WO2012141444A2 - 소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치 - Google Patents

소셜 네트워크 분석 서비스 방법 및 장치 Download PDF

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WO2012141444A2
WO2012141444A2 PCT/KR2012/002413 KR2012002413W WO2012141444A2 WO 2012141444 A2 WO2012141444 A2 WO 2012141444A2 KR 2012002413 W KR2012002413 W KR 2012002413W WO 2012141444 A2 WO2012141444 A2 WO 2012141444A2
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손재의
이상봉
강석원
김중항
노형
전상현
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q50/01—Social networking

Definitions

  • the present invention analyzes the state of sharing and spreading information among a plurality of SNS users made through a social network service (SNS), and analyzes and provides behavioral patterns, propensities and influences for SNS users or community groups. It relates to an analysis service method and apparatus.
  • SNS social network service
  • SNS is a service that enables to connect and communicate with unspecified others online, and its use is being activated according to the emergence of high-performance terminal devices such as smart phones and inexpensive networks such as Wi-Fi networks. As a result, SNS users are expected to surge.
  • the present invention has been proposed to solve a conventional problem, and analyzes the sharing and spreading state of information among a plurality of SNS users, and analyzes and provides social network analysis by analyzing behavior patterns, propensities, and influences on SNS users or community groups. It is intended to provide a service method and apparatus.
  • the present invention provides a means for solving the above problems, comprising the steps of: collecting relationship information between a plurality of SNS users using a social network service, building a social network between a plurality of SNS users; A collection step of collecting SNS data generated by the plurality of SNS users in association with an analysis object; Analyze the flow of the collected SNS data on the social network, and includes at least one of an influence SNS user or community group, behavior pattern, propensity, and influence information of the influential SNS user or community group related to the analysis target. It provides a social network analysis service method comprising an analysis step of extracting the analysis information.
  • the present invention as another means for solving the above problems, comprising the steps of collecting the relationship information between a plurality of SNS users using the SNS, building a social network between the plurality of SNS users; Generating and providing shortened URL information corresponding to URL information of web content related to an analysis target requested by the service requester; Connecting the SNS user who requested access through the shortened URL information to the web content; A collection step of collecting SNS data generated by a plurality of SNS users in association with an analysis object requested by a service requester; And analyzing the flow of the collected SNS data on the social network, and analyzing at least one of behavior patterns, propensity, and influence information of the influential SNS user or community group, the influential SNS user or community group in relation to the analysis object. It provides a social network analysis service method comprising an analysis step of extracting the analysis information including, wherein the collecting step collects the SNS data including the shortened URL information, through the shortened URL information The number of times of access to the web content may be collected.
  • the social network analysis service method comprises: setting the analysis target according to a request of a service requester; And providing analysis information extracted in association with the analysis subject in the analyzing step to the service requester.
  • the collecting step includes one or more of a predetermined keyword, data posted by the service requester, and preset URL information among SNS data generated by the plurality of SNS users. Collect SNS data that includes.
  • the social network analysis service method may further include setting an analysis range before the collecting step, and collecting SNS data satisfying the set analysis range in the collecting step.
  • the analyzing step includes: filtering the morphemes of the characters included in the collected SNS data, and filtering the SNS data including keywords that are less relevant to the analysis target. Extracting a statistical value of SNS data matching an analysis target for each period, extracting an information flow social network in which the collected SNS data is shared and spread among the social networks; Grouping and extracting a plurality of SNS user groups that share and spread the collected SNS data based on one or more community groups, the number of SNS users belonging to a community group, and the SNS data shared and spread in relation to the analysis target Awards based on one or more of numbers Selecting one or more community groups among the extracted one or more community groups, analyzing the flow of SNS data between SNS users based on the information flow social network, and extracting influential SNS users; It can be done by.
  • the extracting the influential SNS users may include: the number of users each SNS user has a relationship with through SNS, the number of posts of the corresponding SNS user, and the posts of the SNS user. Calculating a basic index including one or more of the number of responses of other users to the information; And calculating an application indicator by combining relationship information between the basic indicator and the SNS user, and comparing the basic indicator and the application indicator to extract an influential SNS user, wherein the basic indicator and the application indicator May be performed in units of a certain period, and the basic index and the application index may be calculated by giving different weights for each period.
  • the present invention is another means for solving the above problems, the data collection unit for collecting the relationship information between a plurality of SNS users and the SNS data generated by the plurality of SNS users; And establishing a social network between the plurality of SNS users from the relationship information between the SNS users, analyzing the flow of the collected SNS data on the social network, and influential SNS users or community groups related to the analysis object.
  • a social network analysis service apparatus including a social network analysis unit which extracts analysis information including at least one of behavior patterns, propensity, and influence information of an SNS user or a community group.
  • the apparatus may further include a user interface unit for identifying an analysis service request of a service requester and providing analysis information extracted corresponding to the requested analysis service to the service requester.
  • the social network analysis unit may further generate marketing strategy information for an SNS user based on the extracted analysis information and provide the service requester to the service requester through the user interface unit.
  • the social network analysis unit may set an analysis target and an analysis range according to a request of the service requester, and allow the data collection unit to collect SNS data satisfying the set analysis range. have.
  • the data collection unit may collect SNS data including one or more of a predetermined keyword, data posted by the service requester, and preset URL information among SNS data generated by an SNS user. Can be.
  • the social network analysis service apparatus generates short URL information on specific web content according to a request of a service requester, and provides the shortened URL information to an SNS user who wants to share the corresponding web content, and the SNS user uses the shortened URL information.
  • the apparatus may further include a shortened URL providing unit supporting access to the web content, wherein the shortened URL providing unit checks the number of times of access to the web content through the generated shortened URL information and provides the shortened URL information to the social network analyzer. can do.
  • the social network analysis unit analyzes the morphemes of the characters included in the collected SNS data, removes the SNS data including a keyword that is less relevant to the analysis target, and analyzes by period. Extracting statistics on the SNS data matching the object, extracting the information flow social network sharing and spreading the collected SNS data from the social network, and based on the information flow social network, the collected Influential community groups and influential SNS users can be selected from among a plurality of SNS user groups that share and spread SNS data.
  • the social network analyzer calculates a basic index including one or more of the number of other users to which each SNS user has a relationship, the number of posts of the corresponding SNS user, and the number of responses of other users to the posts of the SNS user, After calculating the application indicator by combining the relationship information between the indicator and the SNS user, the influential SNS user may be selected by comparing the basic indicator and the application indicator.
  • the present invention based on the relationship established between a plurality of SNS users, it is possible to effectively analyze the communication activities between a plurality of SNS users, through which, by analyzing the behavior pattern, propensity, influence of the SNS users can service Excellent effect.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a social network analysis service system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a social network analysis service apparatus according to the present invention.
  • FIG. 3 is a message flow diagram illustrating a service process of a social network analysis service apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a message flow diagram illustrating a service process of a social network analysis service apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a social network analysis service method according to the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an analysis process in more detail in the social network analysis service method according to the present invention.
  • FIG. 7 and 8 are diagrams illustrating an example of an information flow social network and a community group extracted by a social network analysis service according to the present invention.
  • 9 to 14 illustrate various examples of analysis information provided through a social network analysis service according to the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a system structure in which a social network analysis service according to the present invention is performed.
  • 100 is a social network analysis service apparatus for providing an analysis service according to the present invention
  • 200 is a server device of a service provider providing a social network service, and a plurality of terminal devices 201 to 20n connected through a network.
  • 201 ⁇ 20n represents the terminal device of the SNS user using the SNS service provided through the SNS device 200.
  • the SNS device 200 and the plurality of terminal devices 201 to 20n may be connected through a public network for data transmission.
  • the SNS device 200 may transmit / receive a large amount of data through an internet protocol and a data service without disconnection.
  • IP Wibro (Wireless Broadband) network
  • IP network IP network
  • IP network structure that integrates different networks based on IP
  • Wireless LAN including Wi-Fi network
  • Wired communication network It can be a next generation communication network to be developed in the future, as well as various conventional communication networks such as mobile communication network, HSDPA (High Speed Downlink Packet Access) network and satellite communication network.
  • HSDPA High Speed Downlink Packet Access
  • the social network analysis service apparatus 100 and the SNS apparatus 200 may be connected through a dedicated network as well as the above-described public network.
  • FIG. 1 illustrates one SNS device 200 for convenience of description, since there are actually a plurality of SNS devices 200 built in different SNS service providers, the social network analysis service device 100 is shown. ) May provide the same analysis service to multiple SNS devices 200.
  • the SNS device 200 basically services a relationship between a plurality of SNS users and information exchange between SNS users having a relationship, and a specific service method and terms used may be implemented differently according to a service provider. Accordingly, in the present invention, the SNS users expressed as a 'relationship' between SNS users expressed as follow or friends, etc., and SNS users having a relationship such as posts, posts, tweets, retweets, comments, and mentions (Mention) The operation of exchanging information with each other is expressed as "sharing and spreading" of information, and the information shared and spreading is expressed as SNS data.
  • the SNS data includes text, images, URL information, and user information (eg, user ID) for sharing and spreading the information.
  • the social network analysis service apparatus 100 analyzes the information exchanged through the social network service and the flow thereof, and analyzes behavior patterns, dispositions, connections, and influences of SNS users. To this end, the social network analysis service apparatus 100 may set an analysis target and an analysis range according to a request of a service requester. In addition, within the analysis range, the SNS device 200 collects relationship information of multiple SNS users and SNS data generated by multiple SNS users. The social network analysis service apparatus 100 analyzes the collected SNS data to analyze behavior patterns, dispositions, connections, and influences of SNS users. The analysis may be performed in units of SNS users or in units of community groups, which are groups of a plurality of SNS users exchanging information.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the social network analysis service apparatus 100.
  • the social network analysis service apparatus 100 may be implemented in various ways, such as a server-based computing structure, a grid computing structure, and a cloud computing structure.
  • the social network analysis service apparatus 100 may be configured regardless of such a structure. Element is divided into functional units. Therefore, the components of the social network analysis service apparatus 100 shown below may be integrated into one device or may be distributedly implemented in multiple devices in actual implementation.
  • the social network analysis service apparatus 100 may include a user interface 110, a data collector 120, a social network analyzer 130, and a shortening. It includes a URL providing unit 140.
  • the user interface 110 is for supporting a service use of a service request using a social network analysis service.
  • the user interface 110 processes an analysis service request of a service requester and provides the service requester with analysis information corresponding to the requested analysis service.
  • the user interface 110 may support service request and analysis information in various ways.
  • a web page may be implemented to receive a service request through the web page, and provide analysis information about the service request to a user.
  • the data collector 120 collects relationship information between a plurality of SNS users and SNS data generated by a plurality of SNS users from the SNS device 200.
  • the social network analyzer 130 sets an analysis target and an analysis range according to a request of a service requester. To this end, the social network analyzer 130 may receive an analysis target and an analysis range from the service requester through the user interface 110.
  • the analysis target may be set by combining one or more of a keyword, data posted by a service requester, and a URL indicating a location of web content related to the analysis target.
  • the analysis range is for limiting the collection range of the SNS data, and may be set by combining one or more of a period, a language, and a region.
  • the social network analyzer 130 analyzes SNS data matching the analysis target and the analysis range from the SNS data collected by the data collector 120, and extracts SNS users and community groups related to the analysis target, Analyze their behavior patterns, dispositions and influences.
  • the SNS data may be collected within the set analysis range by the data collector 120 and provided to the social network analyzer 120.
  • the analysis information generated as a result of the analysis in the social network analyzer 130 is provided to the service requester through the user interface 110.
  • the social network analyzer 130 may further generate marketing strategy information for an SNS user based on the analysis information and provide the same to the service requester.
  • the marketing strategy information is established based on the analyzed behavior pattern and influence of the SNS user or community group.
  • the marketing strategy information may be used for marketing targets (SNS users), contact timings and contact methods for SNS users, and marketing. May include a preferred topic or a preferred word.
  • the social network analyzer 130 may analyze the SNS user's response, behavior pattern, and propensity for specific web content and provide the same to the service requester.
  • the web content is shared and spread in the form of a link. Accordingly, the social network analyzer 130 may track the sharing and spreading of URL information on specific web content, and analyze the reaction, behavior pattern, and propensity of the SNS user with respect to the web content.
  • the social network analysis service apparatus 100 may further provide a shortened URL service in order to more easily track the web content, and for this purpose, the shortened URL provider 140 may be included.
  • the shortened URL providing unit 140 generates a shortened URL for specific web content related to the analysis target according to a request of the service requester, and provides the shortened URL to an SNS user who wants to share the corresponding web content.
  • the SNS user supports access to the web content through the shortened URL.
  • the shortened URL providing unit 140 changes the SNS user to the original URL when the SNS user requests an access to the shortened URL, thereby allowing access to the corresponding web content.
  • the shortened URL provider 140 checks the number of times of access to the corresponding web content through the shortened URL and provides the shortened URL to the social network analyzer 130.
  • the social network analyzer 130 may obtain the correct number of accesses to the web content and provide the same to the service requester.
  • the social network analysis service apparatus 100 described above may analyze various reactions and trends made through communication between SNS users.
  • 3 and 4 are message flow diagrams illustrating two embodiments of a social network analysis service according to the present invention.
  • Figure 3 illustrates the case of analyzing the response of the SNS user to the posting of the service requester.
  • the service requester 300 requests an analysis service to the social network analysis service apparatus 100, and specifically requests an analysis of the response of the SNS user to the posting of the service requester (S110).
  • the posting data is an SNS user who has a relationship with the service requester 300 and another who has a relationship with the SNS user. It is shared and spread through the SNS user (S130).
  • the social network analysis service device 100 of the present invention collects relationship information of a plurality of SNS users from the SNS device 200 and builds a social network between current SNS users (S140).
  • the social network analysis service apparatus 100 sets posting data of a service requester as an analysis target, and collects SNS data including the posting data from the SNS apparatus 200 (S150).
  • the collected SNS data includes retweets, comments, mentions, and the like for the posting data.
  • the collected SNS data and social networks are combined to analyze the SNS user's response to the posting of the service requester, thereby analyzing infor- mation information including influential community group and SNS user information, their propensity, behavior pattern, and influence index.
  • infor- mation information including influential community group and SNS user information, their propensity, behavior pattern, and influence index.
  • the social network analysis service apparatus 100 provides the derived analysis information to the service requester 300 (S170).
  • the social network analysis service apparatus 100 may further generate marketing strategy information for an SNS user based on the derived analysis information and provide the same to the service requester 300 (S180).
  • the marketing strategy information is established based on the analyzed behavior pattern and influence of the SNS user or community group.
  • the marketing strategy information may be used for marketing targets (SNS users), contact timings and contact methods for SNS users, and marketing. May include a preferred topic or a preferred word.
  • the social network analysis service device 100 when a company launches a specific product, performs a specific campaign in a public institution, or a famous movie actor releases a new movie, The response of the SNS user to the analysis can be provided.
  • FIG. 4 illustrates a case of analyzing a response of an SNS user to specific web content designated by a service requester.
  • the service requester 300 may generate web content for online advertisement / publicity and provide the same to a plurality of online users through a network (S205).
  • the service requester 300 may request an analysis of an advertisement / publicity effect on the web content (S210).
  • the social network analysis service apparatus 100 When the analysis request is received, the social network analysis service apparatus 100 generates a shortened URL for the web content (S215).
  • the social network analysis service apparatus 100 When a certain SNS user requests sharing of the web content (S220 and S225), the social network analysis service apparatus 100 provides the generated shortened URL to the corresponding user through the SNS apparatus 200. Such a shortened URL may be shared and spread among multiple SNS users through the SNS device 200 included in the SNS data created by the SNS user (S235).
  • the social network analysis service apparatus 100 of the present invention collects the number of times of access to the web content using the generated shortened URL (S245).
  • the social network analysis service apparatus 100 collects relationship information of a plurality of SNS users from the SNS device 200 and builds a social network between the plurality of SNS users (S250).
  • the social network analysis service apparatus 100 sets the shortened URL as an analysis target and collects SNS data including the shortened URL from the SNS device 200 (S255).
  • the collected SNS data and social networks are then combined to analyze the SNS user's response to the web content, thereby deriving analytical information including influential community group and SNS user information, their disposition, behavior pattern, and influence index. (S260).
  • the social network analysis service apparatus 100 When the analysis is completed, the social network analysis service apparatus 100 provides the derived analysis information to the service requester 300 (S370). In this case, the access to the web content derived in the step S245 may be included in the analysis information and transmitted (S265).
  • the social network analysis service apparatus 100 may further generate marketing strategy information for an SNS user based on the analysis information and provide the same to the service requester (S270).
  • the social network analysis service apparatus 100 may analyze various reactions of the SNS user to the product by setting a web page for selling a specific product as an analysis target.
  • FIGS. 7 to 12 are exemplary diagrams for explaining the social network analysis service according to the present invention.
  • the social network analysis service apparatus 100 first sets an analysis target according to a request of a service requester (S310).
  • the service requester may be, for example, an individual including a company or a public institution or a politician or an entertainer who wants to market through SNS, and the analysis target may vary according to information desired by the service requester.
  • the analysis target may be set by combining one or more of keywords related to information desired by the service requester, data posted by the service requester, and URL information linked to specific web content.
  • the social network analysis service apparatus 100 sets an analysis range (S320).
  • the analysis range designates a range for collecting data within the SNS service range, and may be set by combining one or more of a period, a language, and a region. For example, by setting the language to Korean, the scope of analysis can be limited to SNS users who use Korean. Setting of the analysis range may be made according to a request of a service requester, or may be arbitrarily made for efficient analysis in the social network analysis service apparatus 100. In addition, the step S320 may be omitted in some cases.
  • the social network analysis service apparatus 100 collects relationship information between a plurality of SNS users through the SNS device 200, and builds a social network indicating a relationship between a plurality of SNS users connected through SNS (S330).
  • the relationship information may include identification information (ID) of the SNS user and information of another SNS user with whom the SNS user has a relationship.
  • the social network analysis service apparatus 100 expresses a plurality of SNS users as nodes, and forms a social network by connecting nodes of SNS users who have a relationship based on the collected relationship information.
  • the social network analysis service apparatus 100 collects all SNS data generated by a plurality of SNS users in association with the set analysis target through the SNS apparatus 200 (S340). For example, when the analysis target is set as a keyword, all the SNS data including the keyword is collected. In addition, when the analysis target is set as post data of the service requester, all the SNS data including the data posted by the service requester is collected. In particular, when the analysis target is set to a specific URL, all the SNS data to which the URL is linked are collected.
  • the collected SNS data refers to data including at least one of a character, URL information, an image, and user information for sharing and spreading the SNS data.
  • SNS data created and posted by each SNS user This includes all SNS data generated through social network services such as SNS data, comments, and mentions shared by retweets.
  • the step S340 may collect SNS data within the set analysis range. For example, when Korean is set as a language, SNS data including Korean is collected.
  • the social network analysis service apparatus 100 analyzes the flow of the collected SNS data on the social network, and analyzes the analysis information including at least one of behavior patterns, propensity, and influence information for an SNS user or a community group. Extract (S350).
  • the analysis process in step S350 may be performed as shown in FIG. 6.
  • the step S350 includes a filtering step S410, a statistical step S420, an information flow social network extraction step S430, and an influential community group selection step S450. And, one or more of the influential SNS user extraction step (S460).
  • the filtering step (S410) by morphological analysis of the characters included in the collected SNS data, by removing the SNS data containing keywords less relevant to the analysis target, it is possible to increase the accuracy of the analysis results.
  • the keyword filtering can be performed by applying existing keyword analysis techniques.
  • statistical information about the occurrence status of the SNS data matching the analysis target for each period is extracted. For example, by collecting the number of SNS data matching the analysis target for each period (day, week, month, year) of the collected SNS data, it is possible to check the SNS user's response to the analysis target.
  • the information flow social network to which the collected SNS data is shared and spread is extracted from the social networks established in step S330 of FIG. That is, only the SNS user group that shares and spreads the collected SNS data is extracted, and the spread state of the SNS data between the extracted SNS user groups is represented by an information flow social network.
  • the spread state of the SNS data may be indicated in the direction of an arrow connecting the SNS users.
  • FIG. 7 and 8 illustrate an example of an information flow social network extracted through the information flow social network extraction step (S430), where a dotted line represents a relationship between SNS usage, and two SNS users connected by a dotted line Become mutually connected users through friends or follow-up settings.
  • the solid line indicates the exchange of SNS data between the SNS users, and the SNS users connected by the solid line become users who share and spread the collected SNS data.
  • the direction of the solid line indicates the diffusion direction of the corresponding SNS data.
  • the network of SNS users connected by a dotted line means a social network established in step S330, so that the SNS user group connected by a solid line thereon exchanges SNS data related to an actual analysis target.
  • User 1 to User 8 constitute the information flow social network 10
  • User 11 to User 18 constitute the information flow social network 20.
  • the influential community group selection step (S450) based on the information flow social network extracted in the step S430, a plurality of SNS users sharing and spreading data related to the analysis target are performed. Bind groups into one or more community groups. The predetermined number of influential community groups are selected from the extracted one or more community groups based on one or more of the number of users belonging to each community group and the number of data shared and spread in relation to the analysis target.
  • the community group refers to a group of SNS users who exchange SNS data, that is, a communication, with respect to the analysis object, and in particular, an influential community group refers to a community group in which a lot of communication related to the analysis object is performed.
  • a keyword network may be extracted. For example, when analyzing trends recently issued between SNS users, one or more keyword networks that are being issued may be extracted.
  • the above-mentioned community group extraction may be performed using various algorithms.
  • the community group or the keyword network may be extracted using the Modularity Optimization method.
  • Modularity Optimization is a method of extracting a node group having a tight link into a community group in constructing a network by expressing an SNS user as a node and a relationship between the SNS users as a link, and thus an index indicating an optimization degree of community extraction.
  • the information flow social network 10 may be extracted into two community groups CG1 and CG2 according to the information flow between SNS users.
  • the information flow social network 20 may be extracted. It can be extracted into one community group.
  • step S460 the spread direction of the SNS data is analyzed from the extracted information flow social network or the community group, and at least one influential SNS user is extracted in relation to the analysis target. do.
  • step S460 at least one of the number of other users each SNS user has a relationship through the SNS, the number of posts through the SNS of the SNS user, the number of responses of other users to the posts of the SNS user It is possible to calculate the base index to include.
  • the application indicator generated by combining the relationship information between the basic indicator and the SNS user can be calculated.
  • the application index can be obtained using, for example, a K-shell Index, a PageRank, and an Influency-Passivity Algorithm.
  • the application index can be calculated by complex analysis of the size of the relationship network in which each SNS user is associated with other users, and the size of the communication network in which actual communication is performed on the relationship.
  • the K-shell index is a value obtained when performing network analysis by the K-shell decomposition method, and is used to find a node having high interconnectivity.
  • PageRank is a value given to each node in consideration of the degree of cross-reference of each node of the network. The higher this value is, the more likely it is an important node in the network.
  • the Influence-Passivity Algorithm distinguishes between the affected and affected sides of the network, and applies the interactions of the two to determine the influence and passiveness of each node.
  • the influential SNS user is extracted by comparing the calculated basic indicators and the application indicators. For example, in FIG. 7, in the community group CG2, an influential SNS user may be User 6 in consideration of all the relationships and interactions with other users, and in FIG. 8, User 14 is influential. Can be extracted as an SNS user.
  • the influential community group selection step (S450) and the influential SNS user extraction step (S460) may be executed in predetermined period units (eg, daily, weekly, monthly, yearly), and in particular, for each period.
  • predetermined period units eg, daily, weekly, monthly, yearly
  • the exchange of interests may change as interests change while the information of interest is reduced.
  • by giving higher weight to recently generated SNS data it is possible to more accurately analyze the influence of community groups and SNS users.
  • the social network analysis service apparatus 100 provides the extracted analysis information to the service requester through the user interface 110.
  • the provided analysis information includes one or more of the extracted influential community groups and behavioral patterns, inclinations, and influences of SNS users, and the analysis information is provided through various applications or graphs, thereby providing a service requester with Make analysis results easier to see.
  • 9 to 14 illustrate a user interface screen for providing analysis information to a service requester.
  • FIG. 9 illustrates a user interface screen providing keyword distribution information among analysis information in the social network analysis service according to the present invention.
  • the social network analysis service may provide keyword distribution information through a keyword network in which SNS user groups with active communication for specific keywords are bundled. That is, in FIG. 9, each circle represents each social network made up of user groups in which information exchange associated with the keyword is performed, and the size of each circle represents the size of the keyword network.
  • the service requester can intuitively check the size of the SNS users interested in each keyword and the keyword that has become the most recent issue.
  • FIG. 10 and 11 are graphs showing trends for each keyword
  • FIG. 10 shows a number of post occurrences associated with each keyword in a plurality of keyword networks extracted as shown in FIG. Is a graph showing the statistical information about the response (eg, comments, comments, retweets, etc.) for each keyword by time.
  • the graph for each keyword is displayed in different colors so that the trend of the corresponding keyword can be grasped at a glance by matching with the keyword graph of FIG. 9.
  • the service requester may check the generation amount of the SNS data for each keyword through the statistical information of FIG. 10, and thus may identify a recently issued issue among SNS users.
  • the service requester may check the degree of response of the SNS user for each keyword through the statistical information of FIG. 11, and may identify a community group in which communication is actively performed at each time.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the extraction of an SNS user group in which a relationship between SNS users is more closely connected in a social network in the social network analysis service according to the present invention.
  • each circle represents a community group grouping SNS users with a closer relationship between SNS users
  • the size of the circle represents the size of the community group
  • the number inside each circle represents the number of SNS users of the community group. Indicates. As such, it is possible to extract and provide a community group that is closely interconnected on a social network.
  • a change in the amount of SNS data (posts, tweets, retweets, mentions, comments, comments, etc.) generated in a plurality of community groups selected as shown in FIG. 13 is shown in a graph. Accordingly, the service requester can intuitively grasp the community group and the time when the communication related to the analysis object is actively performed among the extracted community groups by referring to the statistical information as shown in FIG. 13.
  • each dot represents an SNS user belonging to a specific community group, and may be represented by varying the color and size of the dot according to the degree of influence of each user.
  • the ranking of influence among SNS users belonging to a community group may be provided in a table form. According to this, the service requester can intuitively identify the influential SNS users in each community group.
  • the social network analysis service method according to the present invention may be implemented in software form readable through various computer means and recorded on a computer readable recording medium.
  • the recording medium may include a program command, a data file, a data structure, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the recording medium may be those specially designed and constructed for the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • the recording medium may be magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical disks such as Compact Disk Read Only Memory (CD-ROM), digital video disks (DVD), Magnetic-Optical Media, such as floppy disks, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, random access memory (RAM), flash memory, and the like. do.
  • program instructions may include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter as well as machine code such as produced by a compiler.
  • Such hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the present invention is applied to the field of SNS marketing, based on the relationship established between a plurality of SNS users, it is possible to effectively analyze the communication activity between a plurality of SNS users, thereby analyzing the behavior pattern, propensity, influence of the SNS users There is an excellent effect that can be serviced.

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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
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 발달하여 감에 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.

Claims (30)

  1. 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하는 다수의 SNS 사용자 간의 관계 정보를 수집하여, 다수 SNS 사용자 간의 소셜 네트워크를 구축하는 단계;
    서비스 요청자가 요청한 분석 대상과 관련되어, 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 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 방법.
  2. 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 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 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 수집 단계는
    상기 단축 URL 정보를 포함하는 SNS 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  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. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 수집 단계는
    상기 소셜 네트워크 서비스를 통해 생성된 모든 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 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 분석 단계는
    상기 수집한 SNS 데이터에 포함된 문자의 형태소를 분석하여, 상기 분석 대상과 관련성이 낮은 키워드를 포함하는 SNS 데이터를 제거하는 필터링 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는
    기간별로 분석 대상과 매칭되는 SNS 데이터에 대한 통계치를 추출하는 통계 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  13. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는
    상기 소셜 네트워크 중에서, 상기 수집한 SNS 데이터에 대한 공유 및 확산이 이루어지는 정보 흐름 소셜 네트워크를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 분석 단계는
    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; 및
    커뮤니티 그룹에 속하는 사용자의 수 및 상기 분석 대상과 관련된 SNS 데이터의 수 중에서 하나 이상을 기준으로 상기 추출한 하나 이상의 커뮤니티 그룹 중에서, 영향력 있는 커뮤니티 그룹들을 선별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 분석 단계는
    상기 정보 흐름 소셜 네트워크를 기반으로, SNS 사용자 간 SNS 데이터의 흐름을 분석하여, 영향력 있는 SNS 사용자를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 영향력 있는 SNS 사용자들을 추출하는 단계는
    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 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 관련하여 다수의 SNS 사용자에 의해 생성된 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 그룹에 대한 정보, 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 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 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. 제19항에 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. 제19항에 있어서, 상기 소셜 네트워크 분석부는
    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 데이터의 공유 및 확산이 이루어지는 다수의 SNS 사용자 그룹 중에서 분석 대상과 관련되어 영향력 있는 커뮤니티 그룹 및 영향력 있는 SNS 사용자를 선별하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 분석 서비스 장치.
  29. 제28항에 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.
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