KR20020084328A - a mode of life structure analysis method of internet sites - Google Patents

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KR20020084328A
KR20020084328A KR1020010022812A KR20010022812A KR20020084328A KR 20020084328 A KR20020084328 A KR 20020084328A KR 1020010022812 A KR1020010022812 A KR 1020010022812A KR 20010022812 A KR20010022812 A KR 20010022812A KR 20020084328 A KR20020084328 A KR 20020084328A
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한준
박찬웅
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주식회사 인터넷메트릭스
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Abstract

PURPOSE: A method for analyzing a life mode structure of an Internet site is provided to analyze a life mode structure of an Internet site through investigating visitors of the Internet site. CONSTITUTION: A plurality of Internet users(10-1-10-n) connects to a wanted Internet site through an Internet network(1). The Internet users(10-1-10-n) obtain one's wanted information and supply one's possessed information to other person through not only one site but also many Internet sites. The entire structure of the Internet is analyzed based on a population statistical characteristic of users using a result of an investigation based on Internet users by thinking the Internet as one ecosystem. As a method for investigating Internet users, access methods based on a site, an advertisement, and a visitor are provided.

Description

인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법{a mode of life structure analysis method of internet sites}{A mode of life structure analysis method of internet sites}

본 발명은 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 인터넷 사이트 방문자 조사를 통한 인터넷 사이트 생태구조 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for analyzing the ecological structure of an internet site, and more particularly, to a method for analyzing the ecological structure of an internet site through an internet site visitor survey.

최근 인터넷은 우리 생활의 모든 측면에 있어서의 변화를 가속화시키는 원동력으로서 급속히 발달하고 있다. 이러한 인터넷은 경제적으로는 새로운 경제와 경영의 패러다임을 만들어가고 있으며, 정치적으로는 사이버 민주주의와 서민운동 활성화의 가능성을 제시하고 있고, 사회적으로는 새로운 공동체의 부흥의 전망을 보여주고 있다. 하지만 인터넷은 동시에 많은 새로운 문제들을 우리에게 제기하고 있기도 하다. 해커와 정보보호, 감시와 사생활 침해, 사회규범과 네티켓, 지적소유권을 둘러싼 분쟁등의 문제들은 인터넷의 출현 이전에는 생각하지 못했던 문제들이다. 따라서, 빠른 속도로 우리의 삶속에 파고들어 놀라운 변화를 일으키는 인터넷에 대한 사회과학적 연구의 필요성이 점차 높아지고 있다.In recent years, the Internet is rapidly developing as a driving force to accelerate change in all aspects of our lives. The Internet is creating a new economic and management paradigm economically, politically suggesting the possibility of cyber democracy and vitalizing the populace, and socially, showing the prospect of a new community revival. But the Internet is also bringing us many new problems at the same time. Problems such as hackers and information security, surveillance and privacy violations, social norms and netiquette, and intellectual property disputes are unthinkable before the advent of the Internet. Thus, there is a growing need for social science research on the Internet that is rapidly penetrating into our lives and creating amazing change.

그런데 이제까지 인터넷에 대한 연구는 주로 질적인 측면에 집중되고 사적 관찰에 의존하는 비중이 높았다. 따라서, 인터넷의 확산을 통해 국민의 절반 이상이 인터넷을 이용하는 현재 인터넷에 대한 보다 객관적이고 포괄적인 경험적 연구가 절실히 요구되고 있다.However, until now, research on the Internet has been mainly focused on the qualitative aspects and on the personal observations. Therefore, more and more objective and comprehensive empirical studies on the Internet are urgently needed, with more than half of the people using the Internet through the spread of the Internet.

따라서 본 발명의 목적은, 인터넷 사이트의 생태구조를 분석하는 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for analyzing the ecology of an internet site.

본 발명의 다른 목적은, 생태구조 내에서 인터넷 사이트가 가지는 생태지위를 파악할 수 있는 방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide a method for identifying the ecological status of an Internet site within an ecological structure.

상기한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명에서는, 사이트 중심, 광고 중심 및 방문자 중심의 접근방법을 이용하여 인터넷 이용자들에 대한 특성을 조사하고, 이용자 특성의 상이성지수, 이용자 특성의 중복지수 및 이용자 중복지수를 이용하여 인터넷 사이트들간의 관계를 조사함으로써, 인터넷 사이트의 생태지위를 분석함을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법을 제공한다.In order to achieve the above objects, in the present invention, using the site-centered, advertising-centered and visitor-centered approach to investigate the characteristics of the Internet users, the difference indices of user characteristics, overlapping index of user characteristics and user overlapping By examining the relationship between the Internet sites using the index, it provides a method for analyzing the ecological structure of the Internet site characterized by analyzing the ecological status of the Internet site.

도 1은 인터넷 접속 상태를 나타내는 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram showing an internet connection state.

도 2a 및 도 2b는 본 발명을 설명하기 위한 상이성 지수에 따른 사이트 분포도이다.2A and 2B are site distribution diagrams according to difference indices for explaining the present invention.

도 3a 및 도 3b는 본 발명을 설명하기 위한 이용자 특성 중복지수에 따른 분포도이다.3A and 3B are distribution charts according to user property overlapping index for explaining the present invention.

도 4a 및 도 4b는 본 발명을 설명하기 위한 이용자 중복지수에 따른 분포도이다.4A and 4B are distribution diagrams according to a user overlap index for explaining the present invention.

도 5는 본 발명을 설명하기 위한 사이트별 평균 이용자 중복지수와 방문자수 증감의 관계를 나타내는 산점도이다.5 is a scatter diagram illustrating the relationship between the average user overlap index and visitor increase / decrease for each site for explaining the present invention.

도 6a는 본 발명을 설명하기 위한 다른 유형 사이트와의 중복지수를 회귀선이며, 도 6b는 동일한 유형 사이트와의 중복지수를 나타내는 회귀선이다.6A is a regression line showing overlapping indexes with other type sites for explaining the present invention, and FIG. 6B is a regression line showing overlapping indexes with the same type sites.

[주요부분에 대한 부호의 간단한 설명][Simple explanation of symbols for main parts]

1:인터넷망 10-1∼10-n:인터넷 이용자1: Internet network 10-1 to 10-n: Internet user

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 제시된 도면들을 참조하여 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 인터넷 접속 상태를 나타내는 개략적인 구성도이다.1 is a schematic configuration diagram showing an internet connection state.

도면을 참조하면, 다수의 인터넷 이용자들(10-1∼10-n)은 인터넷망(1)을 통하여 자신이 원하는 사이트에 접속한다. 상기 인터넷 이용자들은 하나의 사이트뿐만 아니라 다수개의 인터넷 사이트를 통해 자신이 원하는 정보를 얻기도 하고, 자신이 보유하고 있는 정보를 타인에게 제공하기도 한다. 상기 인터넷(1)상에는 다음, 드림위즈, 드림엑스등과 같은 포탈 사이트와 야후, 네이버, 라이코스, 알타비스트등과 같은 검색엔진 사이트와 하나넷, 두루넷등과 같은 인터넷 서비스 제공(ISP) 사이트와 SBS, KBS, MBC등과 같은 방송 사이트와 조선일보, 한겨레, 중앙일보, 동아일보, 한국일보등과 같은 신문 사이트와 n016, speed011, 018등과 같은 휴대 전화 사이트와 sayclub, skylove등과 같은 채팅 전문 사이트와 dearyou, send2u등과 같은 카드보내기 사이트등의 다양한 사이트들이 존재하며, 이러한 사이트들은 24시간 언제 어디서나 접속할 수 있다.Referring to the drawings, a number of Internet users 10-1 to 10-n connect to their desired sites through the Internet network 1. The Internet users may obtain information they want through not only one site but also a plurality of Internet sites, and provide information that they own to others. On the Internet (1), Daum, portal sites such as DreamWiz, DreamX, etc., search engine sites such as Yahoo, Naver, Lycos, Altavist, etc., and Internet service provider (ISP) sites such as Hananet, Durnet, etc., SBS, Broadcast sites such as KBS, MBC, newspaper sites such as Chosun Ilbo, Hankyoreh, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo, Hankook Ilbo, mobile phone sites such as n016, speed011, 018, chat site such as sayclub, skylove, dearyou, send2u There are various sites, such as card sending sites, etc., which can be accessed anytime, anywhere 24 hours.

본 발명에서는 인터넷에 대한 경험적 조사의 일종인 인터넷 이용자 중심 조사의 결과를 가지고 인터넷의 전체적 구조를 이용자의 인구통계적 특성을 중심으로 분석함을 특징으로 한다. 본 발명의 이론적 출발점은 인터넷을 하나의 생태계로서 보는 관점이다. 인터넷을 구성하는 각 사이트들과 이용자들은 서로의 관심과 취향의 일치에 의해 결합되지만, 그 관심과 취향의 배경에는 이용자들의 인구통계적 특성이 존재하며 이러한 방문자들의 특성의 분포는 인터넷 사이트의 관점에서 보면 장기적으로 적응해 가야할 생태적 환경을 구성한다고 보는 것이다.The present invention is characterized by analyzing the overall structure of the Internet based on the demographic characteristics of the user with the result of the Internet user-centered survey, which is a kind of empirical research on the Internet. The theoretical starting point of the present invention is to view the Internet as an ecosystem. The sites and users that make up the Internet are combined by the agreement of their interests and tastes, but the demographic characteristics of users exist in the background of the interests and tastes. In other words, it constitutes an ecological environment that must be adapted in the long run.

이용자들의 인구통계적 특성을 매개로 맺어지는 인터넷 사이트들간의 관계는 인터넷 사이트들의 전략 수립을 위한 중요한 기초가 된다. 이용자들의 인구통계적 특성의 분포는 인터넷 사이트들이 배태되어(embedded) 있는 사회적 맥락을 구성하며 인터넷 사이트들의 경쟁과 협동의 가능성은 바로 이러한 사회적 맥락을 그 조건으로 한다. 이러한 의미에서 익명성의 공간으로 일반적으로 여겨지는 인터넷에서 반드시 상호작용이 무작위적으로 이루어질 이유는 없는 것이며, 직접적 상호작용의가능성이 제약된 속에서도 이용자들의 유유상종의 가능성은 충분히 존재하는 것이다. 우리는 이러한 인터넷의 사회적 배태성에 대한 가정으로부터 출발하여 경험적 자료를 통해 인터넷 사이트의 생태지위(niche)의 분포를 확인하고, 생태지위의 중복의 정도가 경쟁적, 공생적 상호작용을 통해 어떻게 인터넷 사이트들의 성과에 영향을 미치는가를 분석할 것이다.The relationship between Internet sites, which are mediated by the demographic characteristics of users, is an important basis for the strategic planning of Internet sites. The distribution of demographic characteristics of users constitutes a social context in which Internet sites are embedded, and the possibility of competition and cooperation of Internet sites is conditional on this social context. In this sense, there is no reason for the interaction to be random in the Internet, which is generally considered as a space of anonymity, and there is a sufficient possibility of users' peculiar species even when the possibility of direct interaction is limited. Starting from these assumptions about the social embryonicity of the Internet, we use empirical data to confirm the distribution of the niche of the internet site, and how the degree of overlapping ecological status is achieved through competitive and symbiotic interactions. Analyzes whether it affects performance.

우선, 인터넷 이용자들에 대한 조사방법은 크게 사이트 중심의 접근방법, 광고 중심의 접근방법 및 방문자 중심의 접근방법이 동원된다.First of all, the survey method for Internet users is largely mobilized by site-based approach, advertisement-oriented approach, and visitor-oriented approach.

첫 번째, 사이트 중심의 측정은 인터넷 사이트의 로그파일에 기초해서 측정하는 것이다. 이러한 접근법은 인터넷 사이트들이 가장 일반적으로 사용하는 방법이며, 인터넷 사이트에 접근한 방문자의 컴퓨터에 남겨진 쿠키파일을 통해서 이들 이용자들의 아이피주소를 추적한 로그파일을 통해 언제 어느 컴퓨터를 통해 사이트에 웹 페이지를 요청했는지를 측정한다. 이러한 사이트 중심의 측정방법은 전수조사이기 때문에 표본오차의 여지는 거의 없는 대신에 측정오차의 여지는 남아있다. 그것은 사이트들마다 서로 페이지들이 연결된 방식이 다르고, 프레임, 하위창, 자바애플릿등 정확한 측정을 어렵게 하는 기술적 요소들이 존재하기 때문이다. 또한, 사이트 중심의 측정은 다른 사이트와의 비교가 용이하지 않다는 문제가 있다. 사이트들간의 표준적인 방법론에 다른 체계적 비교는 따라서 사이트 중심의 접근법에서 얻는 것이 불가능하다. 현재 국내에서는 KT 인터넷 사에서 10여개의 사이트를 중심으로 이용자 조사를 하고 있다.First, site-centric measurements are based on log files of Internet sites. This approach is the most common method used by Internet sites, and log files that track the IP addresses of these users through cookie files left on the visitor's computer when accessing the Internet site. Measure if requested. Since this site-based measurement method is a complete survey, there is little room for sampling error, but there is room for measurement error. This is because different sites have different ways of linking pages, and there are technical elements that make accurate measurements difficult, such as frames, subwindows, and Java applets. In addition, site-centric measurement has a problem that it is not easy to compare with other sites. A systematic comparison to other standard methodologies between sites is therefore impossible to obtain in a site-centric approach. At present, KT Internet Corporation is conducting user research mainly on 10 sites.

두 번째, 광고 중심의 접근법은 사이트 중심 접근법과 유사하게 사이트에 오는 사람들을 중심으로 측정을 하되, 측정의 기준이 사이트 자신이 아니라 제3자인 에드서버라는 광고전담 매체이다. 에드 서버는 광고만을 전문적으로 제공하는 서버 사이트로서 광고주가 광고를 싣기로 정한 사이트에 링크시켜서 이 사이트들을 방문한 사람들에게 광고를 날려보내는 역할을 담당한다. 광고 중심의 이용자 측정은 이처럼 사이트에 방문해서 특성을 분석하는 것이다. 이러한 측정 방법은 사이트마다 각각 로그파일을 측정하는 것에 비해 객관적일수 있지만 사이트 중심의 측정과 마찬가지로 기술적인 복잡성의 문제가 있다. 또한, 사이트 중심의 측정과 광고 중심의 측정 모두 많은 사이트들에 대한 이용자 측정을 하고자 할 경우 비용이 엄청나게 들며 사이트들의 협조가 필요하다는 문제점이 있다.Secondly, similar to the site-centric approach, the advertisement-centric approach measures people who come to the site, but the standard of measurement is not the site itself, but the third-party ad server. Ed Server is a server site that specializes in providing only advertisements, and is responsible for sending advertisements to people who have visited these sites by linking to sites that advertisers choose to place ads. Advertising-centric user measurement is like visiting the site and analyzing its characteristics. Although this measurement method may be objective compared to measuring log files for each site, there is a technical complexity problem similar to site-centric measurement. In addition, both site-centric measurement and advertisement-centered measurement require a lot of costs for user measurement on many sites, and there is a problem in that cooperation of the sites is required.

세 번째, 방문자 중심의 접근법은 텔레비젼의 시청률 조사 방법으로부터 아이디어를 빌려온 측정이다. 무작위적으로 추출된 다수의 인터넷 이용자 패널들의 컴퓨터에 이들의 인터넷 이용 기록을 남기는 소프트웨어 미터를 설치하고, 이 소프트웨어가 남긴 기록을 중심으로 측정하는 것이다. 대개의 경우 미터는 이용자의 컴퓨터에 남겨진 방문 인터넷 사이트의 주소를 기록한다. 사이트 중심 혹은 광고 중심의 측정이 사람이 아닌 기계, 즉 인터넷 방문자가 사용한 컴퓨터의 아이피 주소를 중심으로 측정하기 때문에 개인에 대한 상세한 특성을 파악하기 어려운데 비해, 이 방법은 개인에 대한 상세한 정보를 가지고 그 사람의 사이트 방문기록을 분석함으로써 보다 풍부한 정보를 얻을 수 있고 객관적이라는 장점을 지닌다. 하지만 이 방법은 표본을 이용하기 때문에 표본오차의 여지가 있다. 특히, 인터넷의 경우 각사이트가 측정 항목이 되기 때문에 표본오차의 여지가 크다고 할 수 있다.Third, the visitor-centered approach is a measure of borrowing ideas from television's rating method. By installing a software meter on the computer of a large number of randomly selected Internet user panels, they record their browsing history, and measure the software's records. In most cases, the meter records the address of the visiting Internet site left on the user's computer. Site- or ad-centric measurements are based on the IP address of a machine, not a person, or a computer used by Internet visitors, making it difficult to determine the specific characteristics of an individual. Analyzing a person's visits to a site can provide a wealth of information and be objective. However, there is room for sampling error because this method uses a sample. In particular, in the case of the Internet, each site becomes a measurement item.

결국, 무수히 많은 사이트들에 대해 조사를 하려면 표본의 크기 즉, 패널의 수가 엄청나게 많아야 제대로 된 조사가 될 수 있다. 특히, 표집의 확률성을 유지하면서 패널의 수를 늘리는 것은 많은 비용이 든다. 전수 조사인 사이트 중심의 측정 결과와 측정의 신뢰도를 비교한 연구결과에 따르면 현재 오프라인 조사에서의 일반적 표본크기를 이용할 때 순위의 상위에 랭크된 사이트들에 대한 측정은 상당히 정확한 대신 하위로 갈수로 방문자수의 추정이 실제보다 낮게 이루어진다고 한다.After all, if you're going to research a myriad of sites, you'll need to have a very large sample size, or a huge number of panels, to make a good survey. In particular, increasing the number of panels while maintaining the probability of sampling is expensive. According to a study that compares the results of site-centered measurement with the total survey and the reliability of the measurement, the measurement of the sites ranked at the top of the ranking using the general sample size of the current offline survey is quite accurate but the number of visitors goes to the bottom. Is estimated to be lower than actual.

이용자 중심의 측정은 이러한 의미에서 패널의 선정과 관리가 핵심적이라고 할 수 있다. 인터넷 이용자 패널을 올바르게 선정하기 위해서는 무엇보다도 자기선택의 여지를 주지 않는 것이 중요하다. 현재 국제적으로 이용자 중심의 측정을 하는 기관은 미국의 Media Metrix사와 Nielson NetRatings사가 대표적이며, 국내에는 Internet Matrix Korea Metrix등의 수개사가 이용자 중심의 조사를 하고 있다.In this sense, user-centered measurement is essential to the selection and management of panels. In order to correctly select an Internet user panel, it is important not to give a choice. At present, the internationally user-centered measurement agencies are represented by US Media Metrix and Nielson NetRatings, and several domestic companies such as Internet Matrix Korea Metrix are conducting user-centered research.

한편, 인터넷 사이트의 생태지위를 사이트별 방문자의 인구통계적 특성을 이용해서 측정하는 것은 전반적으로 다음과 같은 절차에 의해 이루어졌다. 우선 사이트별로 방문자들의 인구통계적 특성, 즉, 성별, 연령, 학력, 직업등의 분포를 파악하였다. 사이트별 인구통계적 특성의 분포를 가지고 사이트 쌍별로 분포의 유사성 혹은 상이성을 비교하였다. 아울러 사이트 쌍별로 이용자들이 얼마나 중복 방문하였는가,즉, 한 사이트를 방문한 사람이 다른 사이트도 역시 방문하였는가를 비교하였다. 결국 n개의 사이트들에 대해 이용자의 인구통계적 특성을 비교하면 실제 비교결과는 n(n-1)개의 쌍에 대해서 나오게 된다. 이렇게 사이트 쌍별로 측정된 분포에서의 유사성과 이질성 혹은 실질적 방문의 중복의 정도를 가지고 사이트간의 관계를 추정하였다. 사이트간의 비교에 이용된 지수는 다음과 같은 세가지이다.On the other hand, the measurement of the ecological status of Internet sites using the demographic characteristics of visitors by site was generally performed by the following procedure. First, we analyzed the demographic characteristics of visitors, such as gender, age, education, and occupation, by site. The similarity or difference between the site pairs was compared with the distribution of demographic characteristics by site. We also compared how many users visited each site pair, that is, a person who visited one site visited another site as well. As a result, if you compare the demographic characteristics of the user to n sites, the actual comparison result will be for n (n-1) pairs. The relationship between the sites was estimated with the similarity and heterogeneity in the distribution measured by site pairs, or the degree of duplication of actual visits. There are three indexes used to compare sites.

첫째, 다음에 표시된 이용자 특성에서의 상이성 지수(dissimilarity index)는 인구통계적 특성의 범주별 구성비가 상이한 정도를 나타낸다.First, the dissimilarity index in the user characteristics shown below indicates the degree to which the composition ratio of the demographic characteristics is different.

D= 0.5 X ∑∑|Pik/P - Pjk/P| D = 0.5 X ∑∑ | Pik / P-Pjk / P |

이 식에서 i와 j는 비교되는 두 대상을 지시하며, Pk/P는 비교하는 특성의 k번째 범주의 구성비이다. 이 지수는 인간생태학에서 지역사회의 인종적 구성 혹은 직업의 성별 구성이 얼마나 통합적인지 혹은 분절적인지를 측정하기 위해서 개발되었다. 이 지수는 비교되는 두 대상에 속한 인구의 특성 구성비가 같아지기 위해서 얼마만큼 비율의 사람들이 이동을 해야 하는가를 의미한다. 지수의 값은 0에서 1(혹은 100)까지 이며, 0은 전혀 이동의 필요가 없이 특성이 완전히 일치하는 것을 또한 1(혹은 100)은 모든 사람들이 이동을 해야 할 정도로 특서이 완전히 다른 것을 의미한다. 이 지수를 이용하여 사이트 쌍별로 인구통계적 특성 중 연령, 학력, 성, 직업의 구성 비율을 비교하여 상이성의 값을 구한 뒤, 네 개의 값을 합하여 전반적인 사이트간 상이성 지수로 이용하였다.In this equation, i and j indicate the two objects to be compared, and Pk / P is the composition ratio of the kth category of the characteristic being compared. This index was developed in human ecology to measure how integrated or segmented the racial or occupational gender composition of the community is. This index indicates the proportion of people who must move in order for the characteristic composition of the populations of the two subjects being compared to be equal. The values of the exponents range from 0 to 1 (or 100), 0 means that the characteristics are completely consistent without the need for movement at all, and 1 (or 100) means that the specification is completely different so that everyone has to move. . This index was used to compare the composition ratio of age, education, gender, and occupation among demographic characteristics of each site pair, and then the four values were summed and used as the overall index of site difference.

둘째, 이용자 특성의 중복(niche overlap) 지수는 인구통계적 특성에 의해 파악된 생태지위의 범위가 중복되는 정도를 나타낸다. 이 지수는 Miller McPherson이 자발적 결사의 생태지위를 비교하기 위해서 개발하였다. 멕퍼슨의 제안에 따라우리는 사이트들의 방문자 특성 중 연령과 학력의 범위를 파악하였다. 사이트 A 방문자의 연령 범위를 평균?(1.5표준편차)로 측정하고 사이트 B의 연령 범위도 동일하게 측정한 뒤, 이들 두 사이트의 범위에서 중복하는 부분을 사이트들의 생태지위 범위의 중복이라고 파악한다. 같은 식으로 학령에서의 범위 중복 정도를 파악한 뒤, 연령과 학령별 사이트간 범위의 중복 정도를 곱하여 사이트들간의 전반적인 적소중복 지수로 이용하였다. 여기에서, 광범위한 연령, 학령의 이용자들을 포괄하는 사이트는 많은 사이트와 생태지위의 중복지수가 높게 나타날 것이다. 이런 사이트들은 종합주의 전략을 취한다고 할 수 있다. 반면에 특정 연령, 학령을 가진 이용자들에 집중하는 사이트는 적은 수의 사이트와 생태지위 중복지수가 높게 나타날 것이다. 이러한 사이트들은 전문가주의 전략을 취한다고 할 수 있다.Second, the niche overlap index indicates the degree of overlap in the range of ecological status identified by demographic characteristics. This index was developed by Miller McPherson to compare the ecological status of voluntary associations. In accordance with McPherson's suggestion, we identified the age and educational background of the site's visitors. The age range of Site A visitors is measured as an average (1.5 standard deviations), and Site B's age range is measured equally, and the overlapping ranges of these two sites are considered overlaps in the ecological status range of the sites. In the same way, the extent of range overlap in school ages was identified, and the degree of overlap between the age and school age ranges was multiplied and used as a general index of overlap among sites. Here, sites that cover a wide range of age and school age users will have high indexes for many sites and ecological status. These sites can be said to take a comprehensive strategy. On the other hand, sites that focus on users of a certain age and school age will have fewer sites and higher ecological status index. These sites take an expert strategy.

마지막으로 이용자 중복(user overlap)의 지수를 계산하였다. 이 지수는 사이트별 이용자가 중복되는 정도를 나타낸다. 다시 말해서, 사이트들간의 적소의 중복 정도를 보다 직접적으로 파악하기 위해서 사이트 A와 사이트 B에 동일한 이용자가 얼마나 많이 방문했는가를 측정하였다. 이러한 측정은 연결망 분석에서 공동참여에 대한 자료를 통해 유사 연결망을 구성하는 것과 유사하다. 사이트간 이용자의 중복지수를 계산한 뒤에 두 사이트의 이용자수에 의해서 표준화하여 최종적인 지수를 만들었다. 이처럼 표준화된 지수는 다른 지수들과 마찬가지로 0에서 1의 변역을 가지며, 0은 비교 대상인 두 사이트가 중복이 전혀 없는, 즉 완전히 다른 이용자들이 방문한다는 것을 또한 1은 완전히 중복되는, 즉 동일한 이용자들이 두 사이트를 방문하여 이들이 이 사이트들의 유일한 이용자들이라는 것을 의미한다.Finally, the index of user overlap was calculated. This index indicates the degree of overlap of users by site. In other words, we measured how many times the same user visited site A and site B in order to more directly grasp the degree of overlap between the sites. These measures are similar to constructing similar networks through data on joint participation in network analysis. After calculating the overlapping index of users between the sites, the final index was standardized by the number of users of the two sites. This standardized index, like other indices, has a translation of 0 to 1, where 0 means that the two sites being compared have no overlap, i.e. completely different users visit, and 1 is completely redundant, i.e. Visiting the site means that they are the only users of these sites.

도 2a 및 도 2b는 각각 6월과 8월의 상이성 지수에 따른 사이트 분포도이며, 도 3a 및 도 3b는 각각 6월과 8월의 이용자 특성 중복지수에 따른 분포도이며, 도 4a 및 도 4b는 각각 6월과 8월의 이용자 중복지수에 따른 분포도이다.2A and 2B are site distributions according to the disparity indexes of June and August, respectively, and FIGS. 3A and 3B are distributions according to user characteristic overlapping indexes of June and August, respectively, and FIGS. 4A and 4B are respectively. The distributions are based on the user overlap index in June and August, respectively.

상기 도면들을 참조하면, 지수들이 각각 다름에도 불구하고 서로 유사성을 띄고 있음을 알 수 있다. 즉, 유형별 사이트들의 군집이 6월에 보다 뚜렷하고 8월에는 다소 약하게 나타나고 있음을 알 수 있다. 이처럼 인터넷 이용자들의 유사성과 상이성 혹은 중복의 정도만을 비교하여 사이트들을 분류한 결과, 유사한 유형의 사이트들이 그래프상에서 가깝게 모여서 군집을 형성하고 있다. 이러한 결과는 상기에서 언급한 바와 같이, 인터넷 상에서 이용자들이 인구통계적 특성에 따라서 관심과 취향이 다름으로 인하여 사이트의 방문에서 유유상종의 현상이 나타난다고 볼 수 있다. 또한, 유유상종의 결과 사이트들이 주로 겨냥해야 할 이용자 집단의 특성이 바로 이들 사이트의 생태지위를 규정한다는 것을 알 수 있다.Referring to the drawings, it can be seen that the indexes have similarities with each other despite being different. In other words, the clusters of sites by type are more pronounced in June and somewhat weaker in August. As a result of classifying the sites by comparing only the similarities, differences, or duplications of Internet users, similar types of sites are clustered closely together on the graph. As mentioned above, it can be said that the appearance of the Yu-Yeong-jong species appears in the visit of the site due to the different interests and tastes according to demographic characteristics of users on the Internet. In addition, it can be seen that the characteristics of the group of users that the target sites of yoyojong mainly aim to define the ecological status of these sites.

그리고, 상기 도면을 참조하면, 다음, 드림위즈, 드림엑스와 같은 포탈 사이트들이 가운데로 모여 군집을 이루고 있다. 그리고, 야후, 네이버, 라이코스, 알타비스트등과 같은 검색엔진 사이트와 하나넷, 두루넷등과 같은 인터넷 서비스 제공(ISP) 사이트와 SBS, KBS, MBC등과 같은 방송 사이트가 중앙에 위치하고 있음을 알 수 있다. 주변에는 조선일보, 한겨레, 중앙일보, 동아일보, 한국일보등과 같은 신문 사이트가 위치하고 있으며, n016, speed011, 018등과 같은 휴대 전화 사이트들은 한편에 집중되어 있다. 그리고, sayclub, skylove등과 같은 채팅 전문 사이트와 dearyou, send2u등과 같은 카드보내기 사이트등의 군집 현상이 뚜렷함을 알 수 있다.Then, referring to the drawing, next, portal sites such as DreamWiz and DreamX gather in the center to form a cluster. In addition, search engine sites such as Yahoo, Naver, Lycos, Altavist, etc., and Internet service provider (ISP) sites such as Hananet and Thrunet, and broadcasting sites such as SBS, KBS, and MBC are located in the center. . In the vicinity, newspaper sites such as Chosun Ilbo, Hankyoreh, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo and Hankook Ilbo are located. Mobile phone sites such as n016, speed011 and 018 are concentrated on one side. In addition, it can be seen that clustering phenomena such as chat clubs such as sayclub and skylove and card sending sites such as dearyou and send2u are clear.

상기 도면을 통해 발견할 수 있는 흥미로운 사실은 아이러브스쿨에 방문자들이 많이 모이고, 순위가 급상승하면서 이용자 특성도 다변화되어 연령이 다소 높은 층도 이용하게 되자 젊은 층들이 다모임으로 옮겨갔음을 알 수 있다. 이러한 동창 커뮤니티 사이트의 역동성은 앞서 언급한 유유상종과 인구통계적 특성에 따른 분화를 반영한다 할 수 있을 것이다.Interesting facts that can be found through the above drawings, a lot of visitors gathered in the I Love School, as the rankings rise rapidly, the user characteristics are also diversified, it can be seen that the younger people moved to the multi-group as the use of a somewhat older age. The dynamics of these alumni community sites may reflect the differentiation according to the aforementioned species and demographic characteristics.

도 5는 본 발명을 설명하기 위한 사이트별 평균 이용자 중복지수와 방문자수 증감의 관계를 나타내는 산점도이다.5 is a scatter diagram illustrating the relationship between the average user overlap index and visitor increase / decrease for each site for explaining the present invention.

도면을 참조하면, 경쟁관계와 공생관계의 구분을 하지 않은 채 해당 사이트와 다른 모든 사이트의 이용자 중복의 정도를 평균하여 이 평균 중복의 정도와 사이트의 방문자수의 증감이 어떤 관계를 지니는지를 보여준다. X축을 중심으로 보면 포탈 사이트의 경우가 종합주의 지향 때문인지 평균적으로 중복의 정도가 높은 사이트들이 많은 것을 알 수 있다. 평균 중복지수가 0.25를 넘는 사이트들은 모두 포탈 사이트이다. 한편 Y축을 보면 비즈니스 및 포탈사이트의 방문자수 증감이 가장 분산이 크게 나타난다. 결국 이들 사이의 경쟁이 더욱 치열하게 이루어지고 있음을 알 수 있다. 중복지수와 방문자 증감의 관계를 보면 전반적으로 평균적인 중복의 정도가 높을수록 방문자수의 증가가 많은 것으로 나타나 이용자의 중복이 사이트이 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 결국 이용자 중복의 결과 다른 사이트에게 이용자를 빼앗기기 보다는 이용자들의 공유를 통해서 서로 이용자들의증가를 가져왔다고 볼 수 있다.Referring to the figure, the average degree of user duplication of the site and all other sites without a distinction between competition and symbiosis is averaged, and shows the relationship between the average degree of duplication and the increase and decrease of the number of visitors to the site. If you look at the X-axis, you can see that portal sites have a high degree of redundancy on average. All sites with an average overlap of 0.25 or more are portal sites. On the other hand, the Y-axis shows the largest variation in the number of visitors to business and portal sites. As a result, competition between them is more intense. The relationship between the overlapping index and the increase and decrease of visitors generally shows that the higher the average duplication, the greater the number of visitors, indicating that the overlap of users has a positive effect on the performance of the site. As a result, it can be said that the result of user duplication has increased the number of users through sharing of users rather than being deprived of other users.

도 6a는 본 발명을 설명하기 위한 다른 유형 사이트와의 중복지수를 회귀선이며, 도 6b는 동일한 유형 사이트와의 중복지수를 나타내는 회귀선이다.6A is a regression line showing overlapping indexes with other type sites for explaining the present invention, and FIG. 6B is a regression line showing overlapping indexes with the same type sites.

먼저, 도 5a를 참조하면, 다른 유형 사이트와의 평균 중복지수를 구하여 성과와의 관계를 본 것이다. 이는 공생적인 관계속에서 중복의 효과를 의미한다. 상기 도 4와 마찬가지로 공생관계 속에서 중복의 정도가 높은 사이트들에 이용자들이 더 많이 방문한다는 것을 알 수 있다. 결국, 공생관계를 통한 중복의 효과는 사이트들의 성과에 긍정적인 효과를 가질 것이라는 우리의 예상이 경험적 지지를 얻었다.First, referring to FIG. 5A, an average overlapping index with other types of sites is obtained to see a relationship with performance. This means the effect of overlap in symbiotic relationships. As in FIG. 4, it can be seen that users visit more sites with high degree of overlap in a symbiotic relationship. Eventually, our expectation that the effect of redundancy through symbiosis will have a positive effect on the performance of sites has gained empirical support.

한편, 도 5b는 동일한 유형에 속한 다른 사이트들과의 평균적인 중복의 정도가 성과에 어떤 결과를 가져왔는가를 보여준다. 동일한 유형에 속한 사이트들은 경쟁적인 관계에 있기 때문에 중복의 정도가 높을수록 경쟁의 압력이 높아져서 성과가 낮아질 것이라는 우리의 예상과 달리 이 경우에도 평균적인 중복의 정도와 사이트의 성과는 정의 관계를 보이고 있다. 하지만 공생관계의 경우에 비해 회귀선의 기울기는 완만하다. 또한 포탈 사이트를 제외하고 보면 대체로 다른 유형의 사이트들은 경쟁관계에서의 중복이 높을수록 증가의 정도가 낮은 것을 볼 수 있다.On the other hand, Figure 5b shows how the average degree of overlap with other sites of the same type resulted in performance. Since sites belonging to the same type are in a competitive relationship, the average degree of duplication and site performance are positive in this case, contrary to our expectation that the higher the degree of duplication, the higher the pressure of competition and the lower the performance. . However, the slope of the regression line is slower than in the case of symbiotic relationship. In addition, except for portal sites, other types of sites generally show that the higher the overlap in competition, the lower the increase.

이와 같이, 인터넷 사이트들의 방문자 특성은 사이트들의 생태지위를 판가름하는 중요한 정보를 제공한다. 그것은 인터넷 이용자들이 인구통계적 특성에 따라 관심과 취향이 구분되며, 이들의 인터넷 상에서의 상호작용과 사이트 방문 패턴은 바로 이러한 차별적 관심과 취향에 의해서 강하게 영향을 받기 때문이라고 볼 수있다. 결국, 인터넷 이용자들의 이러한 유유상종적인 경향 때문에 인터넷 사이트들은 무차별적이고 무정형적인 공간이 아니라 사회적 특성과 관계가 깃든 구조화된 공간 속에 놓이게 된다고 할 수 있다. 요컨대, 우리는 온라인에서의 삶과 제도가 오프라인으로부터 철저하게 독립적이기 보다는 오프라인의 영향을 받으며 또한 오프라인의 특성을 반영하고 있다고 볼 수 있으며, 이를 인터넷 사이트들의 사회적 배태성 및 구성이라 명명한다.As such, the visitor characteristics of Internet sites provide important information that determines the ecological status of the sites. This is because Internet users have different interests and tastes according to demographic characteristics, and their interactions and visit patterns on the Internet are strongly influenced by such distinctive interests and tastes. As a result, these peculiar tendencies of Internet users put Internet sites in a structured space with social characteristics and relationships rather than indiscriminate and atypical space. In short, we can see that online life and institutions are influenced by offline and reflect the characteristics of offline rather than being completely independent from offline, which we call social sociality and composition of Internet sites.

본 발명에서는 이처럼 이용자들의 사회적 특성에 의해인터넷 사이트들이 어떻게 배치되어 있는가를 다차원 척도 그래프를 통해 제시하였다. 이 그래프들을 통해서 우리는 인터넷 사이트들의 군집과 분산의 모습을 볼 수 있었다. 또한, 사이트들이 전략적 노력에 의해 자신들의 생태지위를 옮겨 보고자 하는 모습도 엿볼 수 있다.In the present invention, how the Internet sites are arranged by the social characteristics of users is presented through a multi-dimensional scale graph. Through these graphs, we can see the clustering and dispersion of Internet sites. It is also a glimpse of sites trying to relocate their ecological status through strategic efforts.

또한, 인터넷 이용자들의 특성을 통해 구분된 인터넷 사이트들의 생태지위기 사이트의 성과에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 동일한 생태지위를 공유하는, 그리하여 중복의 정도가 높은 인터넷 사이트들은 두 가지의 가능성을 가진다. 하나는 생태지위를 공유하는 사이트들간의 시너지와 협력에 의해서 성과가 좋아질 가능성이다. 이러한 관계를 우리는 인터넷 생태계에서의 공생이라고 본다. 다른 하나는 생태지위기 중복되는 사이트들 사이에서 서로 배제하려는 경쟁이 발생하여 성과가 나빠질 가능성이다. 이러한 관계는 인터넷 생태계에서의 경쟁이라고 할 수 있다. 물론, 공생이 우세할 것인가 아니면 경쟁이 우세할 것인가는 인터넷 사이트들의 임의의 선택사항은 아니다. 우리는 인터넷 사이트의 기능과 내용에 따른 유형구분을토해 동일한 유형에 속한 사이트들 간에는 경쟁으로 인해 이용자의 중복 정도가 높을수록 성과가 낮아질 것이고, 서로 다른 유형에 속한 사이트들 간에는 공생의 논리에 의해 중복 정도가 높을수록 성과가 높아지는 관계가 성립할 것이라고 보았다.In addition, it can be seen that the characteristics of internet users affect the performance of ecological crisis sites. Internet sites that share the same ecological status and thus have a high degree of overlap have two possibilities. One is the potential for better performance through synergy and cooperation between sites that share ecological status. We see this relationship as a symbiosis in the Internet ecosystem. The other is that competition among sites with overlapping ecological geographies may result in competition for exclusion, resulting in poor performance. This relationship is a competition in the Internet ecosystem. Of course, whether symbiosis prevails or competition prevails is not an arbitrary choice of Internet sites. We can see that the higher the user's duplication, the lower the performance will be due to competition among sites of the same type, based on the type classification according to the function and contents of the Internet site, and overlapping by the logic of symbiosis between different types of sites. The higher the degree, the more likely the relationship is to be achieved.

상술한 바와 같이, 본 발명에서는 인터넷 사이트들의 방문자 특성을 이용하여 인터넷 사이트들의 생태구조를 분석하고, 그러한 생태구조 내에서 개개의 인터넷 사이트가 가지는 생태지위를 분석함으로써, 우리 생활에 유용한 인터넷을 보다 적극적으로 활용할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.As described above, the present invention analyzes the ecological structure of the Internet sites by using the visitor characteristics of the Internet sites, and analyzes the ecological status of each Internet site within the ecological structure, thereby making the Internet useful for our lives more active. You can get the effect that you can use.

Claims (5)

사이트 중심, 광고 중심 및 방문자 중심의 접근방법을 이용하여 인터넷 이용자들에 대한 특성을 조사하고, 이용자 특성의 상이성지수, 이용자 특성의 중복지수 및 이용자 중복지수를 이용하여 인터넷 사이트들간의 관계를 조사함으로써, 인터넷 사이트의 생태지위를 분석함을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법.Investigate the characteristics of Internet users by using site-based, advertisement-based, and visitor-centered approaches, and examine the relationships among Internet sites by using the differences of user characteristics, the overlapping index of users, and the overlapping index of users. Thereby analyzing the ecological status of the internet site. 제 1항에 있어서, 상기 사이트 중심 접근방법은 인터넷 사이트의 로그파일을 기초로함을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법.The method of claim 1, wherein the site-based approach is based on a log file of the Internet site. 제 1항에 있어서, 상기 광고 중심의 접근방법은 광고전담 매체를 이용함을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법.The method of claim 1, wherein the advertisement-centric approach uses a dedicated advertisement medium. 제 1항에 있어서, 상기 방문자 중심의 접근방법은 무작위적으로 추출된 다수의 인터넷 이용자 패널들의 컴퓨터에 이들의 인터넷 이용 기록을 남기는 소프트웨어 미터를 설치하고, 상기 소프트웨어가 남긴 기록을 이용함을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법.The method of claim 1, wherein the visitor-centered approach is characterized by installing a software meter on the computer of a plurality of randomly extracted internet user panels, which records their internet usage, and using the records left by the software. How to analyze the ecology of an internet site. 제 1항에 있어서, 상기 이용자 특성의 상이성지수는 인구통계적 범주별 구성비가 상이한 정도를 나타내며, 이용자 특성의 중복지수는 인구통계적 특성에 의해 파악된 생태지위의 범위가 중복되는 정도를 나타내며, 이용자 중복지수는 사이트별 이용자가 중복되는 정도를 나타냄을 특징으로 하는 인터넷 사이트의 생태구조 분석 방법.According to claim 1, The index of dissimilarity of the user characteristics indicates the degree to which the composition ratio for each demographic category is different, the overlapping index of the user characteristics indicates the degree of overlap of the range of ecological status identified by the demographic characteristics, The overlapping index is a method of analyzing the ecological structure of an Internet site, characterized by the overlapping degree of users by site.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2008103262A1 (en) * 2007-02-23 2008-08-28 Skypilot Networks, Inc. Method and apparatus for visualizing a network

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WO2008103262A1 (en) * 2007-02-23 2008-08-28 Skypilot Networks, Inc. Method and apparatus for visualizing a network

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