하여, SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹에 대한 행동 패턴, 성향, 영향력을 분석하여 제공하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치에 관한 것이다.
인터넷으로 대표되는 네트워크 기술이 발달함에 따라서, 교양, 쇼핑, 엔터테인먼트, 마케팅 등 다양한 분야에서 온라인 서비스가 제공되고 있다.
그 중에서 온라인 마케팅은, 홈페이지를 통해서 기업 또는 제품의 정보를 사용자에게 일방적으로 전달하는 형식으로 시작되었으며, 최근에는 SNS 이용이 급증함에 따라서 SNS를 활용한 다양한 마케팅이 시도되고 있다.
SNS는 온라인 상에서 불특정 타인과 관계를 맺고 소통할 수 있도록 지원하는 서비스로서, 스마트 폰과 같은 고성능 단말 장치의 등장 및 Wi-Fi 망과 같이 저렴하게 이용 가능한 네트워크의 구축에 따라서 그 이용이 활성화되고 있으며, SNS 사용자는 더 급증할 것으로 예측되고 있다.
이러한 SNS를 마케팅에 효과적으로 활용하기 위해서는, SNS 사용자의 행동 패턴, 인맥, 영향력, 성향 등을 분석할 필요가 있으나, 아직까지 이러한 분석 서비스가 제공되고 있지 않다.
한편, 기존에 키워드를 기반으로 이루어지는 동향 분석이 이루어지고 있긴 하지만, 이러한 키워드 기반의 분석으로 SNS 사용자 간의 정보 흐름이나 인맥, 영향력 등의 분석은 불가능하다.
이에 본 발명은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 다수의 SNS 사용자 간의 정보 공유 및 확산 상태를 분석하여, SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹에 대한 행동 패턴, 성향, 영향력을 분석하여 제공하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하는 단계; 분석 대상과 관련되어, 상기 다수의 SNS 사용자가 생성한 SNS 데이터를 수집하는 수집 단계; 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹, 상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법을 제공한다.
더하여, 본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서, SNS를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하는 단계; 서비스 요청자가 요청한 분석 대상과 관련된 웹 컨텐츠의 URL 정보에 대응하는 단축 URL 정보를 생성하여 제공하는 단계; 상기 단축 URL 정보를 통해 접근을 요청한 SNS 사용자를 상기 웹 컨텐츠로 연결하는 단계; 서비스 요청자가 요청한 분석 대상과 관련되어, 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 SNS 데이터를 수집하는 수집 단계; 및 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹, 상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법을 제공하며, 여기서, 상기 수집 단계는 상기 단축 URL 정보를 포함하는 SNS 데이터를 수집하며, 상기 단축 URL 정보를 통해 이루어지는 상기 웹 컨텐츠로의 접근 횟수를 더 수집할 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법은, 상기 분석 대상을 서비스 요청자의 요청에 따라서 설정하는 단계; 및 상기 분석 단계에서 상기 분석 대상과 관련되어 추출된 분석 정보를 상기 서비스 요청자에게 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법에 있어서, 상기 수집 단계는, 상기 다수의 SNS 사용자에 의해 생성되는 SNS 데이터 중에서 기 설정된 키워드, 상기 서비스 요청자가 포스팅한 데이터, 및 기 설정된 URL 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 SNS 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법은, 상기 수집 단계 이전에, 분석 범위를 설정하는 단계를 더 포함하고, 상기 수집 단계에서 상기 설정된 분석 범위를 만족하는 SNS 데이터를 수집하도록 할 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법에 있어서, 상기 분석 단계는, 상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련성이 낮은 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 제거하는 필터링 단계, 기간별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터에 대한 통계치를 추출하는 통계 단계, 상기 소셜 네트워크 중에서 상기 수집한 SNS 데이터에 대한 공유 및 확산이 이루어지는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하는 단계, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로 상기 수집한 SNS 데이터의 공유 및 확산이 이루어지는 다수의 SNS 사용자 그룹을 묶어 하나 이상의 커뮤니티 그룹으로 추출하는 단계, 커뮤니티 그룹에 속하는 SNS 사용자의 수 및 상기 분석 대상과 관련되어 공유 및 확산되는 SNS 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서, 영향력 있는 커뮤니티 그룹들을 선별하는 단계, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, SNS 사용자 간 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 영향력 있는 SNS 사용자들을 추출하는 단계 중에서 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법에 있어서, 상기 영향력 있는 SNS 사용자들을 추출하는 단계는, 각 SNS 사용자가 SNS를 통해서 관계를 맺은 사용자의 수, 해당 SNS 사용자의 포스트 수, 상기 SNS 사용자의 포스트에 대한 다른 사용자의 반응 횟수 중에서 하나 이상을 포함하는 기초 지표를 산출하는 단계; 및 상기 기초 지표와 SNS 사용자 간의 관계 정보를 조합하여 응용 지표를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 기초 지표 및 응용 지표를 비교하여 영향력 있는 SNS 사용자를 추출할 수 있으며, 이때, 상기 기초 지표 및 응용 지표를 일정 기간 단위로 실행하되, 기간별로 서로 다른 가중치를 부여하여 상기 기초 지표 및 응용 지표를 산출할 수 있다.
더하여, 본 발명은 상술한 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서, 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보 및 상기 다수의 SNS 사용자가 생성한 SNS 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 SNS 사용자 간의 관계 정보로부터 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하고, 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹, 상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 소셜 네트워크 분석부를 포함하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치를 제공한다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치에 있어서, 서비스 요청자의 분석 서비스 요청을 확인하고, 요청된 분석 서비스에 대응하여 추출된 분석 정보를 서비스 요청자에게 제공하는 사용자 인터페이스부를 더 포함할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는 상기 추출한 분석 정보를 기초로 SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 더 생성하여, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 상기 서비스 요청자에게 제공할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는, 상기 서비스 요청자의 요청에 따라서 분석 대상 및 분석 범위를 설정하고, 상기 데이터 수집부에서 상기 설정된 분석 범위를 만족하는 SNS 데이터를 수집하도록 할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치에 있어서, 상기 데이터 수집부는 SNS 사용자에 의해 생성된 SNS 데이터 중에서 기 설정된 키워드, 상기 서비스 요청자가 포스팅한 데이터, 및 기 설정된 URL 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 SNS 데이터를 수집할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치는, 서비스 요청자의 요청에 따라서, 특정 웹 컨텐츠에 대한 단축 URL 정보를 생성하여, 해당 웹 컨텐츠를 공유하고자 하는 SNS 사용자에게 제공하고, 상기 SNS 사용자가 상기 단축 URL 정보를 통해 해당 웹 컨텐츠에 접근하는 것을 지원하는 단축 URL 제공부를 더 포함할 수 있으며, 상기 단축 URL 제공부는, 상기 생성한 단축 URL 정보를 통해 상기 웹 컨텐츠로의 접근 횟수를 확인하여 상기 소셜 네트워크 분석부에 제공할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는, 상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련성이 낮은 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 제거하고, 기간별로 분석대상과 매칭되는 SNS 데이터에 대한 통계치를 추출하고, 상기 소셜 네트워크 중에서, 상기 수집한 SNS 데이터에 대한 공유 및 확산이 이루어지는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하고, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 상기 수집한 SNS 데이터를 공유 및 확산시키는 다수의 SNS 사용자 그룹 중에서 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 영향력 있는 SNS 사용자를 선별할 수 있다.
상기 소셜 네트워크 분석부는 각 SNS 사용자가 관계를 맺은 다른 사용자의 수, 해당 SNS 사용자의 포스트 수, 상기 SNS 사용자의 포스트에 대한 다른 사용자의 반응 횟수 중에서 하나 이상을 포함하는 기초 지표를 산출하고, 상기 기초 지표와 SNS 사용자의 관계 정보를 조합하여 응용 지표를 산출한 후, 상기 기초 지표 및 응용 지표를 비교하여 영향력 있는 SNS 사용자를 선별할 수 있다.
본 발명에 따르면, 다수의 SNS 사용자 간에 설정된 관계를 기반으로, 다수의 SNS 사용자 간에 이루어지는 커뮤니케이션 활동을 효과적으로 분석할 수 있으며, 이를 통하여, SNS 사용자들의 행동 패턴, 성향, 영향력을 분석하여 서비스할 수 있는 우수한 효과가 있다.
특히, 본 발명은 SNS 사용자 간의 정보 흐름을 분석함으로써, 다수의 SNS 사용자 중에 있어서, 분석 대상과 관련하여 영향력 있는 SNS 사용자를 추출할 수 있으며, 이렇게 추출된 영향력 있는 SNS 사용자를 통해서 타겟 마케팅을 가능케 하는 우수한 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 2는 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치의 서비스 과정을 나타낸 메시지 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치의 서비스 과정을 나타낸 메시지 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 방법에 있어서, 분석 과정을 더 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스에 의해 추출되는 정보 흐름 소셜 네트워크 및 커뮤니티 그룹의 일 예를 예시한 도면이다.
도 9 내지 도 14는 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스를 통해 제공되는 분석 정보의 다양한 예를 나타낸 도면이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스가 이루어지는 시스템 구조를 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 1에서, 100은 본 발명에 따른 분석 서비스를 제공하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치이고, 200은 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 제공자의 서버 장치로서, 네트워크를 통해 접속된 다수의 단말 장치(201~20n)를 통해서 SNS 사용자에게 인맥 구축 및 정보 교환을 서비스하는 SNS 장치이고, 201~20n은 상기 SNS 장치(200)를 통해서 제공되는 SNS 서비스를 이용하는 SNS 사용자의 단말 장치를 나타낸다. 여기서, SNS 장치(200)와 다수의 단말 장치(201~20n)는 데이터 전송을 위해 공중망을 통해서 연결될 수 있으며, 예를 들면, 인터넷 프로토콜을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스 및 끊기는 현상이 없는 데이터 서비스를 제공하는 IP망, IP를 기반으로 서로 다른 망을 통합한 아이피망 구조인 올 아이피(All IP), Wibro(Wireless Broadband)망과, Wi-Fi망을 포함하는 무선랜(Wireless LAN), 유선통신망, 이동통신망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 위성통신망 등과 같이 기존에 알려져 있는 다양한 방식의 통신망뿐만 아니라, 향후 개발 예정인 차세대 통신망이 될 수 있다.
더불어, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)와 SNS 장치(200)는 상기 예시한 공중망뿐만 아니라, 전용망을 통해서 연결될 수도 있다.
또한, 도 1에서는 설명의 편의를 위하여 하나의 SNS 장치(200)를 도시하였으나, 실제로는 서로 다른 SNS 서비스 제공자에 구축된 다수의 SNS 장치(200)가 존재하므로, 상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 다수의 SNS 장치(200)를 대상으로 동일한 분석 서비스를 제공할 수 있다.
상기 SNS 장치(200)는 기본적으로 다수의 SNS 사용자 간의 관계 맺기, 관계를 맺은 SNS 사용자 간의 정보 교류를 서비스하며, 그 구체적인 서비스 방법 및 사용하는 용어는 서비스 제공자에 따라서 다르게 구현될 수 있다. 이에 본 발명에서는, 팔로우(follow) 또는 친구 등으로 표현되는 SNS 사용자 간에 인맥을 '관계'로 표현하며, 글 올리기, 포스트, 트윗, 리트윗, 댓글, 멘션(Mention) 등과 같이 관계를 맺은 SNS 사용자 간에 상호 정보를 교환하는 동작을 정보의 "공유 및 확산"으로 표현하며, 이렇게 공유 및 확산되는 정보를 SNS 데이터로 표현한다. 여기서, SNS 데이터는, 문자, 이미지, URL 정보, 해당 정보를 공유 및 확산시키는 사용자 정보(예를 들어, 사용자 ID 등)를 포함하게 된다.
상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 소셜 네트워크 서비스를 통해서 교류되는 정보 및 그 흐름을 분석하여, SNS 사용자들의 행동 패턴, 성향, 인맥, 영향력 등을 분석한다. 이를 위하여, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 서비스 요청자의 요청에 따라서 분석 대상 및 분석 범위를 설정할 수 있다. 그리고 상기 분석 범위 내에서 SNS 장치(200)로부터 다수 SNS 사용자의 관계 정보 및 다수 SNS 사용자에 의해 생성된 SNS 데이터를 수집한다. 그리고 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 이렇게 수집된 SNS 데이터를 분석하여, SNS 사용자들의 행동 패턴, 성향, 인맥, 영향력 등을 분석한다. 상기 분석은 SNS 사용자 단위로 이루어질 수도 있고, 상호 정보를 교환하는 다수 SNS 사용자의 그룹인 커뮤니티 그룹 단위로 이루어질 수 있다.
도 2는 상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)의 구성을 나타낸 블럭도이다. 여기서, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 서버 기반 컴퓨팅 구조, 그리드 컴퓨팅 구조, 클라우드 컴퓨팅 구조 등 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 도 2에서는 이러한 구조에 관계없이 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)의 구성 요소를 기능 단위로 구분하여 나타낸다. 따라서, 이하에 도시된 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)의 구성 요소는, 실제 구현 시, 하나의 장치에 통합되어 구현될 수도 있고, 다수의 장치에 분산 구현될 수도 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는, 사용자 인터페이스부(110)와, 데이터 수집부(120)와, 소셜 네트워크 분석부(130)와, 단축 URL 제공부(140)를 포함하여 이루어진다.
사용자 인터페이스부(110)는 소셜 네트워크 분석 서비스를 이용하는 서비스 요청의 서비스 이용을 지원하기 위한 것으로서, 서비스 요청자의 분석 서비스 요청을 처리하고, 요청된 분석 서비스에 대응하는 분석 정보를 서비스 요청자에게 제공한다.
이러한 사용자 인터페이스부(110)는 다양한 방법으로 서비스 요청 및 분석 정보 제공을 지원할 수 있다. 예를 들면, 웹 페이지를 구현하여, 상기 웹 페이지를 통해서 서비스 요청을 접수하고, 해당 서비스 요청에 대한 분석 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
데이터 수집부(120)는 SNS 장치(200)로부터 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보 및 다수의 SNS 사용자가 생성한 SNS 데이터를 수집한다.
소셜 네트워크 분석부(130)는 서비스 요청자의 요청에 따라서 분석 대상 및 분석 범위를 설정한다. 이를 위하여 상기 소셜 네트워크 분석부(130)는 사용자 인터페이스부(110)를 통해서 서비스 요청자로부터 분석 대상 및 분석 범위를 선택받을 수 있다. 여기서 분석 대상은, 키워드, 서비스 요청자가 포스팅한 데이터, 분석 대상과 관련된 웹 컨텐츠의 위치를 나타내는 URL 중에서 하나 이상을 조합하여 설정될 수 있다. 분석 범위는, SNS 데이터의 수집 범위를 한정하기 위한 것으로서, 기간, 언어, 지역 중에서 하나 이상을 조합하여 설정될 수 있다. 소셜 네트워크 분석부(130)는 데이터 수집부(120)에서 수집한 SNS 데이터 중에서, 상기 분석 대상 및 분석 범위에 매칭되는 SNS 데이터를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련된 SNS 사용자 및 커뮤니티 그룹을 추출하고, 이들의 행동 패턴, 성향, 영향력 등을 분석한다. 이때, 상기 데이터 수집부(120)에서 상기 설정된 분석 범위 내에서 SNS 데이터를 수집하여 소셜 네트워크 분석부(120)로 제공할 수도 있다. 상기 소셜 네트워크 분석부(130)에서 분석 결과로서 발생한 분석 정보는 사용자 인터페이스부(110)를 통해서 서비스 요청자에게 제공된다.
더하여, 상기 소셜 네트워크 분석부(130)는 상기 분석 정보를 기반으로, SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 생성하여 상기 서비스 요청자에게 더 제공할 수 있다. 상기 마케팅 전략 정보는 상기 분석된 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 영향력에 기초하여 수립되는 것으로서, 예를 들어, 마케팅 대상(SNS 사용자), SNS 사용자에 대한 접촉 시기 및 접촉 방법, 마케팅 시 이용할 수 있는 선호 주제 또는 선호 단어 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 소셜 네트워크 분석부(130)는 특정 웹 컨텐츠에 대한 SNS 사용자의 반응 및 행동 패턴, 성향 등을 분석하여 서비스 요청자에게 제공할 수 있다. 이 경우, 해당 웹 컨텐츠는 링크 형태로 공유 및 확산된다. 따라서, 상기 소셜 네트워크 분석부(130)는 특정 웹 컨텐츠에 대한 URL 정보의 공유 및 확산을 추적하여, 해당 웹 컨텐츠에 대한 SNS 사용자의 반응 및 행동 패턴, 성향 등을 분석할 수 있다.
본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 이러한 웹 컨텐츠의 추적을 더 용이하게 하기 위하여, 단축 URL 서비스를 더 제공할 수 있으며, 이를 위하여 단축 URL 제공부(140)를 포함한다.
단축 URL 제공부(140)는 서비스 요청자의 요청에 따라서, 분석 대상과 관련된 특정 웹 컨텐츠에 대한 단축 URL 생성하여, 해당 웹 컨텐츠를 공유하고자 하는 SNS 사용자에게 제공한다. 더하여, SNS 사용자가 상기 단축 URL을 통해 해당 웹 컨텐츠에 접근하는 것을 지원한다. 더 구체적으로 설명하며, 단축 URL 제공부(140)는 SNS 사용자가 상기 단축 URL로의 접근 요청이 있으면, 해당 SNS 사용자를 원래의 URL로 변경하여, 해당 웹 컨텐츠에 접근할 수 있도록 한다. 더하여, 본 발명에 있어서, 단축 URL 제공부(140)는 상기 생성한 단축 URL를 통해 이루어지는 해당 웹 컨텐츠에 대한 접근 횟수를 확인하여 상기 소셜 네트워크 분석부(130)에 제공한다.
이에 소셜 네트워크 분석부(130)는 해당 웹 컨텐츠에 대한 정확한 접근 횟수를 획득하여 서비스 요청자에게 제공할 수 있다.
상술한 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는, SNS 사용자 간의 커뮤니케이션을 통해 이루어지는 다양한 반응 및 동향을 분석할 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스의 두 실시 예를 나타낸 메시지 흐름도이다.
먼저, 도 3은 서비스 요청자의 포스팅에 대한 SNS 사용자의 반응을 분석하는 경우에 예시한다.
도 3에서, 서비스 요청자(300)가 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)에 분석 서비스를 요청하며, 구체적으로 서비스 요청자의 포스팅에 대한 SNS 사용자의 반응 분석을 요청한다(S110).
더하여, 상기 서비스 요청자(300)가 SNS 장치(200)에 접속하여, 포스팅을 수행하면(S120), 상기 포스팅 데이터는 서비스 요청자(300)와 관계를 맺은 SNS 사용자, 해당 SNS 사용자와 관계를 맺은 다른 SNS 사용자를 통해서 공유 및 확산된다(S130).
이때, 본 발명의 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 SNS 장치(200)로부터 다수 SNS 사용자의 관계 정보를 수집하여, 현재 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축한다(S140).
또한, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 서비스 요청자의 포스팅 데이터를 분석 대상으로 설정하고, 상기 포스팅 데이터를 포함하는 SNS 데이터를 SNS 장치(200)로부터 수집한다(S150). 이렇게 수집되는 SNS 데이터는 상기 포스팅 데이터에 대한 리트윗, 댓글, 멘션 등을 포함하게 된다.
이어서, 수집한 SNS 데이터 및 소셜 네트워크를 결합하여, 상기 서비스 요청자의 포스팅에 대한 SNS 사용자의 반응을 분석함으로써, 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 SNS 사용자 정보, 그들의 성향, 행동 패턴, 영향력 지수를 포함하는 분석 정보를 도출한다(S160).
그리고 분석이 완료되면 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 도출된 분석 정보를 서비스 요청자(300)에게 제공한다(S170).
더하여, 상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 도출한 분석 정보를 기반으로, SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 생성하여 상기 서비스 요청자(300)에게 더 제공할 수 있다(S180). 상기 마케팅 전략 정보는 상기 분석된 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 영향력에 기초하여 수립되는 것으로서, 예를 들어, 마케팅 대상(SNS 사용자), SNS 사용자에 대한 접촉 시기 및 접촉 방법, 마케팅 시 이용할 수 있는 선호 주제 또는 선호 단어 등을 포함할 수 있다.
이를 응용할 경우, 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 기업이 특정 제품을 출시하거나, 공공기관에서 특정 캠페인을 수행하거나, 유명 영화배우가 새로운 영화를 개봉하는 경우, 상기와 관련된 포스팅에 대한 SNS 사용자의 반응을 분석하여 제공할 수 있다.
다음으로, 도 4는 서비스 요청자가 지정한 특정 웹 컨텐츠에 대한 SNS 사용자의 반응을 분석하는 경우를 예시한다.
도 4를 참조하면, 서비스 요청자(300)는 온라인 광고/홍보 등을 목적으로 웹 컨텐츠를 생성하여 네트워크를 통해서 다수의 온라인 사용자에게 제공할 수 있다(S205).
이 경우 서비스 요청자(300)가 상기 웹 컨텐츠에 대한 광고/홍보 효과 등의 분석을 요청할 수 있다(S210).
이와 같은 분석 요청을 수신한 경우, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 웹 컨텐츠에 대한 단축 URL을 생성한다(S215).
그리고 임의의 SNS 사용자가 상기 웹 컨텐츠에 대한 공유를 요청할 경우(S220, S225), 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 생성된 단축 URL을 SNS 장치(200)를 통해서 해당 사용자에게 제공한다. 이러한 단축 URL은 SNS 사용자가 작성한 SNS 데이터에 포함된 SNS 장치(200)를 통해서 다수 SNS 사용자 간에 공유 및 확산될 수 있다(S235).
더불어, 상기 단축 URL을 포함하는 SNS 데이터를 수신한 임의의 SNS 사용자가 해당 단축 URL로의 접속을 선택할 경우, 해당 웹 컨텐츠로의 접근이 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)를 통해서 이루어진다(S240).
본 발명의 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 생성한 단축 URL을 이용하여 상기 웹 컨텐츠로의 접근 횟수를 수집한다(S245).
더불어, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 SNS 장치(200)로부터 다수 SNS 사용자의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축한다(S250).
또한, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 단축 URL을 분석 대상으로 설정하고, 상기 단축 URL을 포함하는 SNS 데이터를 SNS 장치(200)로부터 수집한다(S255).
이어서, 수집한 SNS 데이터 및 소셜 네트워크를 결합하여, 상기 웹 컨텐츠에 대한 SNS 사용자의 반응을 분석함으로써, 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 SNS 사용자 정보, 그들의 성향, 행동 패턴, 영향력 지수를 포함하는 분석 정보를 도출한다(S260).
그리고 분석이 완료되면 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 도출된 분석 정보를 서비스 요청자(300)에게 제공한다(S370). 이때, 상기 단계(S245)에서 도출된 웹 컨텐츠에 대한 접근 가 분석 정보에 포함되어 전달될 수 있다(S265).
더하여, 상기 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 분석 정보를 기반으로, SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 생성하여 상기 서비스 요청자에게 더 제공할 수 있다(S270).
이를 응용할 경우, 본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 특정 제품을 온라인 판매하는 웹 페이지를 분석 대상으로 설정함으로써, 상기 제품에 대한 SNS 사용자의 다양한 반응을 분석할 수 있다.
이하에서 상술한 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)에 의해 제공되는 소셜 네트워크 분석 서비스 과정을 더 구체적으로 설명한다.
도 5 및 도 6은 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스 방법을 나타낸 순서도이다. 더하여, 도 7 내지 도 12는 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5를 참조하면, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 먼저, 서비스 요청자의 요청에 따라서 분석 대상을 설정한다(S310). 여기서, 서비스 요청자는, 예를 들면, SNS을 통해서 마케팅을 하고자 하는 기업 또는 공공기관 또는 정치인이나 연예인을 포함하는 개인이 될 수 있으며, 상기 분석 대상은, 서비스 요청자가 원하는 정보에 따라서 달라질 수 있다. 예를 들어, 상기 분석 대상은, 서비스 요청자가 원하는 정보와 관련된 키워드, 서비스 요청자가 포스팅한 데이터, 특정 웹 컨텐츠로 링크되는 URL 정보 중에서 하나 이상을 조합하여 설정될 수 있다.
더하여, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 분석 범위를 설정한다(S320). 상기 분석 범위는 SNS 서비스 범위 내에서 데이터를 수집할 범위를 지정하는 것으로서, 기간, 언어, 지역 중에서 하나 이상을 조합하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 언어를 한국어로 설정함으로써, 한국어를 사용하는 SNS 사용자로 분석 범위를 제한할 수 있다. 상기 분석 범위의 설정은 서비스 요청자의 요청에 따라서 이루어질 수도 있으며, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)에서 효율적인 분석을 위하여, 임의로 이루어질 수도 있다. 또한, 상기 단계(S320)는 경우에 따라서 생략될 수 있다.
다음으로, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 SNS 장치(200)를 통해서 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, SNS를 통해 연결된 다수 SNS 사용자 간의 관계를 나타내는 소셜 네트워크를 구축한다(S330). 예를 들어, 상기 관계 정보는, SNS 사용자의 식별 정보(ID) 및 해당 SNS 사용자가 관계를 맺은 다른 SNS 사용자의 정보를 포함하여 이루어질 수 있다. 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 다수의 SNS 사용자를 노드로 표현하고, 상기 수집한 관계 정보를 기반으로 관계를 맺는 SNS 사용자의 노드를 선으로 연결하여 소셜 네트워크를 구성한다.
더하여, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 SNS 장치(200)를 통해서 상기 설정한 분석 대상과 관련되어, 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 모든 SNS 데이터를 수집한다(S340). 예를 들어, 분석 대상이 키워드로 설정된 경우, 해당 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 모두 수집한다. 또한, 분석 대상이 서비스 요청자의 포스트 데이터로 설정된 경우, 상기 서비스 요청자가 포스팅한 데이터가 포함된 모든 SNS 데이터를 수집한다. 특히, 상기 분석 대상이 특정 URL로 설정된 경우, 상기 URL이 링크되어 있는 모든 SNS 데이터를 수집한다. 여기서, 수집하는 SNS 데이터는 문자, URL 정보, 이미지, 해당 SNS 데이터를 공유 및 확산시키는 사용자 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 데이터를 의미하는 것으로서, 구체적으로, 각 SNS 사용자가 작성하여 포스팅 한 SNS 데이터, 리트윗 등에 의해 공유하는 SNS 데이터, 댓글, 멘션 등 소셜 네트워크 서비스를 통해 발생하는 모든 SNS 데이터를 포함한다. 더불어, 상기 단계(S340)는 상기 단계(S320)에서 분석 범위가 설정된 경우, 상기 설정된 분석 범위 내에서 SNS 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 언어로 한국어가 설정된 경우, 한글을 포함하는 SNS 데이터를 수집하게 된다.
이어서, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 소셜 네트워크상에서 이루어지는 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹에 대한 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출한다(S350). 상기 단계(S350)에서의 분석 과정을 더 구체적으로 나타내면 도 6에 도시된 바와 같이 이루어질 수 있다.
즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 단계(S350)는 필터링 단계(S410)와, 통계 단계(S420)와, 정보 흐름 소셜 네트워크 추출 단계(S430)와, 영향력 있는 커뮤니티 그룹 선별 단계(S450)와, 영향력 있는 SNS 사용자 추출 단계(S460) 중에서 하나 이상을 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 필터링 단계(S410)에서는, 상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소 분석하여, 분석대상과 관련성이 적은 키워드가 포함되는 SNS 데이터를 제거함으로써, 분석 결과에 대한 정확도를 높일 수 있도록 한다. 이렇게 키워드 필터링 작업은 기존 키워드 분석 기술을 적용하여 이루어질 수 있다.
그리고 상기 통계 단계(S420)에서는 상기 수집된 SNS 데이터를 기반으로서, 기간별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터의 발생 현황에 대한 통계 정보를 추출한다. 예를 들면, 수집된 SNS 데이터 중에서 기간(일, 주, 월, 년) 별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터의 수를 취합함으로써, 해당 분석 대상에 대한 SNS 사용자의 반응 추이를 확인할 수 있다.
상기 정보 흐름 소셜 네트워크 추출 단계(S430)에서는 도 3의 단계(S330)에서 구축된 소셜 네트워크 중에서, 상기 수집한 SNS 데이터가 공유 및 확산되는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출한다. 즉, 상기 수집한 SNS 데이터를 공유 및 확산하는 SNS 사용자 그룹만을 추출하여, 추출된 SNS 사용자 그룹 간의 SNS 데이터의 확산 상태를 정보 흐름 소셜 네트워크로 표현한다. 이때, SNS 데이터의 확산 상태는 SNS 사용자 간을 연결하는 화살표의 방향으로 나타낼 수 있다.
도 7 및 도 8은 상기 정보 흐름 소셜 네트워크 추출 단계(S430)를 통해서 추출된 정보 흐름 소셜 네트워크의 일 예를 나타낸 것으로서, 여기서, 점선은 SNS 사용 간의 관계를 나타내는 것으로서, 점선으로 연결된 두 SNS 사용자는 상호 간에 친구 또는 팔로우 설정을 통해 상호 관계가 맺어진 사용자가 된다. 또한, 실선은 SNS 사용자 간의 SNS 데이터의 교환을 나타내는 것으로서, 실선으로 연결된 SNS 사용자는 상기 수집된 SNS 데이터의 공유 및 확산이 이루어진 사용자가 된다. 특히, 상기 실선의 방향은 해당 SNS 데이터의 확산 방향을 표시한다.
따라서, 도 7 및 도 8에서 점선으로 연결된 SNS 사용자의 네트워크는 단계(S330)에서 구축된 소셜 네트워크를 의미하여, 그 위에 실선으로 연결된 SNS 사용자 그룹은 실제 분석 대상과 관련된 SNS 데이터의 교환이 이루어지는 정보 흐름 소셜 네트워크를 나타낸다. 예를 들어, 도 5의 경우, User1 ~ User8이 정보 흐름 소셜 네트워크(10)를 구성하게 되며, 도 6의 경우, User11 ~ User18이 정보 흐름 소셜 네트워크(20)를 구성하게 된다.
다시 도 6을 참조하면, 상기 영향력 있는 커뮤니티 그룹 선별 단계(S450)에서는, 상기 단계(S430)에서 추출한 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 상기 분석 대상과 관련된 데이터의 공유 및 확산이 이루어지는 다수의 SNS 사용자 그룹을 묶어 하나 이상의 커뮤니티 그룹으로 추출한다. 그리고 각 커뮤니티 그룹에 속하는 사용자의 수 및 상기 분석 대상과 관련되어 공유 및 확산되는 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서, 기 설정된 수의 영향력 있는 커뮤니티 그룹들을 선별한다. 여기서, 커뮤니티 그룹은 상기 분석 대상과 관련하여 SNS 데이터의 교환, 즉, 커뮤니케이션이 이루어지는 SNS 사용자들의 그룹을 의미하며, 특히 영향력 있는 커뮤니티 그룹은 해당 분석 대상과 관련한 커뮤니케이션이 많이 이루어지는 커뮤니티 그룹을 의미한다. 이러한 커뮤니티 그룹을 추출하는데 있어서, 커뮤니티 그룹의 규모를 설정함으로써, 실제 유효한 분석 정보를 제공할 수 있는 커뮤니티 그룹만을 추출할 수 있다. 본 발명의 다른 실시 예에 있어서, 키워드 네트워크가 추출될 수 있다. 예를 들어, SNS 사용자 간에 최근 이슈화되는 트랜드를 분석하는 경우, 이슈화되고 있는 하나 이상의 키워드 네트워크를 추출할 수 있다. 상술한 커뮤니티 그룹의 추출은 다양한 알고리즘을 이용하여 이루어질 수 있으며, 예를 들면, Modularity Optimization 방법을 이용하여 커뮤니티 그룹 또는 키워드 네트워크를 추출할 수 있다. 상기 Modularity Optimization은 SNS 사용자를 노드로, SNS 사용자 간의 관계를 링크로 표현하여 네트워크를 구성하는데 있어서, 링크가 촘촘하게 이루어진 노드 그룹을 커뮤니티 그룹으로 추출하는 방법으로서, 이에 따라서 커뮤니티 추출의 최적화 정도를 나타내는 지표 Modularity를 기준으로 최적화된 커뮤니티 그룹을 추출하게 된다. 도 7을 참조하면, 해당 정보 흐름 소셜 네트워크(10)는, SNS 사용자 간의 정보 흐름에 따라서, 두 개의 커뮤니티 그룹(CG1, CG2)로 추출될 수 있고, 도 8에서는 정보 흐름 소셜 네트워크(20)가 하나의 커뮤니티 그룹으로 추출될 수 있다.
마지막으로, 상기 영향력 있는 SNS 사용자 추출 단계(S460)에서는, 상기 추출된 정보 흐름 소셜 네트워크 혹은 상기 커뮤니티 그룹으로부터 SNS 데이터의 확산 방향을 분석하여, 해당 분석 대상과 관련하여 하나 이상의 영향력 있는 SNS 사용자를 추출한다. 이를 위하여 상기 단계(S460)에서는, 각 SNS 사용자가 SNS를 통해서 관계를 맺은 다른 사용자의 수, 해당 SNS 사용자의 SNS를 통한 포스트 수, 상기 SNS 사용자의 포스트에 대한 다른 사용자의 반응 횟수 중에서 하나 이상을 포함하는 기초 지표를 산출할 수 있다. 또한, 상기 기초 지표 및 SNS 사용자 간의 관계 정보를 조합하여 생성되는 응용 지표를 산출할 수 있다. 상기 응용 지표는, 예를 들어, K-shell Index, PageRank, Influency-Passivity Algorithm을 이용하여 구할 수 있다. 이에 의해 응용 지표는, 각 SNS 사용자가 다른 사용자와 맺어진 관계 네트워크의 규모, 상기 관계 위에서 이루어지는 실제 커뮤니케이션이 이루어지는 커뮤니케이션 네트워크의 규모를 복합적으로 분석함에 의해 산출될 수 있다. 여기서, K-shell index는 K-shell decomposition 방법에 의해 네트워크 분석할 경우에 구해지는 값으로서, 상호 연결도가 높은 노드를 찾는데 이용된다. PageRank는 네트워크의 각 노드의 상호 참조 정도를 고려하여 각 노드에 부여되는 값으로서, 이 값이 높을수록 해당 네트워크에서 중요한 노드일 가능성이 크다. Influence-Passivity Algorithm은 네트워크에서 영향을 주는 쪽과 영향을 받는 쪽을 구분하고, 그 둘의 상호 작용을 적용하여, 각 노드의 영향력과 수동성(영향력에 얼마나 민감한가에 대한 지표) 값을 구한다.
상기 단계(S460)에서는 이렇게 산출된 기초 지표 및 응용 지표를 비교함으로써, 영향력 있는 SNS 사용자를 추출한다. 예를 들면, 도 7에 있어서, 커뮤니티 그룹(CG2)에 있어서, 영향력 있는 SNS 사용자는 다른 사용자와의 관계 및 교류를 모두 고려할 때 User 6이 될 수 있으며, 도 8의 경우, User 14가 영향력 있는 SNS 사용자로 추출될 수 있다.
상술한 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 SNS 사용자의 추출은, SNS 활용한 마케팅에 있어서, 마케팅 대상을 선택하는데 있어서 도움이 될 수 있다.
더하여, 상기 영향력 있는 커뮤니티 그룹 선별 단계(S450)와, 영향력 있는 SNS 사용자 추출 단계(S460)는, 기 설정된 기간 단위(예를 들어, 일간, 주간, 월간, 연간)로 실행할 수 있으며, 특히, 기간별로 서로 다른 가중치를 부여함으로써 더 정확한 선별이 이루어지도록 할 수 있다. 예를 들면, 사람들의 관심 대상은 계속 변화할 수 있기 때문에, 특정 분석 대상과 관련하여, 관심 있게 정보를 교환하다가도 관심 사항이 변화되면서 해당 분석 대상에 대한 정보 교환이 줄어들 수 있다. 따라서, 최근에 발생한 SNS 데이터에 더 높은 가중치를 부여함으로써, 커뮤니티 그룹 및 SNS 사용자의 영향력을 더 정확하게 분석할 수 있게 된다.
상술한 단계(S410) 내지 단계(S460)를 통해서 분석 대상과 관련된 소셜 네트워크 분석이 완료되면, 소셜 네트워크 분석 서비스 장치(100)는 상기 추출한 분석 정보를 사용자 인터페이스부(110)를 통해서 서비스 요청자에게 제공한다(S360). 이때, 제공되는 분석 정보는, 상기 추출된 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 SNS 사용자의 행동 패턴, 성향, 영향력 중에서 하나 이상을 포함하며, 이러한 분석 정보는 다양한 도포나 그래프를 통해서 도식화되어 제공됨으로써, 서비스 요청자가 분석 결과를 더 쉽게 파악할 수 있도록 한다.
도 9 내지 도 14는 서비스 요청자에게 분석 정보를 제공하는 사용자 인터페이스 화면을 예시한 것이다.
먼저, 도 9는 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스에 있어서, 분석 정보 중에서, 키워드 분포 정보를 제공하는 사용자 인터페이스 화면을 나타낸다.
도 9를 참조하면, 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스는, 특정 키워드별로 커뮤니케이션이 활발한 SNS 사용자 그룹을 묶은 키워드 네트워크를 통해서 키워드 분포 정보를 제공할 수 있다. 즉, 도 9에서, 각 원은 해당 키워드와 관련된 정보 교류가 이루어지는 사용자 그룹으로 이루어진 각각의 소셜 네트워크를 나타내며, 각 원의 크기로, 해당 키워드 네트워크의 규모를 표시한다. 도 9와 같이 분석 정보를 제공함으로써, 서비스 요청자는, 최근 가장 많이 이슈가 되고 있는 키워드 및 각 키워드에 관심 있는 SNS 사용자들의 규모를 직관적으로 확인할 수 있다.
더하여, 상기 도 9에 도시된 각 키워드 네트워크에서의 다양한 통계 정보를 함께 제공할 수 있다.
도 10 및 도 11은 각 키워드에 대한 경향을 나타낸 그래프로서, 도 10은 도 9와 같이 추출된 다수의 키워드 네트워크에 있어서, 각 키워드와 관련된 포스트 발생 수를 기간별로 통계를 내어 나타낸 것이며, 도 11은 각 키워드에 대한 반응(예를 들어, 댓글, 코멘트, 리트윗 등)에 대한 통계 정보를 시기별로 추출하여 나타낸 그래프이다. 여기서, 각 키워드별 그래프를 서로 다른 색으로 구분하여 나타냄으로써, 도 9의 키워드 그래프와 매칭하여 대응하는 키워드의 경향을 한눈에 파악할 수 있도록 한다.
특히, 서비스 요청자는 도 10의 통계 정보를 통해서, 각 키워드에 대한 SNS 데이터의 발생량 변화를 확인할 수 있으며, 이를 통해 SNS 사용자 간에 최근에는 이슈화되는 분야를 파악할 수 있다. 또한, 서비스 요청자는 도 11의 통계 정보를 통해서, 각 키워드별로 SNS 사용자의 반응 정도를 확인할 수 있으며, 이를 통해 각 시기별로 커뮤니케이션이 활발히 이루어지는 커뮤니티 그룹을 파악할 수 있다.
도 12는 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스에 있어서, 소셜 네트워크에 있어서, SNS 사용자 간의 관계가 보다 촘촘하게 연결된 SNS 사용자 그룹을 추출하여 나타낸 것이다. 여기서, 각각의 원은 SNS 사용자 간의 관계가 더 밀접한 SNS 사용자들을 묶은 커뮤니티 그룹을 나타내며, 원의 크기는 해당 커뮤니티 그룹의 규모를 나타내고, 각 원의 내부에 기재된 수는 해당 커뮤니티 그룹의 SNS 사용자 수를 나타낸다. 이와 같이, 소셜 네트워크상에서 상호 연결성이 밀접한 커뮤니티 그룹을 추출하여 제공할 수 있다.
더불어, 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스에서는, 도 13과 같이 선별된 다수의 커뮤니티 그룹에서 발생하는 SNS 데이터(포스트, 트윗, 리트윗, 멘션, 댓글, 코멘트 등) 량의 변화를 그래프로 나타낸다. 이에 따르면, 서비스 요청자가 도 13과 같은 통계 정보를 참조함으로써, 추출된 다수의 커뮤니티 그룹 중에서, 분석 대상과 관련된 커뮤니케이션이 활발히 이루어지는 커뮤니티 그룹 및 그 시기를 직관적으로 파악할 수 있다.
더불어, 본 발명에 의한 소셜 네트워크 분석 서비스에서는, 도 14에 도시된 바와 같이, 특정 커뮤니티 그룹에 있어서, SNS 사용자 간의 관계를 도식화하여 제공할 수 있다. 도 14에서, 각각의 점은 특정 커뮤니티 그룹에 속하는 SNS 사용자를 나타내며, 각 사용자의 영향력 정도에 따라서, 점의 색깔 및 크기를 달리하여 나타낼 수 있다. 더불어, 커뮤니티 그룹에 속하는 SNS 사용자 간의 영향력 순위를 테이블 형태로 제공할 수 있다. 이에 따르면, 서비스 요청자는 각 커뮤니티 그룹 내에서 영향력 있는 SNS 사용자를 직관적으로 파악할 수 있다.
본 발명에 따른 소셜 네트워크 분석 서비스 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 소프트웨어 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으나, 여기에 개시된 실시 예외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
본 발명은 SNS 마케팅 분야에 적용되어, 다수의 SNS 사용자 간에 설정된 관계를 기반으로, 다수의 SNS 사용자 간에 이루어지는 커뮤니케이션 활동을 효과적으로 분석할 수 있으며, 이를 통하여, SNS 사용자들의 행동 패턴, 성향, 영향력을 분석하여 서비스할 수 있는 우수한 효과가 있다.
특히, 본 발명은 SNS 사용자 간의 정보 흐름을 분석함으로써, 다수의 SNS 사용자 중에 있어서, 분석 대상과 관련하여 영향력 있는 SNS 사용자를 추출할 수 있으며, 이렇게 추출된 영향력 있는 SNS 사용자를 통해서 타겟 마케팅을 가능케 하는 우수한 효과가 있다.
100: 소셜 네트워크 분석 서비스 장치
110: 사용자 인터페이스부
120: 데이터 수집부
130: 소셜 네트워크 분석부
140: 단축 URL 제공부
200: SNS(Social Network Service) 장치
201~20n: SNS 사용자의 단말 장치

Claims (30)

  1. 통신망을 통하여 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 제공하는 SNS 장치와 연결된 소셜 네트워크 분석 서비스 장치가,
    상기 SNS 장치로부터 SNS를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하는 단계;
    상기 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 SNS 데이터 중에서, 서비스 요청자가 요청한 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터를 상기 SNS 장치를 통하여 수집하는 수집 단계;
    상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련된 정보가 상기 SNS 사용자 간에 공유 및 확산되는 상태를 표현하는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하는 단계;
    상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 상기 분석 대상과 관련된 정보의 공유 및 확산이 이루어지는 다수의 SNS 사용자 그룹을 묶어 하나 이상의 커뮤니티 그룹을 추출하는 단계;
    각 커뮤니티 그룹에 속하는 SNS 사용자의 수 및 상기 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로, 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서 하나 이상의 영향력 있는 커뮤니티 그룹을 선별하는 단계;
    상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, SNS 사용자 간 상기 분석 대상과 관련된 정보의 흐름을 분석하여, 상기 정보의 공유 및 확산 정도를 기준으로 상기 영향력 있는 커뮤니티 그룹에서 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계; 및
    상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 영향력 있는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 분석 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  2. 통신망을 통하여 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 제공하는 SNS 장치와 연결된 소셜 네트워크 분석 서비스 장치가,
    상기 SNS 장치로부터 SNS를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하는 단계;
    서비스 요청자가 요청한 분석 대상과 관련된 웹 컨텐츠의 URL 정보에 대응하는 단축 URL 정보를 생성하여 제공하는 단계;
    상기 단축 URL 정보를 통해 접근을 요청한 SNS 사용자를 상기 웹 컨텐츠로 연결하는 단계;
    상기 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 SNS 데이터 중에서, 상기 단축 URL 정보를 포함하는 SNS 데이터를 상기 SNS 장치를 통해 수집하는 수집 단계; 및
    상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 단축 URL 정보가 공유 및 확산되는 상태를 나타내는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하는 단계;
    상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 상기 단축 URL 정보를 공유 및 확산시키는 다수의 SNS 사용자 그룹을 묶어 하나 이상의 커뮤니티 그룹으로 추출하는 단계;
    상기 추출한 커뮤니티 그룹에 속하는 SNS 사용자의 수 및 상기 단축 URL 정보를 포함하는 SNS 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서, 하나 이상의 영향력 있는 커뮤니티 그룹을 선별하는 단계;
    상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 다수의 SNS 사용자 간 단축 URL 정보를 포함하는 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, SNS 사용자별 단축 URL 정보의 공유 및 확산 정도를 기준으로 상기 영향력 있는 커뮤니티 그룹에 포함된 SNS 사용자 중에서 하나 이상의 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계; 및
    상기 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 분석 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서, 상기 수집 단계는
    상기 단축 URL 정보를 통해 이루어지는 상기 웹 컨텐츠로의 접근 횟수를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 분석 대상을 서비스 요청자의 요청에 따라서 설정하는 단계; 및
    상기 분석 단계에서 상기 분석 대상과 관련되어 추출된 분석 정보를 상기 서비스 요청자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 추출한 분석 정보를 기초로 SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 생성하여 상기 서비스 요청자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 SNS 데이터는
    문자, URL 정보, 이미지, SNS 사용자 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 분석 대상과 관련된 정보는, 상기 분석 대상과 관련된 키워드, 상기 분석 대상과 관련되어 서비스 요청자가 포스팅한 데이터 및 상기 분석 대상과 관련된 URL 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 수집 단계 이전에, 분석 범위를 설정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 수집 단계에서 상기 설정된 분석 범위를 만족하는 SNS 데이터를 수집하도록 하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 분석 범위를 설정하는 단계는
    언어, 기간, 지역 중에서 하나 이상을 설정하는 단계인 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  11. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하는 단계 이전에,
    상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련성이 낮은 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 제거하는 필터링 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    기간별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터에 대한 통계치를 추출하는 통계 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계는
    각 SNS 사용자가 SNS를 통해서 관계를 맺은 다른 SNS 사용자의 수, 해당 SNS 사용자의 SNS를 통한 포스트 수, 상기 SNS 사용자의 포스트에 대한 다른 사용자의 반응 횟수 중에서 하나 이상을 포함하는 기초 지표를 산출하는 단계; 및
    상기 기초 지표와 SNS 사용자의 관계 정보를 조합하여 응용 지표를 산출하는 단계를 포함하고,
    상기 기초 지표 및 응용 지표를 비교하여 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계는
    상기 기초 지표 및 응용 지표를 일정 기간 단위로 산출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계는
    상기 기초 지표 및 응용 지표를 산출하는 단계는 기간별로 서로 다른 가중치를 부여하여 상기 기초 지표 및 응용 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  19. 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보 및 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
    상기 SNS 사용자 간의 관계 정보로부터 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하고, 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 SNS 사용자 또는 커뮤니티 그룹의 행동 패턴, 성향, 영향력 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 분석 정보를 추출하는 소셜 네트워크 분석부를 포함하고,
    상기 소셜 네트워크 분석부는 상기 소셜 네트워크상에서 상기 수집한 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 상기 분석 대상과 관련된 정보가 공유 및 확산되는 상태를 나타내는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하고, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, 상기 분석 대상과 관련된 정보의 공유 및 확산이 이루어지는 다수의 SNS 사용자 그룹을 묶어 하나 이상의 커뮤니티 그룹으로 추출하고, 추출된 각 커뮤니티 그룹에 속하는 사용자의 수 및 상기 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서 하나 이상의 영향력 있는 커뮤니티 그룹을 선별하며, 상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로 SNS 사용자 간 상기 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 분석 대상과 관련된 정보의 공유 및 확산 정도를 기준으로 상기 영향력 있는 커뮤니티 그룹에서 하나 이상의 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    서비스 요청자의 분석 서비스 요청을 확인하고, 요청된 분석 서비스에 대응하여 추출된 분석 정보를 서비스 요청자에게 제공하는 사용자 인터페이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 분석부는 상기 추출한 분석 정보를 기초로 SNS 사용자에 대한 마케팅 전략 정보를 더 생성하여, 상기 사용자 인터페이스부를 통해 상기 서비스 요청자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  22. 제19항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    상기 서비스 요청자의 요청에 따라서 분석 대상 및 분석 범위를 설정하고, 상기 데이터 수집부에서 상기 설정된 분석 범위를 만족하는 SNS 데이터를 수집하도록 하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  23. 제19항에 있어서, 상기 데이터 수집부는
    상기 분석 대상과 관련된 정보를 포함하는 SNS 데이터로서, 상기 소셜 네트워크 서비스를 통해 발생한 SNS 데이터 중에서 기 설정된 키워드, 상기 서비스 요청자가 포스팅한 데이터, 및 기 설정된 URL 정보 중에서 하나 이상을 포함하는 SNS 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  24. 제19항에 있어서,
    서비스 요청자의 요청에 따라서, 특정 웹 컨텐츠에 대한 단축 URL 생성하여, 해당 웹 컨텐츠를 공유하고자 하는 SNS 사용자에게 제공하고, 상기 SNS 사용자가 상기 단축 URL을 통해 해당 웹 컨텐츠에 접근하는 것을 지원하는 단축 URL 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  25. 제24항에 있어서, 상기 단축 URL 제공부는
    상기 생성한 단축 URL을 통한 상기 웹 컨텐츠로의 접근 횟수를 확인하여 상기 소셜 네트워크 분석부에 제공하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  26. 제19항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련성이 낮은 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 제거하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  27. 제19항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    기간별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터에 대한 통계치를 추출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  28. 삭제
  29. 제19항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    각 SNS 사용자가 SNS를 통해서 관계를 맺은 다른 사용자의 수, 해당 SNS 사용자의 SNS를 통한 포스트 수, 상기 SNS 사용자의 포스트에 대한 다른 사용자의 반응 횟수 중에서 하나 이상을 포함하는 기초 지표를 산출하고, 상기 기초지표와 SNS 사용자 간의 관계 정보를 조합하여 응용 지표를 산출한 후, 상기 기초 지표 및 응용 지표를 비교하여 영향력 있는 SNS 사용자를 선별하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  30. 제29항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    상기 기초 지표 및 응용 지표를 기간별로 서로 다른 가중치를 부여하여 산출하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
KR1020110033493A 2011-04-11 2011-04-11 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치 KR101297271B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110033493A KR101297271B1 (ko) 2011-04-11 2011-04-11 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치
PCT/KR2012/002413 WO2012141444A2 (ko) 2011-04-11 2012-03-30 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110033493A KR101297271B1 (ko) 2011-04-11 2011-04-11 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120137541A KR20120137541A (ko) 2012-12-24
KR101297271B1 true KR101297271B1 (ko) 2013-08-14

Family

ID=47009799

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110033493A KR101297271B1 (ko) 2011-04-11 2011-04-11 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101297271B1 (ko)
WO (1) WO2012141444A2 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104134159A (zh) * 2014-08-04 2014-11-05 中国科学院软件研究所 一种基于随机模型预测信息最大化传播范围的方法
US11074623B2 (en) 2016-06-06 2021-07-27 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and device for pushing information

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10324598B2 (en) 2009-12-18 2019-06-18 Graphika, Inc. System and method for a search engine content filter
US11409825B2 (en) 2009-12-18 2022-08-09 Graphika Technologies, Inc. Methods and systems for identifying markers of coordinated activity in social media movements
US8990194B2 (en) * 2012-11-02 2015-03-24 Google Inc. Adjusting content delivery based on user submissions of photographs
WO2014123929A1 (en) * 2013-02-05 2014-08-14 Morningside Analytics, Llc System and method for classifying a contagious phenomenon propagating on a network
KR101482849B1 (ko) * 2013-04-22 2015-01-16 한국과학기술원 소셜 네트워크 서비스 스트림 기반 로컬 이벤트 실시간 검출 방법 및 장치
KR101499655B1 (ko) * 2013-08-29 2015-03-19 주식회사 에이투엠 Sns 통합 솔루션을 활용한 정책결정 지원 시스템 및 방법
KR101524971B1 (ko) * 2014-02-11 2015-06-02 숭실대학교산학협력단 개인 성향 예측 방법 및 그 장치
KR101639056B1 (ko) 2015-04-09 2016-07-12 하재원 Sns 어플리케이션 운영 관리 방법
KR102251377B1 (ko) * 2015-06-26 2021-05-11 주식회사 케이티 소셜 데이터를 이용한 대인 간 영향력 평가 시스템 및 방법
CN105704014B (zh) * 2016-03-28 2019-05-28 跨理（广州）供应链管理有限公司 整合购物和社交的方法、整合有购物和社交的系统及购物网平台
KR101888919B1 (ko) * 2017-12-18 2018-08-16 주식회사 디너의여왕 사용자 영향력 기반의 광고 마케팅 방법 및 그를 위한 장치
KR102068123B1 (ko) * 2018-04-11 2020-01-20 (주)헤렌 인플루언서를 활용한 마케팅 서비스 제공 장치 및 그 방법
KR102180062B1 (ko) * 2018-08-14 2020-11-17 주식회사 와이즈웨일 사용자 간 정보흐름 관리 시스템 및 방법
KR102144122B1 (ko) * 2018-08-16 2020-08-13 한양대학교 산학협력단 적합도 기반의 온라인 광고 효과 계산 방법 및 장치
KR101985322B1 (ko) * 2018-11-13 2019-06-03 권재범 온라인 마케팅을 위한 사용자 관련도 분석 방법 및 시스템
KR102181835B1 (ko) * 2018-11-15 2020-11-23 경희대학교 산학협력단 고 영향 노드의 결정 방법, 고 영향 노드의 결정 장치, 바이럴 마케팅에서의 마케팅 비용 최소화 방법 및 이를 수행하기 위한 시스템
KR101985323B1 (ko) * 2019-03-06 2019-06-03 권재범 온라인 마케팅을 위한 사용자 관련도 분석 방법 및 시스템
KR102309802B1 (ko) * 2019-12-18 2021-10-07 충북대학교 산학협력단 Sns 사이트 트렌드 분석방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004046680A (ja) 2002-07-15 2004-02-12 Recruit Co Ltd コミュニケーションパターン判定方法及びコミュニケーションパターン判定システム
JP2008305258A (ja) 2007-06-08 2008-12-18 Nec Mobiling Ltd ユーザの評価方法、ユーザ評価システム及びプログラム
JP2009536411A (ja) * 2006-05-05 2009-10-08 ソニー オンライン エンタテインメント エルエルシー 通信ネットワーク内で影響力がある／人気がある参加者の判定
KR100933995B1 (ko) 2009-03-20 2009-12-28 주식회사 오웨이브미디어 온라인 소셜네트워크에서의 사회적 자본 지수 측정 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004046680A (ja) 2002-07-15 2004-02-12 Recruit Co Ltd コミュニケーションパターン判定方法及びコミュニケーションパターン判定システム
JP2009536411A (ja) * 2006-05-05 2009-10-08 ソニー オンライン エンタテインメント エルエルシー 通信ネットワーク内で影響力がある／人気がある参加者の判定
JP2008305258A (ja) 2007-06-08 2008-12-18 Nec Mobiling Ltd ユーザの評価方法、ユーザ評価システム及びプログラム
KR100933995B1 (ko) 2009-03-20 2009-12-28 주식회사 오웨이브미디어 온라인 소셜네트워크에서의 사회적 자본 지수 측정 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104134159A (zh) * 2014-08-04 2014-11-05 中国科学院软件研究所 一种基于随机模型预测信息最大化传播范围的方法
CN104134159B (zh) * 2014-08-04 2017-10-24 中国科学院软件研究所 一种基于随机模型预测信息最大化传播范围的方法
US11074623B2 (en) 2016-06-06 2021-07-27 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and device for pushing information

Also Published As

Publication number Publication date
WO2012141444A3 (ko) 2013-01-10
WO2012141444A2 (ko) 2012-10-18
KR20120137541A (ko) 2012-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101297271B1 (ko) 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치
KR101302507B1 (ko) Ｓｎｓ를 이용한 마케팅 서비스 방법 및 장치
KR102068123B1 (ko) 인플루언서를 활용한 마케팅 서비스 제공 장치 및 그 방법
KR102137681B1 (ko) Sns 분석 데이터를 활용한 실시간 방송 서비스 제공 방법, 서버 및 디바이스
Provost et al. Finding similar mobile consumers with a privacy-friendly geosocial design
KR100952391B1 (ko) 인터넷 네트워크에서 콘텐츠의 평가에 따른 가치 분석시스템, 방법 및 이를 구현할 수 있는 컴퓨터로 읽을 수있는 기록 매체
WO2013166073A2 (en) Methods and systems useful for identifying the most influent social media users in query-based social data streams
CA2886099A1 (en) Systems, methods and interfaces for evaluating an online entity presence
CN102713889A (zh) 将网页访问者和转换与外部引用相关联
US20150339686A1 (en) Enhanced data collection, processing, and analysis
CN106126519B (zh) 媒体信息的展示方法及服务器
KR20190097879A (ko) 마케팅 플랫폼 시스템과, 이를 이용한 소셜 네트워크 기반 광고 방법 및 컴퓨터 프로그램
KR101816205B1 (ko) 인터넷 콘텐츠 제공 서버 및 그 방법이 구현된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
CN203206260U (zh) 用于流量分析的系统和方法
CN104717079A (zh) 网络流量的数据处理方法及装置
US20160110728A1 (en) Enhanced data collection, processing, and analysis
KR20140033497A (ko) 온라인 쿠폰 서비스 제공 시스템, 이를 위한 방법 및 장치
CN103383703A (zh) 一种微博用户组推荐方法
KR20220072150A (ko) 인공지능 기반 인플루언서 마케팅 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템
Ružić et al. Development of mobile marketing in croatian tourism using location-based services
Chin et al. A study of offline events and its influence on online social connections in douban
KR20130033520A (ko) 온라인 상에 게재된 웹 문서 기반 행사 이력 분석 시스템 및 방법
Ye et al. Visual analysis of micro-blog retweeting using an information diffusion function
CN105407076A (zh) 一种媒体桥实现方法及系统
CN107171949B (zh) 一种信息推送方法、装置及系统

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190701

Year of fee payment: 9