KR20110115776A - 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치 및 그 방법 Download PDF

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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.

Description

양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치 및 그 방법{Quantitative frequency analysis apparatus for bidirectional social networking and method thereof}
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.
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.
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.
트위터는 기본 기능에 충실할 뿐 상업적 시도를 전혀 하지 않고 있어 구글(Google)의 초창기와 유사하며, 향후 폭발적인 성장이 예측되고 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서,
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.
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.
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.
또한, 상기 그래프 형태의 가시화 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
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.
또한, 상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는, 트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 한다.
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.
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.
특히, 상기 그래프 형태의 가시와 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 표시부를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.
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.
또한, 상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는, 트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 한다.
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.
본 발명에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
도 1은 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치를 설명하기 위한 도면이다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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).
표시부(160)는 가시화부(150)에 의해 생성된 그래프 형태의 가시와 데이터를 사용자에게 디스플레이한다.
도 5는 본 발명에 따른 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
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.
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).
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).
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.
따라서, S130 단계에서는 SNS 사이트로부터 수신한 XML 형태의 사이트 정보를 파싱하고, 파싱된 사이트 정보로부터 친구들의 아이디와 팔로어들의 아이디를 추출한다.
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).
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.
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).
다음으로, S160 단계를 통해 측정된 측정 결과를 이용하여 소셜 네트워크 서비스에서 사용자와 친구들, 및 사용자와 팔로어들 간의 양방향 소셜 네크워킹 관계를 정량적으로 분석한다(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).
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.
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.
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.

Claims (11)

  1. 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 포함하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 서비스 사이트에서 제공받은 정보로부터 상기 사용자가 팔로잉하는 것으로 설정된 친구들의 아이디와 상기 사용자를 팔로잉하는 것으로 설정된 팔로어들의 아이디를 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 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.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 그래프 형태의 가시화 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    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 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는,
    트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    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 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 방법.
  7. 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 구비하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 그래프 형태의 가시와 데이터를 상기 사용자에게 디스플레이하는 표시부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.
  9. 청구항 7에 있어서,
    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.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 서비스(SNS)는,
    트위터(twitter) 서비스인 것을 특징으로 하는, 양방향 소셜 네트워킹을 위한 정량적 빈도 분석 장치.
  11. 청구항 7에 있어서,
    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.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101329040B1 (ko) * 2011-12-09 2013-11-14 한국인터넷진흥원 에스엔에스 트랩 수집 시스템 및 그에 의한 유알엘 수집 방법
KR101336293B1 (ko) * 2012-04-05 2013-12-02 주식회사 알에스엔 소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템
KR101348528B1 (ko) * 2011-12-09 2014-01-08 가톨릭대학교 산학협력단 Ｓｎｓ 사용자의 소셜 네트워킹 정보 분석 방법 및 장치
WO2014136998A1 (ko) * 2013-03-05 2014-09-12 주식회사 랭크웨이브 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수 설정 방법 및 그 장치

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100863415B1 (ko) 2006-09-04 2008-10-14 형용준 사용자 베이스 서비스 인맥정보 제공방법 및 그 시스템

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101329040B1 (ko) * 2011-12-09 2013-11-14 한국인터넷진흥원 에스엔에스 트랩 수집 시스템 및 그에 의한 유알엘 수집 방법
KR101348528B1 (ko) * 2011-12-09 2014-01-08 가톨릭대학교 산학협력단 Ｓｎｓ 사용자의 소셜 네트워킹 정보 분석 방법 및 장치
KR101336293B1 (ko) * 2012-04-05 2013-12-02 주식회사 알에스엔 소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템
WO2014136998A1 (ko) * 2013-03-05 2014-09-12 주식회사 랭크웨이브 네트워크 서비스에서의 사용자 영향력 지수 설정 방법 및 그 장치

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