WO2020218651A1 - 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 서버, 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 방법 및 시스템 - Google Patents

소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 서버, 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2020218651A1
WO2020218651A1 PCT/KR2019/005071 KR2019005071W WO2020218651A1 WO 2020218651 A1 WO2020218651 A1 WO 2020218651A1 KR 2019005071 W KR2019005071 W KR 2019005071W WO 2020218651 A1 WO2020218651 A1 WO 2020218651A1
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WO
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user
sns
evaluation
server
analysis
Prior art date
Application number
PCT/KR2019/005071
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English (en)
French (fr)
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고진석
정원훈
남상열
김태호
한상윤
손진호
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주식회사 텐스페이스
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
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    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01—Social networking

Definitions

  • It relates to a server that evaluates users through social network analysis, a method and system that evaluates users through social network analysis. More specifically, it relates to a user's social network to be used in various fields such as credit evaluation, personnel evaluation, and marketing. It is to provide the analyzed result by analyzing the network.
  • CB credit bureau
  • CB Score calculates credit rating by inquiring past financial transaction records of loan applicants, such as card usage records, mobile communication service fee payment records, and financial transaction delinquency records.
  • the existing marketing analysis program has a problem in that it is difficult to accurately know the customer's needs, and it is not possible to know in advance whether the customer is a black consumer.
  • the present invention is to solve the above problems, a server that evaluates a user through an analysis of an applicant's social network, a method of evaluating a user through an analysis of a social network, and a user's credit evaluation and talent aptitude using a social network.
  • a system is provided that is configured to perform assessments, black consumer and customer dispositions and needs.
  • the user's SNS activity is analyzed using information including information on the user's SNS account and the user's evaluation application, and the analyzed user's SNS
  • a server including at least one processor that calculates and provides an evaluation score for the user based on an activity.
  • additional opportunities for loans are given to non-target customers who do not have a credit rating, and additional job search opportunities can be given to job-prepared students according to social evaluation. Businesses can hire employees more suited to their professional aptitude, block black consumers in advance, and conduct marketing by analyzing marketing targets to better understand customer preferences and needs.
  • the at least one processor collects at least one of personal information, created content, shared content, friend relationship, and activity content from the user's SNS account, and performs text mining, opinion mining, and social network analysis on the collected content.
  • the user's confidence index, communication index, and management index may be evaluated, and an evaluation score for the user may be calculated based on the confidence index, communication index, and management index.
  • the at least one processor may compare the user's evaluation application with the collected content, and may evaluate the user's confidence index higher as the matching degree increases.
  • the at least one processor may evaluate the user's communication index higher as the level of the user's activity on the SNS is higher.
  • the at least one processor is the number of expressing interest in other people's posts on the SNS account of the user, the number of expressing interests of others in their posts, the number of posts posted by the user, and the number of comments posted by the user ,
  • the user's communication index is evaluated based on at least one of the number of posts of others shared by the user, and the time the user has used the SNS account, and interest in posts between the user and friends with high connectivity
  • the number of expressions, the number of shared posts, and the number of comments left may give weight to the communication index.
  • the at least one processor analyzes at least one of the type, frequency, and content of the content posted by the user and the friends connected to the user, and the higher the consistency of the content posted by the user and the friends connected to the user, the The management index can be highly evaluated.
  • the evaluation score may include at least one of a credit evaluation for the user, a personnel evaluation for the user, and a marketing strategy for the user.
  • Analyzing the user's SNS activity includes collecting at least one of personal information, created content, shared content, friend relationship, and activity content from the user's SNS account, and text mining, opinion mining, and Comprising the step of evaluating the user's confidence index, communication index, and management index by performing social network analysis, and calculating and providing the evaluation score for the user is based on the confidence index, communication index, and management index Thus, it may include the step of calculating the evaluation score for the user.
  • a user terminal An analysis request server that delivers the user's SNS account information and evaluation request received from the user terminal to an evaluation analysis server, and provides an evaluation score for the user received from the evaluation analysis server to the user terminal;
  • the user's SNS account information received from the analysis request server, the evaluation application form, and the SNS activity information request for the user's SNS account are transmitted to the SNS server, and the SNS activity information received from the SNS server is analyzed to evaluate the evaluation.
  • An SNS analysis server that calculates a score and provides it to the evaluation application server;
  • SNS activity information including the activity with the SNS account is transmitted to the evaluation analysis server.
  • a user evaluation system including an SNS server is provided.
  • loan applicants who do not have financial transactions are given an additional opportunity to receive loans, and it is possible to screen out loan applicants with high insolvent rate only with high financial performance.
  • FIG. 1 shows a user evaluation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates an example in which a service for evaluating a user is provided according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of an SNS analysis server and a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a process in which a user evaluation service according to an embodiment of the present invention is provided by a user terminal.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a user evaluation service according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a more detailed flowchart of a user evaluation service according to an embodiment of the present invention than the flowchart of FIG. 5.
  • FIG. 7 illustrates a process of analyzing activity information in a processor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 illustrates a process of analyzing activity information in a processor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 shows an example of a report generated by analyzing SNS activity information according to an embodiment of the present invention.
  • a structure or shape disposed adjacent to another shape may have a portion disposed below or overlapping with the adjacent shape.
  • Relative terms such as below, above, upper, lower, horizontal or vertical in this specification are as shown in the figures, It may be used to describe the relationship one component, layer, or region has to another component, layer, or region. These terms encompass not only the orientation indicated in the figures, but also other orientations of the device.
  • FIG. 1 shows a user evaluation system according to an embodiment of the present invention.
  • the user subject to evaluation may be a loan applicant, a job seeker, or a customer subject to marketing.
  • Analysis requesters include financial institutions such as banks, companies that are looking for a job, promotion providers who provide a predetermined gift when signing up or purchasing products, or companies that want to conduct customized marketing.
  • the analysis requester transmits information about the user to the analyst.
  • the information on the user may include information on the user's social network service (hereinafter "SNS") account and the user's application form.
  • SNS social network service
  • the analysis requester can communicate to the analyst whether the purpose of the analysis is for at least one of credit evaluation, talent aptitude evaluation, black consumer evaluation, and marketing purposes.
  • the analysis requester may also convey to the analyst at least one of whether to request only the analysis of the user's SNS account, whether to request an evaluation score or rating based on the analysis of the SNS account, or even an analysis report. Finally, the analysis requester can deliver information on the desired propensity to the analyst. The analyst generates the desired result according to the request of the analysis requester and delivers it to the analysis requester.
  • a user evaluation system includes an SNS analysis server 100, a user terminal 200, an analysis request server 300, and an SNS server 400.
  • the SNS analysis server 100 is operated by the analyst
  • the user terminal 200 is operated by a user or a marketing target customer
  • the analysis request server 300 is operated by the analysis requester 300.
  • the SNS server 400 is operated by an SNS service provider that provides SNS services to users.
  • the SNS analysis server 100, the user terminal 200, the analysis request server 300 and the SNS server 400 can build a system for performing data communication with each other through the communication network 10, and Wifi, LTE, 3GPP , LAN, Ethernet, etc., can communicate with each other through various well-known wired/wireless communication standards.
  • the communication network 10 not only includes a mobile communication network and the Internet, but also includes a TCP/IP protocol and various services that exist in an upper layer thereof, that is, HTTP (Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP (File Transfer Protocol), DNS (Domain Name System), Simple Mail Transfer Protocol (SMTP), Simple Network Management Protocol (SNMP), and Network File Service (NFS).
  • Mobile communication networks include base stations (BS), mobile telephone switching offices (MTSOs), home location registers (HLRs), access gateways that enable transmission and reception of wireless packet data, and PDSN (Packet). Data Serving Node), etc. may be additionally included.
  • BS base stations
  • MTSOs mobile telephone switching offices
  • HLRs home location registers
  • PDSN Packet
  • Data Serving Node Data Serving Node
  • the SNS analysis server 100, the user terminal 200, the analysis request server 300, and the SNS server 400 are configured to transmit and receive information as a request or a specific event occurs.
  • the SNS analysis server 100, the user terminal 200, the analysis request server 300 and the SNS server 400 store the transmitted and received information, transmit the requested information among the stored information, or analyze and analyze the received information. It also provides results.
  • the transmitted/received information includes various types of data such as images, texts, and applications without limitation.
  • the SNS analysis server 100 When the SNS analysis is requested from the analysis request server 300, the SNS analysis server 100 requests the user's SNS activity information from the SNS server 400.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the SNS activity information received from the SNS server 400 and transmits the analyzed result to the analysis request server 300.
  • the SNS analysis server 100 may analyze the user's SNS to evaluate the user's credit, aptitude, black consumer style, or marketing direction.
  • the SNS analysis server 100 may be operated by an alternative evaluation service provider who is an analyst.
  • the SNS analysis server 100 calculates various evaluation indices, such as a user's confidence index, communication index, and management index, based on the user's SNS activity information, and determines the user's evaluation score based on the calculated evaluation index.
  • the SNS analysis server 100 may determine the user's rating based on the determined evaluation score.
  • the SNS analysis server 100 may analyze the marketing direction for the user by analyzing the evaluation index, user disposition, consumption pattern, taste, and the like.
  • the SNS analysis server 100 transmits the determined evaluation score or evaluation grade of the user to the analysis request server 300.
  • the SNS analysis server 100 generates an analysis report based on the analysis of the user's SNS activity information, and may transmit it to the analysis request server 300.
  • the user terminal 200 is an electronic device, but is not limited thereto.
  • the user terminal 200 may be implemented as any one of a PC, PDA, laptop, TV, electronic frame, smart watch, and wearable device.
  • the user terminal 200 according to the present invention is not limited to the illustrated example, is configured to provide information to a user, and can be applied to various types of electronic devices capable of communicating with other devices.
  • the user manipulates the user terminal 200 to communicate with the SNS server 400, performs SNS activities, and may apply for a loan to the financial sector or apply for a job at a company that recruits.
  • the loan application or job application form is transmitted to the analysis request server 300 along with information on the user's SNS account by the user's manipulation.
  • the analysis request server 300 is a server operated by a financial sector such as a bank for a user to lend or apply for a job, a company that is looking for a job, a promotion provider who provides a predetermined gift when signing up or purchasing a product, or a person who is expected to implement customized marketing, that is, an analysis requester. it means.
  • a financial sector such as a bank for a user to lend or apply for a job, a company that is looking for a job, a promotion provider who provides a predetermined gift when signing up or purchasing a product, or a person who is expected to implement customized marketing, that is, an analysis requester. it means.
  • the analysis request server 300 receives documents required for loan or job application from the user terminal 200, it transmits information including the documents to the SNS analysis server 100 to request SNS analysis of the user.
  • the evaluation score, evaluation grade, or analysis report is received in response to the SNS analysis request, the analysis request server 300 transmits a response to the user terminal 200 based on the received content
  • the SNS analysis server 100 may provide only the user's SNS analysis result according to the request of the analysis request server 300, or may complete the evaluation of the user and transmit it to the analysis request server 300.
  • the analysis request server 300 may evaluate the user based on the SNS analysis result and transmit the evaluation result to the user terminal 200.
  • the analysis request server 300 may perform only the role of transmitting the evaluation result received from the SNS analysis server 100 to the user terminal 200.
  • the SNS analysis server 100 may generate a report including the contents of the user's evaluation, and may transmit the report to the analysis request server 300.
  • the result provided by the SNS analysis server 100 may vary depending on the purpose of the evaluation. If the purpose of the evaluation is credit evaluation for loans, the user's credit evaluation results are provided. If the purpose of the evaluation is to evaluate the aptitude of the job seeker, the evaluation result is provided on how well suited to the company is and whether it is possible to find a job. If the evaluation purpose is to identify a black consumer or a cherry picker that only aims to give a company gift, the result of whether the user is an abnormal customer is provided. Lastly, when the evaluation purpose is marketing analysis, the result of the recommended product promotion recommendation day for users is provided.
  • the SNS server 400 refers to a server operated by an SNS service provider that provides SNS services to users.
  • the SNS server 400 receives content such as an image, video, or text from the user terminal 200, it stores the content in the database and transmits the content to another user terminal.
  • content such as an image, video, or text
  • the SNS server 400 stores the content in the database and transmits the content to another user terminal.
  • a single SNS server 400 is shown in the drawing for convenience of explanation, in reality, there may be a plurality of SNS servers 400 built in different SNS service providers.
  • the SNS server 400 serves to establish a relationship between users and exchange information between users who have established a relationship. Specifically, the method and terminology of the provided service may be implemented differently for each service provider.
  • the SNS server 400 is configured to store the user's SNS activity information and provide the stored user's SNS activity information according to the request of the SNS analysis server 100.
  • the user terminal 200, the SNS analysis server 100, the analysis request server 300, and the SNS server 400 are each shown in the drawings, but the present invention is not limited thereto. Since the present invention is applied to a plurality of users, a plurality of analysis requesters, and a plurality of SNS service providers, the user evaluation system according to the present invention includes a plurality of user terminals 200, a plurality of SNS analysis servers 100, and a plurality of analysis requests. It may include a server 300 and a plurality of SNS servers 400.
  • FIG. 2 illustrates an example in which a service for evaluating a user is provided according to an embodiment of the present invention.
  • a service for evaluating a user is made between the SNS analysis server 100, the user terminal 200, the analysis request server 300, and the SNS server 400.
  • the contents provided with a service for evaluating users are introduced step by step.
  • the user manipulates the user terminal 200 to communicate with the SNS server 400 and performs SNS activities.
  • SNS activity refers to various activities provided by the SNS server 400 such as posting content, sharing content of other users, posting comments, displaying interest such as likes or retweets on content posted by other users, and configuring personal profiles. And, it is not limited to the described example.
  • the user's SNS activity is transmitted to other users through the SNS server 400, and the SNS server 400 stores the user's SNS activity.
  • the user can manipulate the user terminal 200 to request a loan or apply for a job search.
  • the user can manipulate the user terminal 200 to apply for membership registration or product purchase to a company on which promotion is in progress.
  • the user fills out an application form and transmits it to the analysis request server 300 through the user terminal 200.
  • the application to be prepared at this time is also referred to as an'evaluation application' for convenience in the present invention, and the loan and job search application received from the user terminal 200 are also referred to as'evaluation application' below for convenience.
  • the analysis request server 300 may request additional information to the user terminal 200 when a user requests for evaluation. Additional information includes information on the user's SNS account and consent to the use of personal information.
  • the information on the SNS account includes the SNS service that is mainly used, the SNS account of the service, and the password for accessing the SNS account.
  • the user terminal 200 transmits information and consent for the SNS account to the analysis request server 300.
  • the analysis request server 300 may initially receive information and consent for an SNS account when applying for a loan or job search.
  • the analysis request server 300 When the evaluation request is received from the user terminal 200, the analysis request server 300 requests the SNS analysis server 100 to analyze the user's SNS activity. For the purpose of marketing analysis, even if there is no request for evaluation from the user terminal 200, the analysis request server 300 may request the SNS analysis server 100 to analyze SNS activities. In this case, since there is no separate evaluation request from the user, the analysis request server 300 may not transmit the evaluation application to the SNS analysis server 100.
  • the analysis request server 300 may request a weight according to a desired human image. For example, the analysis request server 300 may transmit a variety of contents, such as a user's political propensity, a post posting time, a post posting degree, and a usual posting for a corresponding company, along with the analysis request.
  • the analysis request server 300 transmits to the SNS analysis server 100 whether the purpose of the evaluation is credit evaluation, talent aptitude evaluation, black consumer evaluation, or marketing purpose together with the analysis request. Further, the analysis request server 300 may determine whether to request only an analysis result, an evaluation result, or an analysis report to the SNS analysis server 100, and transmit the determination.
  • the analysis request server 300 provides information and consent for the user's SNS account to the SNS analysis server 100.
  • the analysis request server 300 may perform requests for multiple users at once.
  • the analysis request server 300 may request only the analysis of the user's SNS activity, or even request an evaluation of the user after analysis.
  • the SNS analysis server 100 When an analysis of the user's SNS activity is requested from the analysis request server 300, the SNS analysis server 100 requests the SNS server 400 for activity information of the user's SNS. For requesting activity information, the SNS analysis server 100 may provide a user's SNS account, a password for accessing the account, and a personal information use agreement.
  • the SNS server 400 provides the user's SNS activity information to the SNS analysis server 100 in response to the request of the SNS analysis server 100.
  • the SNS activity information includes various information such as user's profile information, posted content, information about other related users, shared content, content showing interest, and posted comments.
  • the SNS server 400 may also provide the published activity information of users associated with the user to be evaluated to the SNS analysis server 100 in response to the request of the SNS analysis server 100.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the user's SNS activity information received from the SNS server.
  • the SNS analysis server 100 may be analyzed differently according to the purpose of the analysis received from the analysis request server 300. Further, the SNS analysis server 100 may be analyzed by varying the weight according to the propensity of the user received by the analysis request server 300.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the SNS activity information and performs matching with the evaluation application, and then generates a relationship network node by diagramming the relationship with other users. Subsequently, the SNS analysis server 100 analyzes matching and relationship network nodes to evaluate various indices such as a user's trust index, communication index, and management index, and analyzes a related word related to the user.
  • the confidence index is calculated as how well the user's evaluation application and SNS activity information match.
  • the communication index is calculated as how many users have performed SNS activities.
  • the management index is calculated as how consistently the user managed the SNS account. Each index can be scored from 0 to 1000. Analysis may be performed in a state in which different weights are applied to the special request of the analysis request server 300. For example, the SNS analysis server 100 requests a low score when a user frequently uses a post containing a specific keyword from the analysis request server 300, or requests an unconditional disqualification grade when the confidence index is less than a predetermined score. If so, this can be reflected. If the user does not use the SNS more than a predetermined level, the SNS analysis server 100 may make an evaluation impossible determination and notify it. As an additional example, even if the basic personal information such as the user's name and gender and the evaluation application do not match, the SNS analysis server 100 may make an evaluation impossible determination and notify this.
  • the SNS analysis server 100 determines the user's score based on the average of each calculated index score.
  • the SNS analysis server 100 may determine the user's grade by changing the score into a grade.
  • the SNS analysis server may determine an average of 1000 to 900 as A grade, 900 to 800 as B grade, 800 to 700 as C grade, and 700 or less as F grade. This may be determined differently according to a request received from the analysis request server 300.
  • the SNS analysis server 100 evaluates a user based on the analysis result and generates a report.
  • the report including the analysis result may include at least one of an urbanized score for each index of the user, data such as a paper that was the basis for calculating the score, advice to increase the score, and a comment on the user's disposition. .
  • the SNS analysis server 100 transmits the completed result to the analysis request server 300.
  • the purpose of the analysis is credit evaluation or talent aptitude evaluation, information on the analysis result and suitability of the user's SNS is provided.
  • the purpose of the analysis is marketing analysis, the analysis result of the user's SNS, sales recommendation product, promotion recommendation time slot, etc. may be provided together.
  • the analysis request server 300 After completing the evaluation of the user based on the report, the analysis request server 300 transmits the result to the user terminal 200.
  • the evaluation result may be whether or not to approve the loan if the evaluation application is a loan application, or whether to pass the document screening if the application for a job or to purchase a product for a free gift or to sign up for a site, whether or not to approve the purchase or subscription. If the user is rejected, he or she can try a new application by supplementing the SNS activities. To do this, you can include information on complementary points in the results.
  • the analysis request server 300 retransmits the received evaluation result or analysis report to the user terminal 200.
  • the analysis request server 300 does not provide a separate result to the user terminal, but stores it in a database and uses the stored information later.
  • the user terminal 200 provides the result received from the analysis request server 300 to the user.
  • 3 is a block diagram showing the configuration of an SNS analysis server and a user terminal according to an embodiment of the present invention.
  • the SNS analysis server 100 and the user terminal 200 may be implemented in various ways, such as a server-based computing structure, a grid computing structure, and a cloud computing structure, and in FIG. 3, the SNS analysis server 100 and the user Components of the terminal 200 are divided into functional units and shown. Accordingly, the components of the SNS analysis server 100 and the user terminal 200 shown below may be implemented by being integrated into one device in actual implementation, or may be implemented distributed in a plurality of devices.
  • the configuration of the analysis request server 300 and the SNS server 400 is similar to that of the SNS analysis server 100, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the SNS analysis server 100 includes a storage unit 101, a communication unit 103, and a processor 105.
  • the SNS analysis server 100 may include various configurations for operation in addition to this, but a description thereof will be omitted.
  • the storage unit 101 is a component for storing information and data.
  • the SNS analysis server 100 may include a storage unit 101 for storing various types of information and data.
  • the storage unit 101 must remain data even when the power supplied to the SNS analysis server 100 is cut off, and may be provided as a writable nonvolatile memory (writable ROM) so as to reflect changes. That is, the storage unit 101 may be provided with any one of a flash memory, an EPROM, or an EEPROM.
  • the storage unit 101 may also include a volatile memory that blows away recorded data when the power of the SNS analysis server 100 is cut off. That is, the storage unit 101 may include any one of DRAM or SRAM capable of writing and reading information and having a very fast read or write speed compared to the nonvolatile memory.
  • the communication unit 103 is a configuration for the SNS analysis server 100 to communicate with the outside.
  • the communication unit 103 allows the SNS analysis server 100 to communicate with the user terminal 200, the analysis request server 300, and the SNS analysis server 100, and transmit and receive data under the control of the controller.
  • the SNS analysis server 100 may include a connection unit for wired communication to communicate with an external device.
  • the connection unit can transmit/receive signals/data according to standards such as HDMI (high definition multimedia interface), HDMI-CEC (consumer electronics control), USB, and component, and at least one corresponding to each of these standards. It includes more than one connector or terminal.
  • the SNS analysis server 100 may perform wired communication with a plurality of servers through a wired local area network (LAN).
  • LAN local area network
  • the SNS analysis server 100 may also include an RF circuit that transmits and receives a radio frequency (RF) signal to perform wireless communication, Wi-fi, Bluetooth, Zigbee, UWM (Ultra-Wide Band) , Wireless USB, NFC (Near Field Communication) may be configured to perform one or more communication.
  • RF radio frequency
  • the SNS analysis server 100 may include a control unit for controlling the overall operation of the SNS analysis server 100.
  • the control module includes a control program, a nonvolatile memory in which the control program is installed, a volatile memory in which at least a part of the control program is loaded, and at least one processor 105 or a CPU (Central Processing Unit) executing the loaded control program. It may include.
  • the control program may include program(s) implemented in at least one of a BIOS, a device driver, an operating system, a firmware, a platform, and an application program (application).
  • the application program is preinstalled or stored in the SNS analysis server 100 at the time of manufacture of the SNS analysis server 100, or receives data of the application program from the outside when using It may be installed in the SNS analysis server 100 on the basis of.
  • the data of the application program may be downloaded from the application market, for example.
  • the user terminal 200 includes a display unit 201, an input unit 203, a communication unit 103, and a processor 105.
  • the user terminal 200 may include various components for operation in addition to this, but a description thereof will be omitted.
  • the display unit 201 allows content to be displayed on the user terminal 200.
  • the display unit 201 may be configured to display received information, UI, and the like.
  • the display unit 201 displays an image based on an image signal processed by the signal processing unit of the user terminal 200.
  • the display unit 201 may include a touch sensing unit for sensing a user's touch input and a display panel for displaying an image.
  • the implementation method of the display panel is not limited, for example, liquid crystal, plasma, light-emitting diode, organic light-emitting diode, surface-conducting electron gun Conduction electron-emitter), carbon nano-tubes, nano-crystals, etc. can be implemented in various display methods.
  • the display unit 201 When the display panel is a liquid crystal type, the display unit 201 includes a liquid crystal display panel, a backlight unit that supplies light to the liquid crystal display panel, and a panel driving substrate that drives the liquid crystal display panel.
  • the display unit 201 may be implemented as an OLED display panel that is a self-luminous device without a backlight unit.
  • the input unit 203 receives a user's command.
  • a user manipulates the input unit 203 of the user terminal 200 to input a command, it receives the command and transmits a signal to the control unit.
  • the input unit 203 may be implemented in various forms according to a method of user input.
  • the input unit 203 includes a menu button installed outside the user terminal 200, a remote control signal receiving unit receiving a remote control signal of a user input received from a remote controller, a touch input receiving unit receiving a user's touch input, and a gesture input.
  • a camera, a microphone for recognizing a voice input, and a method included in the communication unit 103 for receiving a user input from an external device by communicating with an external device may be variously implemented.
  • the touch sensing unit senses a touch on the display panel from a user's touch pen or a touch means such as a finger.
  • the touch sensing unit may be provided on the front surface of the display image.
  • the structure of the touch sensing unit includes a transparent electrode and a capacitance sensing circuit arranged in a matrix on the display panel.
  • the touch sensing unit has a so-called GFF or G2 structure using transparent electrodes such as ITO, Metal Ash, Ag nano wire, or a structure in which a conductive material is oriented using a material such as an opaque and flexible film as a substrate, and is a flexible printed circuit board (FPCB). ), etc., but is not limited to such a capacitance method.
  • the communication unit 205 is configured to perform communication with the server.
  • the communication unit 205 operates with a configuration similar to that of the communication unit 205 of the server, and a detailed description thereof will be omitted.
  • the user terminal 200 may include a control unit, and the control unit includes a nonvolatile memory in which a control program is installed, a volatile memory in which at least a part of the control program is loaded, and at least one processor 207 that executes the loaded control program. ) Can be included.
  • the detailed configuration of the control unit is similar to the control unit of the server, and thus will be omitted.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a process in which a user evaluation service according to an embodiment of the present invention is provided by a user terminal.
  • the user's evaluation according to the present invention can be applied to various fields such as credit evaluation according to loans, talent evaluation of job seekers, or marketing analysis.
  • the user evaluation system according to the present invention will be described through a process of applying for a loan, which is one of various fields to which the present invention is applied.
  • the analysis request server 300 provides UI items 400, 401, 403, 405, 407, 409, 411 for facilitating loan application according to a user's request.
  • the user manipulates the user terminal 200 to select the loan application item 400.
  • the user terminal 200 applies for a loan to the analysis request server 300.
  • the user uses the UI items 401, 403, 405 provided through the user terminal 200 to fill in information on the SNS account, attach an evaluation application, and agree to share personal information. Indicate.
  • the transmission item 407 the information is transmitted to the analysis request server 300.
  • the analysis request server 300 transmits the information on the SNS account received from the user and the evaluation request to the SNS analysis server 100, and based on the analysis result received from the SNS analysis server 100, the user's Respond to the request.
  • the response of the analysis request server 300 may be a loan approval 409 or a loan rejection 411.
  • the analysis request server 300 may transmit the generated report received from the SNS analysis server 100 to the user terminal 200, and the user may review the report to compensate for the shortcomings.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a user evaluation service according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a user evaluation service according to an embodiment of the present invention more specific than the flowchart of FIG. 5.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the user's SNS activity. Then, in operation S501, the SNS analysis server 100 calculates and provides an evaluation score for the user based on the analyzed SNS activity of the user. The evaluation score provided may be provided in the form of a report.
  • the SNS analysis server 100 receives the user's SNS account information and an evaluation request form from the analysis request server 300.
  • the SNS account information includes an ID and password for accessing the user's SNS.
  • the application for evaluation is a document created by the user for loan or job search and may include personal information of the user.
  • the SNS analysis server 100 requests the user's SNS activity information from the SNS server 400, and receives the user's SNS activity information from the SNS server 400 in response to the request.
  • SNS activity information is a history of SNS activities performed by a user by manipulating the user terminal 200 and communicating with the SNS server 400.
  • Personal profile stored in the SNS posted posts, posted comments, and linked from the SNS. It includes various information such as information of other users, the number of showing interest, posts shared, posts shared by friends, posts, comments, and the number of connected users.
  • the SNS analysis server 100 performs matching whether the user's SNS activity information and the contents of the evaluation application are identical, and in operation S603, a relationship network with other users using the user's SNS activity information To form. The matched result and the formed relationship network are then used to calculate the user's index.
  • the user's SNS activity information, the matching result, and the user's relationship network are analyzed to calculate the user's confidence index, communication index, and management index.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the user's SNS activity information to analyze the user's detailed emotions and related words. This means analyzing the user's lifestyle, etc. by grasping the emotional classification and related words among the words used in the user's SNS activities through map reducing.
  • the SNS analysis server 100 generates an evaluation report for the user and transmits it to the analysis request server 300.
  • the analysis request server 300 requests marketing analysis for at least one user to the SNS analysis server 100.
  • the analysis request server 300 may transmit the name, phone number, email address, date of birth, and home address of a user to be analyzed for marketing to the SNS analysis server 100.
  • the SNS analysis server 100 identifies the user's SNS accounts by using the user's information.
  • the SNS analysis server 100 requests activity information from the SNS server 400 based on the identified user's SNS account. At this time, the requested activity information can only be requested for public information.
  • the SNS analysis server 100 analyzes the activity information received from the SNS server 400, and identifies the analyzed user's disposition and needs.
  • the SNS analysis server 100 may include a user in various groups by referring to photos, articles, contents expressing interest, and other related users.
  • the group group is not limited to the group group, such as the group of social supernatant women, the group of self-showing type, the group of streaming shoppers, and the group of interest in beauty.
  • the SNS analysis server 100 recommends a product suitable for a user based on the analyzed user's interest in the products for each group group. As a result, the SNS analysis server 100 may provide a user's SNS analysis result, sales recommendation product, and promotion recommendation day.
  • the analysis request server 300 may perform a promotion by recommending a product recommended to a user on a recommended day of the week based on the result.
  • FIG. 7 and 8 illustrate a process of analyzing activity information in a processor according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 105 includes a plurality of modules 1051, 1053, 1055, and 1057 for analyzing user's SNS activity information.
  • the mining module 1051 performs text mining, opinion mining, and relationship network formation on the received SNS activity information.
  • the mining module 1051 may perform a role of finding an SNS account of a corresponding user based on information about a user when performing an analysis of a marketing purpose.
  • the analysis module 1053 is based on the mined text, opinions, and the formed relationship network, the degree of participation of the user on SNS, the degree of reflection of daily life, the frequency of exchange with acquaintances, the continuity of the relationship with the acquaintances, the expansion of the relationship with others, politics, and culture. , Analyze the degree of participation in social activities, and organize and analyze data.
  • the evaluation module 1055 performs an evaluation on a user based on the organized and analyzed data. In order to perform an evaluation for a user, the evaluation module 1055 first calculates the user's confidence index, communication index, and management index, and may determine the user's evaluation score and/or evaluation grade based on the calculated index. When performing the analysis of marketing purposes, the evaluation module 1055 forms a group of users based on the user's confidence index, communication index, and management index, as well as the user's consumption pattern and user's interests, and the interests of the formed group group. It is possible to extract the product and select the recommended day of the promotion for the user.
  • the evaluation module 1055 may determine whether the evaluation application is authentic or not using external information other than the SNS information.
  • the evaluation module 1055 checks whether the user's name, job, position, and annual salary information matches the health insurance information, and may collect the balance of Internet banking for each bank with the user's consent and compare it with the user evaluation application. If the user discloses more information on the SNS, uses it more, and does not disagree with the evaluation application, a high confidence index can be obtained. If most of the user's information is not public, the user cannot get a high score on the confidence index.
  • the evaluation module 1055 may review the user's relationship network for more accurate analysis. For example, if the user stated in the application for evaluation that he had graduated from Seoul National University, but the number of graduates from Seoul National University in the network is very small, and he rarely communicates with them, he or she may doubt his education. In addition, if the user stated in the evaluation application that the user is a will, but did not establish a relationship with and communicate with people in the relevant occupation, then a high confidence index cannot be obtained.
  • the evaluation module 1055 compares the evaluation application with the SNS activity information and determines that basic information such as name is inconsistent, the lowest point in the confidence index can be assigned. If the lowest point in the confidence index is assigned, the user regardless of the scores of other indices. May be rejected.
  • the communication index is calculated based on how much a user communicates with other users.
  • the evaluation module 1055 includes the number of expressing interest in other people's posts on the user's SNS account, the number of expressing interests of others in their posts, the number of posts posted by the user, the number of comments posted by the user, Calculates the user's communication index based on at least one of the number of other people's posts shared by the user and the time the user has used the SNS account, and the number of expressing interest in posts with a user and a friend with high connectivity, and sharing posts One number and the number of comments left may give a weight to the communication index.
  • the evaluation module 1055 does not simply count the number of likes, shares, comments, etc., but may give additional points by giving high reliability to communication between closely related friends. Furthermore, a large number of related users sharing content can be one of the factors that can obtain a high communication index.
  • the evaluation module 1055 determines the number of displays of interest by the user, the number of comments, the number of shares, the average reply time, the period of using the SNS account, the number of recent posts, the number of contents, and the variety of content types.
  • the management index refers to the index of whether the user is good at self-management, that is, whether the user has managed his SNS account well.
  • the evaluation module 1055 evaluates a management index based on whether a user consistently posts similar types of content. To this end, the evaluation module 1055 receives the analyzed result from the analysis module 1053.
  • the analysis module 1053 analyzes the type of the mined content in advance. The analysis module 1053 determines whether the content is a photo, text, or video, whether the content contains a person, animal, landscape, food, if it is a person, whether it is yourself or a family member or friend, and how many hashtags are set in the post. Analyze whether it is a dog or a dog.
  • the evaluation module 1055 may analyze whether a user consistently manages content and whether other users are managing content well by referring to the result received from the analysis module 1053. Even if the user's own content consistency is poor, the user's management index can also be highly evaluated if the content of other users in a relationship is highly consistent.
  • the result of the evaluation includes the evaluation score requested by the analysis requester such as credit rating, personnel availability, aptitude, and marketing ease.
  • the evaluation module 1055 may generate an evaluation report based on the evaluation result, if necessary.
  • the evaluation module 1055 may additionally receive external data in the process of evaluating the user and use it to generate a report. By applying machine learning to the evaluation module 1055, more accurate reports can be generated as the number of evaluations is repeated.
  • the security module 1057 deletes personal identification information such as a credit rating, and performs a security encryption such as masking on the generated information and delivers it.
  • the information on which the security encryption has been performed is stored in the storage unit 101 and transmitted to the analysis request server 300 through the communication unit 103.
  • information is mined in a mining module 1051, data is analyzed in an analysis module 1053, and a reliability index 801, a communication index 803, and a management index 805 in the evaluation module 1055. ) Is calculated and stored.
  • FIG. 9 shows an example of a report generated by analyzing SNS activity information according to an embodiment of the present invention.
  • the SNS analysis server 100 may generate and provide an analysis report 900 analyzing a user's SNS as well as an evaluation score or an evaluation grade according to the request of the analysis request server 300.
  • an analysis report 900 information on the personal information of the user, the evaluation score for each index of the user, the relationship network formed, and the evaluation grade of the user are described.
  • thesis, etc. may be presented as a basis for supporting the evaluation by referring to what point of the user, and the content of what point is lacking in order to further supplement the score of the user may be presented. .
  • the report 900 not only provides information on each index of the user, the user's SNS usage type, etc., but also information on the user's consumption pattern, user interests, user's consumption group, and recommendations for users. You can include information on the recommended days of product promotion. Furthermore, the user can return the product after taking a free gift or part of the component, return it even though there is a sign of wearing it, or provide a report through analysis of whether it is a so-called black consumer or cherry picker whose order is repeatedly canceled.

Abstract

SNS분석서버가 개시된다. SNS분석서버는 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 사용자의 평가신청서를 포함하는 정보를 이용하여 상기 사용자의 SNS활동을 분석하며, 상기 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 결정하여 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 이로인하여, 신용평가가 없는 비대상고객에도 대출의 추가기회가 부여되고, 취업준비생에게는 소셜평가에 따라 추가 구직기회가 부여될 수 있다. 사업자는 직업적성에 보다 맞는 직원을 채용할 수 있으며, 블랙컨슈머를 사전에 차단할 수 있고, 마케팅대상을 분석하여 고객의 성향과 니즈를 보다 잘 파악하여 마케팅을 수행할 수 있다.

Description

소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 서버, 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 방법 및 시스템
소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 서버, 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 신용평가, 인사평가, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용되기 위해 사용자의 소셜네트워크를 분석하여 분석된 결과를 제공하기 위한 것이다.
은행 등의 금융권에서는 대출신청자로부터 대출신청이 있을 때, CB(Credit Bureau) 사의 CB Score를 활용하여 자체 신용평가등급(CSS: Credit Score System)을 구축함으로써 대출심사를 진행하고 있다. CB Score는 카드 이용실적, 이동통신 서비스 이용료 지불 기록, 금융권 거래 연체 기록 등과 같은 대출신청자의 과거 금융거래 기록을 조회하여 신용등급을 산정하고 있다.
이렇듯 금융권에서 비금융 정보는 반영하지 않은 채로 개인의 신용등급을 산출함으로써 금융거래가 없어 신용등급 사각지대에 속한 대출희망자들은 금융서비스 이용 기회가 제한되는 문제가 있다. 또한, 금융거래에 따른 신용등급은 높지만 부실률 높은 대출희망자를 가려내지 못하는 문제도 있다.
그리고, 신용평가등급 산출을 위한 추가적인 금융거래 기록 추적에 막대한 비용이 발생하고 있으며, 잠재된 예측불허의 금융 리스크를 능동적으로 대응할 방법이 없는 문제도 있다.
또한, 회사에서 새로운 직원을 채용할 때, 이력서와 면접으로 진행하는 경우가 일반적이다. 하지만, 구직자의 이력서와 면접만으로는 회사에서 원하는 인재인지 여부를 명확하게 가려내기 어렵다는 문제가 있다.
또한, 기존의 마케팅 분석 프로그램은 고객의 니즈를 정확하게 알기 어렵고 해당 고객이 블랙컨슈머인지 사전에 알 수 없는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 문제를 해결하기 위한 것으로서, 신청자의 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 서버, 소셜네트워크의 분석을 통해 사용자를 평가하는 방법 그리고 소셜네트워크를 이용하여 사용자의 신용평가, 인재적성평가, 블랙컨슈머 및 고객의 성향과 니즈 파악을 수행하기 위해 구성되는 시스템이 제공된다.
상기한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 사용자의 평가신청서를 포함하는 정보를 이용하여 상기 사용자의 SNS활동을 분석하며, 상기 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버가 제공된다. 이에 따르면, 신용평가가 없는 비대상고객에도 대출의 추가기회가 부여되고, 취업준비생에게는 소셜평가에 따라 추가 구직기회가 부여될 수 있다. 사업자는 직업적성에 보다 맞는 직원을 채용할 수 있으며, 블랙컨슈머를 사전에 차단할 수 있고, 마케팅대상을 분석하여 고객의 성향과 니즈를 보다 잘 파악하여 마케팅을 수행할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 SNS계정에서 개인정보, 작성된 컨텐츠, 공유된 컨텐츠, 친구관계, 활동내용 중 적어도 하나를 수집하며, 수집된 내용에 대해 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝 및 소셜 네트워크 분석을 수행하여 상기 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 평가하고, 상기 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 평가신청서와 상기 수집된 내용을 비교하여 일치되는 정도가 높을수록 상기 사용자의 신뢰지수를 높게 평가할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 상기 SNS상의 활동 정도가 높을수록 상기 사용자의 소통지수를 높게 평가할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 상기 SNS계정 상에서 타인의 게시물에 관심을 표현한 개수, 자신의 게시물에 타인이 관심을 표현한 개수, 상기 사용자가 게시한 게시물의 개수, 상기 사용자가 게시한 댓글의 개수, 상기 사용자가 공유한 타인의 게시물의 개수, 상기 사용자가 상기 SNS계정을 이용한 시간 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 소통지수를 평가하며, 상기 사용자와 연결성이 높은 친구와의 서로 게시물에 관심을 표현한 개수, 게시물을 공유한 개수, 댓글을 남긴 개수는 상기 소통지수에 가중치를 부여할 수 있다.
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자 및 상기 사용자와 연결된 친구들이게시하는 컨텐츠의 종류, 빈도수 및 내용 중 적어도 하나를 분석하여 상기 사용자 및 상기 사용자와 연결된 친구들이 게시하는 컨텐츠의 일관성이 높을수록 상기 사용자의 관리지수를 높게 평가할 수 있다.
상기 평가점수는 상기 사용자에 대한 신용평가, 상기 사용자에 대한 인사평가 및 상기 사용자에 대한 마케팅전략 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 사용자의 평가신청서를 포함하는 정보를 이용하여 상기 사용자의 SNS활동을 분석하는 단계; 및 상기 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 단계를 포함하는 SNS분석을 통한 사용자 평가방법이 제공된다.
상기 사용자의 SNS활동을 분석하는 단계는, 상기 사용자의 SNS계정에서 개인정보, 작성된 컨텐츠, 공유된 컨텐츠, 친구관계, 활동내용 중 적어도 하나를 수집하며, 수집된 내용에 대해 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝 및 소셜 네트워크 분석을 수행하여 상기 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 단계는, 상기 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 사용자단말기; 상기 사용자단말로부터 수신된 사용자의 SNS계정정보 및 평가신청서를 평가분석서버로 전달하고, 상기 평가분석서버로부터 수신된 상기 사용자에 대한 평가점수를 상기 사용자단말기로 제공하는 분석요청서버; 상기 분석요청서버로부터 수신된 상기 사용자의 SNS계정정보, 평가신청서 및 상기 사용자의 SNS계정에 대한 SNS활동정보요청을 SNS서버로 전달하고, 상기 SNS서버로부터 수신된 상기 SNS활동정보를 분석하여 상기 평가점수를 산출하여 상기 평가신청서버로 제공하는 SNS분석서버; 상기 평가분석서버로부터 상기 사용자의 SNS계정정보, 평가신청서 및 상기 사용자의 SNS계정에 대한 SNS활동정보요청이 수신되면, 상기 SNS계정으로 활동한 내역을 포함하는 SNS활동정보를 상기 평가분석서버로 전송하는 SNS서버를 포함하는 사용자 평가 시스템이 제공된다.
본 발명에 따르면 금융거래가 없는 대출희망자들도 대출을 받을 수 있는 추가기회가 부여되며, 금융실적만 높을 뿐 부실률 높은 대출희망자를 가려낼 수도 있다.
또한, 직원채용시 이력서와 면접만으로 쉽게 구분할 수 없는 적성을 평가할 수 있게 된다.
또한, 고객의 성향과 니즈를 보다 정확하고 빠르게 평가하고, 고객이 블랙컨슈머인지 여부를 파악할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 평가 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자를 평가하는 서비스가 제공되는 예를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS분석서버와 사용자단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자평가서비스가 사용자단말에서 제공되는 과정을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자평가서비스가 제공되는 흐름도를 도시한다.
도 6은 도 5의 흐름도 보다 구체적인 본 발명의 실시예에 따른 사용자평가서비스가 흐름도를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서에서 활동정보가 분석되는 과정을 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서에서 활동정보가 분석되는 과정을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 SNS활동정보 분석에 의해 생성된 보고서의 예를 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해 질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려 주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 포함한다(comprise) 및/또는 포함하는(comprise) 이란 용어는 언급한 형상들, 숫자, 단계, 부재, 요소 및 또는 이들의 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 언급되지 않은 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하고자 하는 것이 아니다.
또한 다른 형상에 인접하여(adjacent) 배치된 구조 또는 형상은 인접하는 형상에 중첩되거나 하부에 배치되는 부분을 가질 수 있다.
본 명세서에서 아래로(below), 위로(above), 상부의(upper), 하부의(lower), 수평의(horizontal) 또는 수직의(vertical)와 같은 상대적 용어들은 도면들 상에서 도시된 바와 같이, 일 구성 부재, 층 또는 영역들이 다른 구성 부재, 층 또는 영역과 갖는 관계를 기술하기 위하여 사용될 수 있다. 이들 용어들은 도면들에 표시된 방향뿐만 아니라 장치의 다른 방향들도 포괄한다.
이하에서, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 이상적인 실시예들(및 중간구조 들)을 개략적으로 도시하는 단면도들을 참조하여 설명된다. 이들 도면들에 있어서 예를 들면, 부재들의 크기와 형상은 설명의 편의와 명확성을 위하여 과장될 수 있으며, 실제 구현 시, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상으로 한정되지 아니한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 평가 시스템을 도시한다.
우선 본 발명에 따른 사용자 평가 시스템이 적용되는 과정을 간단하게 설명한다. 평가대상인 사용자는 대출신청자, 구직자 또는 마케팅대상인 고객일 수 있다. 분석요청자는 은행 등의 금융권, 구인중인 회사, 가입 또는 물건 구매시 소정의 사은품을 제공하는 프로모션제공자 또는 맞춤형 마케팅을 실시하려는 회사를 포함한다. 분석요청자는 사용자에 대한 정보를 분석자에게 전송한다. 사용자에 대한 정보는 사용자의 소셜네트워크서비스(이하 "SNS") 계정에 대한 정보와 사용자의 신청서 등을 포함할 수 있다. 분석요청자는 분석의 목적이 신용평가, 인재적성평가, 블랙컨슈머평가 및 마케팅목적 중 적어도 어느 하나에 대한 것인지를 분석자에게 전달할 수 있다. 분석요청자는 또한 분석자에게 사용자의 SNS계정에 대한 분석만 요구하는지, SNS계정에 대한 분석에 기초하여 평가점수나 평가등급까지 요구하는지 및 분석보고서까지 요청하는지 중 적어도 어느 하나를 분석자에게 전달할 수 있다. 마지막으로 분석요청자는 원하는 성향에 대한 정보를 분석자에게 전달할 수 있다. 분석자는 분석요청자의 요청에 따라 원하는 결과물을 생성하여 분석요청자에게 전달한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 평가 시스템은 SNS분석서버(100), 사용자단말(200), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400)를 포함한다. SNS분석서버(100)는 상기 분석자에 의해 운용되며, 사용자단말(200)은 사용자 또는 마케팅 대상 고객, 분석요청서버(300)는 분석요청자(300)에 의해 운용된다. SNS서버(400)는 사용자에 SNS서비스를 제공하는 SNS서비스 제공자에 의해 운용된다.
SNS분석서버(100), 사용자단말(200), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400)는 서로 통신망(10)을 통해 데이터 통신을 수행하는 시스템을 구축할 수 있으며, Wifi, LTE, 3GPP, LAN, Ethernet 등 공지된 다양한 방식의 유/무선 통신 규격을 통해 서로 통신할 수 있다. 통신망(10)은 이동 통신망 및 인터넷을 포함할 뿐만 아니라, TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service) 등을 제공하는 전세계적인 개방형 네트워크 구조를 모두 포함한다.
이동 통신망은 기지국(BS: Base station), 이동전화 교환국(MTSO: Mobile Telephone Switching Office), 홈위치등록기 (HLR: Home Location Register) 이외에, 무선 패킷 데이터의 송수신을 가능하게 하는 액세스 게이트웨이, PDSN(Packet Data Serving Node) 등과 같은 구성요소를 추가로 포함할 수 있다.
SNS분석서버(100), 사용자단말(200), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400)는 상호간에 요청 또는 특정 이벤트가 발생함에 따라 정보를 송수신하도록 구성된다. SNS분석서버(100), 사용자단말(200), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400)는 송수신되는 정보를 저장하고, 저장된 정보 중 요청된 정보를 전송하거나, 수신된 정보를 분석하며 분석결과를 제공하기도 한다. 송수신되는 정보는 이미지, 텍스트, 어플리케이션 등 종류를 한정하지 아니하는 다양한 데이터를 포함한다.
SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)로부터 SNS분석이 요청되면, SNS서버(400)에 사용자의 SNS활동정보를 요청한다. SNS분석서버(100)는 SNS서버(400)로부터 수신되는 SNS활동정보를 분석하여 분석된 결과를 분석요청서버(300)로 전달한다. SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS를 분석하여 사용자의 신용, 적성, 블랙컨슈머서양 또는 마케팅방향 등을 평가할 수 있다. SNS분석서버(100)는 분석자인 대안평가서비스업자에 의해 운용될 수 있다. SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS활동정보에 기초하여 사용자의 신뢰지수, 소통지수, 관리지수 등 다양한 평가지수를 산출하고, 산출된 평가지수에 기초하여 사용자의 평가점수를 결정한다. SNS분석서버(100)는 결정된 평가점수에 기초하여 사용자의 등급을 결정할 수도 있다. SNS분석서버(100)는 평가지수와 사용자 성향, 소비패턴, 취향 등을 분석하여 사용자에 대한 마케팅 방향을 분석할 수도 있다. SNS분석서버(100)는 분석이 완료되면 결정된 사용자의 평가점수 또는 평가등급을 분석요청서버(300)로 전달한다. 실시예에 따라서 SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS활동정보의 분석에 기초하여 분석보고서를 생성하며, 이를 분석요청서버(300)로 전달할 수도 있다.
사용자단말(200)은 전자장치로서 스마트폰을 일례로 하나 이에 한정되지 않는다. 사용자단말(200)은 PC, PDA, 랩탑, TV, 전자액자, 스마트워치, 웨어러블 디바이스 중 어느 하나로 구현될 수 있다. 본 발명에 따른 사용자단말(200)은 설명된 예시에 한정되지 아니하며, 사용자에게 정보를 제공하도록 구성되며, 다른 디바이스와 통신 가능한 다양한 종류의 전자기기에 적용될 수 있다.
사용자는 사용자단말(200)을 조작하여 SNS서버(400)와 통신하며, SNS활동을 수행할 수 있고, 금융권에 대출신청을 하거나 구인하는 회사에 입사지원을 할 수도 있다. 사용자의 조작에 의해 대출신청서 또는 입사지원서는 사용자의 SNS계정에 관한 정보와 함께 분석요청서버(300)로 전송된다.
분석요청서버(300)는 사용자가 대출 또는 입사지원을 하기 위한 은행 등의 금융권,구인중인 회사, 가입 또는 물건구매시 소정의 사은품을 제공하는 프로모션제공자 또는 맞춤형 마케팅 실시예정자 즉 분석요청자가 운용하는 서버를 의미한다. 분석요청서버(300)는 사용자단말(200)로부터 대출 또는 입사지원에 필요한 서류가 수신되면, 이를 포함하는 정보를 SNS분석서버(100)로 전송하여 사용자의 SNS분석을 요청한다. SNS분석요청에 대응하여 평가점수, 평가등급 또는 분석보고서가 수신되면 분석요청서버(300)는 수신된 내용에 기초하여 사용자단말(200)에 응답을 전송한다. 분석요청서버(300)가 사용자단말(200)로 전송하는 응답은 대출승인, 대출거절, 서류전형통과 등 다양한 내용을 포함할 수 있다.
SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)의 요청에 따라 사용자의 SNS분석결과만을 제공하거나, 사용자에 대한 평가까지 완료하여 분석요청서버(300)로 전달할 수도 있다. SNS분석서버(100)가 사용자의 SNS분석결과만을 제공하는 경우 분석요청서버(300)는 SNS분석결과에 기초하여 사용자를 평가하고, 평가결과를 사용자단말(200)로 전송할 수 있다. SNS분석서버(100)가 사용자의 평가까지 완료한 경우 분석요청서버(300)는 SNS분석서버(100)로부터 수신되는 평가결과를 사용자단말(200)로 전송하는 역할만을 수행할 수도 있다. 추가적인 실시예로서, SNS분석서버(100)는 사용자의 평가에 대한 내용을 포함하는 보고서를 생성하며, 이를 분석요청서버(300)로 전달할 수도 있다.
SNS분석서버(100)가 제공하는 결과물은 평가 목적에 따라 달라질 수 있다. 평가 목적이 대출을 위한 신용평가인 경우 사용자의 신용평가결과를 제공한다. 평가목적이 구직자의 인재적성평가인 경우 해당 회사와 적합도가 얼마나 높은지 취직 가능 여부에 대한 평가결과를 제공한다. 평가목적이 블랙컨슈머 또는 회사 사은품만 노리는 체리피커의 파악 여부인 경우 해당 사용자가 이상고객인지 여부에 대한 결과를 제공한다. 마지막으로, 평가목적이 마케팅분석인 경우 사용자에 대한 추천상품 프로모션 추천요일 등에 대한 결과를 제공한다.
SNS서버(400)는 사용자들에게 SNS서비스를 제공하는 SNS서비스 제공자에 의해 운용되는 서버를 의미한다. SNS서버(400)는 사용자단말(200)로부터 이미지, 동영상, 텍스트 등의 컨텐츠가 수신되면 이를 데이터베이스에 저장하고, 다른 사용자단말로 전달한다. 도면에는 설명의 편의를 위하여 하나의 SNS서버(400)를 도시하고 있으나, 실제로는 서로 다른 SNS서비스 제공자에 구축된 다수의 SNS서버(400)가 존재할 수 있다.
SNS서버(400)는 사용자간의 관계 맺기, 관계를 맺은 사용자 간 정보 교류를 서비스한다. 구체적으로 제공되는 서비스의 방법 및 용어는 서비스 제공자마다 다르게 구현될 수 있다.
본 실시예에서 SNS서버(400)는 사용자의 SNS상 활동정보를 저장하고, 저장된 사용자의 SNS활동정보를 SNS분석서버(100)의 요청에 따라 제공하도록 구성된다.
도시의 편의를 위해 도면에는 사용자단말(200), SNS분석서버(100), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400)의 경우 각 하나씩 도시되어 있으나 본 발명은 이에 한정되지 아니한다. 본원발명은 다수의 사용자, 다수의 분석요청자 그리고 다수의 SNS 서비스 제공자에도 적용하므로, 본 발명에 따른 사용자 평가 시스템은 다수의 사용자단말(200), 다수의 SNS분석서버(100), 다수의 분석요청서버(300) 및 다수의 SNS서버(400)를 포함할 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 소셜네트워크를 분석하여 사용자를 평가하는 시스템이 구현되는 일례를 소개하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자를 평가하는 서비스가 제공되는 예를 도시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자를 평가하는 서비스는 SNS분석서버(100), 사용자단말(200), 분석요청서버(300) 및 SNS서버(400) 간에 이루어진다. 이하에서는 사용자를 평가하는 서비스가 제공되는 내용들을 단계별로 소개한다.
사용자의 SNS활동
사용자는 사용자단말(200)을 조작하여 SNS서버(400)와 통신을 수행하며, SNS활동을 한다. SNS활동이란 컨텐츠의 게시, 다른 사용자의 컨텐츠의 공유, 댓글달기, 다른 사용자가 게시한 컨텐츠에 좋아요 또는 리트윗과 같은 관심 표시, 개인프로필 구성 등 SNS서버(400)가 제공하는 다양할 활동을 의미하며, 설명된 예에 한정되지 아니한다. 사용자의 SNS활동은 SNS서버(400)를 통해 다른 사용자들에게 전달되며, SNS서버(400)는 사용자의 SNS활동을 저장한다.
1. 평가신청
사용자는 사용자단말(200)을 조작하여 대출을 신청하거나, 구직신청을 할 수 있다. 사용자는 사용자단말(200)을 조작하여 프로모션이 진행중인 회사에 회원가입 또는 물품 구매 등을 신청할 수 있다. 이때, 사용자는 신청서를 작성하여 사용자단말(200)을 통해 분석요청서버(300)로 전송한다. 이때 작성하는 신청서를 본원 발명에서는 편의상 '평가신청서'라고도 하며 사용자단말(200)로부터 수신되는 대출 및 구직신청을 편의상 이하에서는 '평가신청' 이라고도 한다.
분석요청서버(300)는 사용자의 평가신청이 있으면, 사용자단말(200)로 추가 정보를 요청할 수 있다. 추가 정보는 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 개인정보활용에 동의하는 내용을 포함한다. SNS계정에 대한 정보는 주로 사용하는 SNS서비스, 해당 서비스의 SNS계정, SNS계정에 접속을 위한 암호를 포함한다. 사용자의 동의에 따라 사용자단말(200)은 SNS계정에 대한 정보와 동의서를 분석요청서버(300)로 전송한다. 다른예로서, 분석요청서버(300)는 당초 대출이나 구직 신청 시 SNS계정에 대한 정보와 동의서를 함께 받을 수도 있다.
1. 분석요청
분석요청서버(300)는 사용자단말(200)로부터 평가신청이 수신되면, SNS분석서버(100)에 사용자의 SNS활동의 분석을 요청한다. 마케팅 분석 목적인 경우, 사용자단말(200)로부터 평가신청이 없더라도 분석요청서버(300)는 SNS분석서버(100)에 SNS활동의 분석을 요청할 수 있다. 이 경우, 사용자로부터 별도의 평가신청이 없어 분석요청서버(300)는 평가신청서를 SNS분석서버(100)로 전달하지 않을 수 있다. 분석요청서버(300)는 원하는 인간상에 따라 가중치를 요청할 수 있다. 예컨대, 분석요청서버(300)는 사용자의 정치적인 성향, 게시물을 게시하는 시간, 게시물을 게시하는 정도, 해당 회사에 대해서 평소에 어떤 게시물을 게시하였는지 등 다양한 내용을 분석요청과 함께 전송할 수 있다. 분석요청서버(300)는 분석요청과 함께 평가의 목적이 신용평가인지, 인재적성평가인지, 블랙컨슈머평가인지 또는 마케팅목적인지를 SNS분석서버(100)로 전달한다. 나아가, 분석요청서버(300)는 SNS분석서버(100)로 분석결과만 요청하는지, 평가결과까지 요청하는지 또는 분석보고서까지 요청하는지를 결정하여 전달할 수 있다.
분석요청을 위해 분석요청서버(300)는 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 동의서를 SNS분석서버(100)로 제공한다. 분석요청서버(300)는 다수의 사용자에 대한 요청을 한꺼번에 수행할 수도 있다.
전술한 바와 같이 분석요청서버(300)는 사용자의 SNS활동의 분석만을 요청할 수 있고, 분석 후 사용자에 대한 평가까지 요청할 수도 있다.
2. 활동정보 요청
분석요청서버(300)로부터 사용자의 SNS활동에 대한 분석이 요청되면 SNS분석서버(100)는 SNS서버(400)로 사용자의 SNS에 대한 활동정보를 요청한다. 활동정보의 요청을 위해 SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS계정 및 계정에 접근하기 위한 암호 그리고 개인정보이용 동의서를 함께 제공할 수 있다.
3. 활동정보 제공
SNS서버(400)는 SNS분석서버(100)의 요청에 대응하여 사용자의 SNS활동정보를 SNS분석서버(100)로 제공한다. SNS활동정보는 사용자의 프로필정보, 게시한 컨텐츠, 연관된 다른 사용자에 대한 정보, 공유한 컨텐츠, 관심을 보인 컨텐츠, 게시한 댓글 등 다양한 정보를 포함한다. 나아가, SNS서버(400)는 SNS분석서버(100)의 요청에 대응하여 평가대상 사용자와 연관되어 있는 사용자들의 공개된 활동정보 또한 SNS분석서버(100)로 제공할 수도 있다.
4. 분석
SNS분석서버(100)는 SNS서버로부터 수신된 사용자의 SNS 활동정보를 분석한다. SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)로부터 수신된 분석의 목적에 따라 다르게 분석될 수 있다. 나아가, SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300) 수신된 사용자의 성향에 따라 가중치를 달리 하여 분석될 수도 있다. SNS분석서버(100)는 SNS 활동정보를 분석하여 평가신청서와 매칭을 수행한 후, 다른 사용자와의 관계를 도식화 하여 관계망 노드를 생성한다. 이어서, SNS분석서버(100)는 매칭과 관계망 노드를 분석하여 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수와 같은 다양한 지수를 평가하고, 사용자와 관계된 연관어를 분석한다. 신뢰지수는 사용자의 평가신청서와 SNS활동정보가 얼마나 부합하는지 여부로 산출된다. 소통지수는 사용자가 SNS활동을 얼마나 많이 수행하였는지 여부로 산출된다. 관리지수는 사용자가 SNS계정을 얼마나 일관성있게 관리하였는지 여부로 산출된다. 각 지수는 0~1000으로 점수가 산출될 수 있다. 분석은 분석요청서버(300)의 특별 요청에 다른 가중치가 적용된 상태에서 수행될 수도 있다. 예컨대, SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)로부터 사용자가 특정한 키워드를 포함하는 게시물을 자주 사용하는 경우 점수를 낮게 산출하거나, 신뢰지수가 소정점수 이하인 경우 무조건 불합격 등급을 매겨달라고 요청하는 경우 이를 반영할 수 있다. 사용자가 SNS를 소정레벨 이상 사용하지 않은 경우 SNS분석서버(100)는 평가 불가 판정을 내리고 이를 통보할 수 있다. 추가적인 예로서, 사용자의 이름, 성별 등 기본 개인정보와 평가신청서가 일치하지 않는 경우에도 SNS분석서버(100)는 평가 불가 판정을 내리고 이를 통보할 수 있다.
SNS분석서버(100)는 산출된 각 지수점수의 평균으로 사용자의 점수를 결정한다. SNS분석서버(100)는 점수를 등급으로 변경하여 사용자의 등급을 결정할 수도 있다. 일례로서 SNS분석서버는 각 지수점수의 평균이 1000~900 인 경우 A등급, 900~800인 경우 B등급, 800~700인 경우 C등급으로 결정하고, 700 이하인 경우 F등급으로 결정할 수 있다. 이는 분석요청서버(300)로부터 수신되는 요청에 따라 달리 결정될 수 있다.
SNS분석서버(100)는 분석결과에 기초하여 사용자를 평가하고, 보고서를 생성한다. 분석결과를 포함하는 보고서는 사용자의 각 지수에 대한 도시화된 점수, 점수를 산출하기 위해 근거가 된 논문과 같은 자료, 점수를 상승시키기 위한 어드바이스 및 사용자의 성향에 대한 코멘트 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
5. 분석결과제공
SNS분석서버(100)는 완성된 결과물을 분석요청서버(300)로 전송한다. 분석의 목적이 신용평가나 인재적성평가인 경우에는 사용자의 SNS에 대한 분석결과와 적합성 여부 등에 대한 정보가 제공된다. 분석의 목적이 마케팅분석인 경우에는 사용자의 SNS에 대한 분석결과와 판매 추천 상품과 프로모션 추천 시간대 등이 함께 제공될 수 있다.
6. 평가결과 제공
분석요청서버(300)는 보고서에 기초하여 사용자에 대한 평가를 완료한 후, 결과를 사용자단말(200)로 전송한다. 예컨대, 평가결과는 평가신청이 대출신청인 경우 대출승인여부를, 구직신청인 경우 서류전형 통과 여부를 또는 사은품 등을 위한 물건구매 또는 사이트 가입의 경우 물건구매 또는 가입 승인 여부에 대한 것일 수 있다. 사용자는 거절당한 경우 SNS활동의 보완을 통해 새로 신청을 시도할 수 있다. 이를 위해 결과에 보완점에 대한 정보를 포함시킬 수도 있다.
SNS분석서버(100)로부터 평가까지 완료되어 전달되는 경우라면, 분석요청서버(300)는 수신된 평가결과 또는 분석보고서를 사용자단말(200)로 재전달한다.
분석목적이 마케팅 분석이었다면, 분석요청서버(300)는 사용자단말로 별도의 결과를 제공하지는 않고 데이터베이스에 저장하며 차후 저장된 정보를 사용한다.
사용자단말(200)은 분석요청서버(300)로부터 수신된 결과를 사용자에게 제공한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 SNS분석서버와 사용자단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
SNS분석서버(100)와 사용자단말(200)은 서버 기반 컴퓨팅 구조, 그리드 컴퓨팅 구조, 클라우드 컴퓨팅 구조 등 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 도 3에서는 이러한 구조에 관계 없이 SNS분석서버(100)와 사용자단말(200)의 구성요소를 기능단위로 구분하여 나타낸다. 따라서, 이하에 도시된 SNS분석서버(100)와 사용자단말(200)의 구성요소는, 실제 구현 시 하나의 장치에 통합되어 구현될 수도 있고, 다수의 장치에 분산 구현될 수도 있다. 이하 분석요청서버(300)와 SNS서버(400)의 구성은 SNS분석서버(100)와 유사하므로 자세한 설명은 생략한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 SNS분석서버(100)는 저장부(101), 통신부(103), 프로세서(105)를 포함한다. SNS분석서버(100)는 이 외에도 동작을 위한 다양한 구성을 포함할 수 있으나, 이에 대한 설명은 생략한다.
저장부(101)는 정보 및 데이터를 저장하기 위한 구성이다. SNS분석서버(100)는 다양한 정보 및 데이터를 저장하기 위한 저장부(101)를 포함할 수 있다. 저장부(101)는 SNS분석서버(100)에 공급되는 전원이 차단되더라도 데이터들이 남아있어야 하며, 변동사항을 반영할 수 있도록 쓰기 가능한 비휘발성 메모리(writable ROM)로 구비될 수 있다. 즉, 저장부(101)는 플래쉬 메모리(flash memory), EPROM 또는 EEPROM 중 어느 하나로 구비될 수 있다.
저장부(101)는 또한 SNS분석서버(100)의 전원이 차단되면, 기록한 데이터를 날려버리는 휘발성 메모리(volatile memory)를 구비할 수 있다. 즉, 저장부(101)는 정보의 기록해독이 가능하며 읽기 또는 쓰기 속도가 비휘발성 메모리에 비해 매우 빠른 DRAM 또는 SRAM 중 어느 하나를 구비할 수 있다.
통신부(103)는 SNS분석서버(100)가 외부로 통신하기 위한 구성이다. 통신부(103)는 제어부의 제어에 따라 SNS분석서버(100)가 사용자단말(200), 분석요청서버(300), SNS분석서버(100) 등과 통신하며, 데이터를 송수신하도록 한다. SNS분석서버(100)는 외부장치와 통신하기 위해 유선통신을 위한 접속부를 포함할 수 있다. 접속부는 HDMI(high definition multimedia interface), HDMI-CEC(consumer electronics control), USB, 컴포넌트(component) 등의 규격에 따른 신호/데이터를 송/수신할 수 있으며, 이들 각각의 규격에 대응하는 적어도 하나 이상의 커넥터 또는 단자를 포함한다. SNS분석서버(100)는 유선 LAN(local area network)을 통해 복수의 서버들과 유선 통신을 수행할 수 있다. SNS분석서버(100)는 또한, 무선 통신을 수행하기 위해 RF(radio frequency)신호를 송수신하는 RF회로를 포함할 수 있으며, Wi-fi, 블루투스, 지그비(Zigbee), UWM(Ultra-Wide Band), Wireless USB, NFC(Near Field Communication) 중 하나 이상의 통신을 수행하도록 구성될 수 있다.
SNS분석서버(100)는 SNS분석서버(100)의 전반적인 동작을 제어하기 위한 제어부를 포함할 수 있다. 제어모듈은 제어프로그램과, 제어프로그램이 설치되는 비휘발성의 메모리와 제어프로그램의 적어도 일부가 로드되는 휘발성의 메모리 및 로드된 제어프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서(105) 혹은 CPU(Central Processing Unit)를 포함할 수 있다. 제어프로그램은, BIOS, 디바이스드라이버, 운영체계, 펌웨어, 플랫폼 및 응용프로그램(어플리케이션) 중 적어도 하나의 형태로 구현되는 프로그램(들)을 포함할 수 있다. 하나의 실시예로서, 응용프로그램은 SNS분석서버(100)의 제조 시에 SNS분석서버(100)에 미리 설치 또는 저장되거나, 혹은 추후 사용 시에 외부로부터 응용프로그램의 데이터를 수신하여 수신된 데이터에 기초하여 SNS분석서버(100)에 설치될 수 있다. 응용프로그램의 데이터는, 예컨대, 어플리케이션 마켓으로부터 다운로드 될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자단말(200)은 표시부(201), 입력부(203), 통신부(103) 및 프로세서(105)를 포함한다. 사용자단말(200)은 이 외에도 동작을 위한 다양한 구성을 포함할 수 있으나, 이에 대한 설명은 생략한다.
표시부(201)는 사용자단말(200)에 컨텐츠가 표시되도록 한다. 일례로서, 표시부(201)는 수신된 정보, UI 등을 표시하도록 구성될 수 있다. 표시부(201)는 사용자단말(200)의 신호처리부에 의해 처리되는 영상신호에 기초하여 영상을 표시한다. 표시부(201)는 사용자의 터치입력을 감지하는 터치감지부와 영상이 표시되는 표시패널을 포함할 수 있다. 표시패널의 구현 방식은 한정되지 않으며, 예를 들면 액정(liquid crystal), 플라즈마(plasma), 발광 다이오드(light-emitting diode), 유기발광 다이오드(organic light-emitting diode), 면전도 전자총(surface-conduction electron-emitter), 탄소 나노 튜브(carbon nano-tube), 나노 크리스탈(nano-crystal) 등의 다양한 디스플레이 방식으로 구현될 수 있다.
표시패널이 액정 방식인 경우, 표시부(201)는 액정 표시패널과 액정 표시패널에 광을 공급하는 백라이트유닛과, 액정 디스플레이 패널을 구동시키는 패널구동기판 등을 포함한다. 표시부(201)는 백라이트 유닛 없이 자발광 소자인 OLED 표시패널로 구현될 수도 있다.
입력부(203)는 사용자의 명령을 수신한다. 일례로서, 사용자가 사용자단말(200)의 입력부(203)를 조작하여 명령을 입력하면, 이를 수신하여 제어부로 신호를 전달한다. 입력부(203)는 사용자입력의 방식에 따라서 다양한 형태로 구현될 수 있다. 입력부(203)는 사용자단말(200)의 외측에 설치된 메뉴버튼, 리모트 컨트롤러로부터 수신되는 사용자입력의 리모컨신호를 수신하는 리모컨신호수신부, 사용자의 터치입력을 수신하는 터치입력수신부, 제스처입력을 감지하는 카메라, 음성입력을 인식하는 마이크, 외부장치와 통신하여 외부장치로부터 사용자입력을 수신하는 통신부(103)에 포함되는 방식 등 다양하게 구현될 수 있다.
터치감지부는 사용자의 터치펜 또는 손가락 등의 터치수단으로부터 표시패널로의 터치를 감지한다. 터치감지부는 디스플레이의 영상이 표시되는 전면에 마련될 수 있다. 터치감지부의 구조는 표시패널상에 매트릭스로 배치된 투명전극과 정전용량 감지회로를 포함하여 구성된다. 터치감지부는 ITO나, Metal Ash, Ag Nano wire 등과 같이 투명한 전극을 이용한, 이른바 GFF 또는 G2구조이거나, 불투명하고 유연한 필름과 같은 물질을 기판으로 하여 도전성 물질을 배향한 구조로서 FPCB(Flexible Printed Circuit Board) 등의 형태로 구현될 수 있으나, 이러한 정전용량방식에 한정되지 않는다.
통신부(205)는 서버와 통신을 수행하도록 구성된다. 통신부(205)는 서버의 통신부(205)와 유사한 구성을 가지고 동작하는바, 자세한 설명은 생략한다.
사용자단말(200)은 제어부를 포함할 수 있고, 제어부는 제어프로그램이 설치되는 비휘발성의 메모리, 제어프로그램의 적어도 일부가 로드되는 휘발성의 메모리 및 로드된 제어프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서(207)를 포함할 수 있다. 제어부의 자세한 구성은 서버의 제어부와 유사하므로 이하 생략한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자평가서비스가 사용자단말에서 제공되는 과정을 도시한다.
전술한 바와 같이 본 발명에 따른 사용자의 평가는 대출에 따른 신용평가, 구직자의 인재적성평가 또는 마케팅분석 등 다양한 분야로 적용될 수 있다. 이하에서는 본 발명에 따른 사용자 평가 시스템에 대해서 본 발명이 적용되는 다양한 분야 중 하나인 대출을 신청하는 과정을 통해 설명한다.
분석요청서버(300)는 사용자의 요청에 따라 대출 신청을 용이하게 하기 위한 UI항목들(400, 401, 403, 405, 407, 409, 411)을 제공한다. 사용자는 사용자단말(200)을 조작하여 대출신청항목(400)을 선택한다. 사용자단말(200)은 사용자가 대출신청항목(400)을 선택하면, 분석요청서버(300)로 대출을 신청한다. 다음단계로서, 사용자는 사용자단말(200)을 통해 제공되는 UI항목들(401, 403, 405)을 이용하여 SNS계정에 대한 정보를 기재하고, 평가신청서를 첨부하며, 개인정보공유에 동의함을 표시한다. 마지막으로 사용자가 전송항목(407)을 선택하면, 정보들이 분석요청서버(300)로 전달된다.
전술한 바와 같이 분석요청서버(300)는 사용자로부터 수신되는 SNS계정에 대한 정보와 평가신청서를 SNS분석서버(100)로 전송하고, SNS분석서버(100)로부터 수신되는 분석결과에 기초하여 사용자의 요청에 대해 응답한다.
분석요청서버(300)의 응답은 대출승인(409) 또는 대출거절(411)일 수 있다. 분석요청서버(300)는 SNS분석서버(100)로부터 수신되는 생성된 보고서를 사용자단말(200)로 전송할 수 있으며, 사용자는 보고서를 검토하여 부족한 부분을 보완할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자평가서비스가 제공되는 흐름도를 도시하며, 도 6은 도 5의 흐름도 보다 구체적인 본 발명의 실시예에 따른 사용자평가서비스가 흐름도를 도시한다.
도 5를 참조하면, 동작 S500에서, SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS활동을 분석한다. 그리고, 동작 S501에서, SNS분석서버(100)는 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공한다. 제공되는 평가점수는 보고서형태로 제공될 수도 있다.
도 6은 평가의 목적이 신용평가 또는 인재적성평가인 경우에, 사용자가 평가되는 과정을 보다 상세하게 설명한다. 이하, 도 6을 참조하면, 먼저 동작 S600에서 SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)로부터 사용자의 SNS계정정보와 평가신청서를 수신한다. SNS계정정보는 사용자의 SNS에 접속하기 위한 아이디, 비밀번호 등을 포함한다. 평가신청서는 사용자가 대출 또는 구직을 위해 작성한 서류로써 사용자의 개인정보 등이 포함될 수 있다.
동작 S601에서, SNS분석서버(100)는 SNS서버(400)에 사용자의 SNS활동정보를 요청하고, 요청에 대응하여 SNS서버(400)로부터 사용자의 SNS활동정보를 수신한다. SNS활동정보는 사용자가 사용자단말(200)을 조작하며, SNS서버(400)와 통신하여 수행한 SNS활동에 대한 내역으로, SNS에 저장한 개인프로필, 게시한 게시물, 게시한 댓글, SNS에서 연결된 다른 사용자들의 정보, 관심을 표시한 숫자, 공유한 게시물, 친구들에 의해 공유된 게시물, 게시물, 댓글 및 연결된 사용자들의 숫자 등 다양한 정보를 포함한다.
이어서, 동작 S602에서, SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS활동정보와 평가신청서의 내용이 서로 일치하는지 매칭을 수행하고, 동작 S603에서, 사용자의 SNS활동정보를 이용하여 다른 사용자들과의 관계망을 형성한다. 매칭된 결과와 형성된 관계망은 차후 사용자의 지수 산출에 사용된다.
이후, 동작 S604에서, 사용자의 SNS활동정보와 매칭결과 그리고 사용자의 관계망을 분석하여 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 산출한다.
그리고, 동작 S605에서, SNS분석서버(100)는 사용자의 SNS활동정보를 분석하여 사용자의 상세한 감정과 연관어를 분석한다. 이는 맵리듀싱을 통해 사용자의 SNS활동에 사용된 단어 중 감정분류와 연관어를 파악함으로써 사용자의 라이프 스타일 등을 분석함을 의미한다.
마지막으로, 동작 S606에서, SNS분석서버(100)는 사용자에 대한 평가보고서를 생성하고 이를 분석요청서버(300)로 전송한다.
분석의 목적이 마케팅분석인 경우, 사용자단말로부터 분석요청서버(300)로 평가신청서나 평가요청이 수신되지 않는다. 분석요청서버(300)는 SNS분석서버(100)로 적어도 하나 이상의 사용자에 대해 마케팅 분석을 요청한다. 분석요청서버(300)는 마케팅 분석 대상인 사용자의 이름, 전화번호, 이메일 주소, 생년월일 및 집주소 등을 SNS분석서버(100)로 전달할 수 있다. SNS분석서버(100)는 사용자의 정보를 이용하여 사용자의 SNS계정 들을 파악한다. SNS분석서버(100)는 파악된 사용자의 SNS계정에 기초하여 SNS서버(400)에 활동정보를 요청한다. 이때, 요청되는 활동정보는 공개된 정보만 요청할 수 있다. SNS분석서버(100)는 SNS서버(400)로부터 수신되는 활동정보를 분석하고, 분석된 사용자의 성향과 니즈를 파악한다. SNS분석서버(100)는 사용자가 게시한 사진, 글, 관심을 표현한 컨텐츠, 관계되어있는 다른 사용자 들을 참조하여 사용자를 다양한 그룹군에 포함시킬 수 있다. 그룹군의 예로서, 사회초넌생여성그룹군, 자기과시형 그룹군, 스트리밍쇼퍼 그룹군, 뷰티관심사그룹군 등이 포함되며, 설명된 예에 그룹군이 한정되는 것은 아니다.
SNS분석서버(100)는 분석된 사용자의 그룹군별 제품에 대한 관심도에 기초하여 사용자에 맞는 상품을 추천한다. SNS분석서버(100)는 결과물로서 사용자의 SNS분석결과와 판매추천상품 그리고 프로모션추천 요일 등을 제공할 수 있다.
분석요청서버(300)는 결과물에 기초하여 추천된 요일에 추천된 상품을 사용자에게 추천함으로써 프로모션을 진행할 수 있다.
도 7과 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 프로세서에서 활동정보가 분석되는 과정을 도시한다.
프로세서(105)는 사용자의 SNS활동정보를 분석하기 위한 복수개의 모듈(1051, 1053, 1055, 1057)을 포함한다.
먼저, 마이닝모듈(1051)은 수신된 SNS활동정보에 텍스트마이닝, 오피니언마이닝 그리고 관계망형성을 수행한다. 마이닝모듈(1051)은 마케팅목적의 분석을 수행할 때, 사용자에 대한 정보에 기초하여 해당 사용자의 SNS계정을 찾는 역할을 수행할 수 있다.
분석모듈(1053)은 마이닝된 텍스트, 오피니언 그리고 형성된 관계망에 기초하여 사용자의 SNS 참여정도, 일상생활 반영정도, 지인과의 교류 빈도, 지인과의 관계 지속성, 타인과의 관계 확장성, 정치, 문화, 사회활동 참여 정도 등을 분석하고, 데이터를 정리분석한다.
평가모듈(1055)은 정리분석된 데이터에 기초하여 사용자에 대한 평가를 수행한다. 사용자에 대한 평가의 수행을 위해 평가모듈(1055)은 우선 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 산출하고, 산출된 지수에 기초하여 사용자의 평가점수 및/또는 평가등급을 결정할 수 있다. 마케팅목적의 분석을 수행할 때 평가모듈(1055)은 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수와 더불어 사용자의 소비패턴, 사용자의 관심사 등에 기초하여 사용자의 그룹군을 형성하고, 형성된 그룹군의 관심사를 추출하여 사용자에게 필요한 상품 그리고 프로모션 추천 요일 등을 선정할 수 있다. 나아가, 사용자가 사은품이나 구성품 일부를 챙긴 뒤 제품을 반품하거나, 착용 흔적이 있음에도 반품하거나 또한 주문취소가 반복되는 이른바 블랙컨슈머 또는 체리피커인지 여부도 SNS활동분석을 통해 파악할 수 있다.신뢰지수는 사용자의 평가신청서와 사용자의 SNS활동기록의 매칭여부에 따라 달라진다. 사용자의 거주지, 학적, 직업, 가족관계 등에 대해서 SNS활동정보를 분석하여 평가신청서와 매칭을 수행함으로써 신뢰지수가 산출된다. 이름, 나이와 같은 기본정보에 대해서는 불합치 할 경우 가중치를 두어 신뢰지수의 산출에 크게 영향을 미칠 수도 있다. 평가모듈(1055)은 SNS정보 외의 외부 정보를 이용하여 평가신청서의 진위여부를 판단할 수도 있다. 예컨대, 평가모듈(1055)은 사용자의 이름, 직장, 직위, 연봉 정보가 건강보험정보와 일치하는지 확인하며, 사용자의 동의하에 은행별 인터넷 뱅킹 잔액을 취합하여 사용자 평가신청서와 비교할 수도 있다. 사용자가 SNS의 정보를 보다 많이 공개하고 보다 많이 SNS를 활용하며, 평가신청서와 불일치 하지 않을 경우 높은 신뢰지수를 받을 수 있다. 만약 사용자의 정보가 대부분 공개되어 있지 않은 경우 사용자는 신뢰지수에서 높은 점수를 받을 수 없다.
평가모듈(1055)은 보다 정확한 분석을 위해 사용자의 관계망을 검토할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 서울대학교를 졸업하였다고 평가신청서에 기재하였으나 관계망에 서울대학교를 졸업한 사람의 숫자가 매우 적고, 이들과 소통을 거의 하지 않는다면, 학력을 의심할 수 있다. 또한, 사용자가 의사라고 평가신청서에 기재하였으나 관련된 직종의 사람들과 관계를 맺지 않고 소통을 하지 않고 있었다면 높은 신뢰지수를 받을 수 없다.
평가모듈(1055)은 만약 평가신청서와 SNS활동정보를 비교하여 이름과 같은 기본정보가 불일치하다고 판단되면 신뢰지수에서 최저점을 매길 수 있으며, 신뢰지수에서 최저점이 매겨지면 다른 지수의 점수와 무관하게 사용자의 요청이 반려될 수도 있다.
소통지수는 사용자가 다른 사용자들과 얼마나 소통하는지에 기초하여 산출된다. 이를 위하여 평가모듈(1055)은 상기 사용자의 SNS계정 상에서 타인의 게시물에 관심을 표현한 개수, 자신의 게시물에 타인이 관심을 표현한 개수, 사용자가 게시한 게시물의 개수, 사용자가 게시한 댓글의 개수, 사용자가 공유한 타인의 게시물의 개수, 사용자가 SNS계정을 이용한 시간 중 적어도 하나에 기초하여 사용자의 소통지수를 산출하며, 사용자와 연결성이 높은 친구와의 서로 게시물에 관심을 표현한 개수, 게시물을 공유한 개수, 댓글을 남긴 개수는 상기 소통지수에 가중치를 부여할 수 있다.
평가모듈(1055)은 단순히 좋아요, 공유, 댓글 등의 개수만을 카운팅 하는 것은 아니며, 밀접하게 연관되어 있는 친구들의 소통에 신뢰성을 높이 부여하여 가점을 부여할 수도 있다. 나아가, 콘텐츠를 공유하는 관계된 사용자들이 많은 것도 높은 소통지수를 획득할 수 있는 요소 중 하나가 될 수 있다.
예시로서, 평가모듈(1055)은 사용자가 관심을 표시한 수, 댓글 수, 공유 수, 답글 평균 시간, SNS계정을 사용한 기간, 최근 게시물 수, 컨텐츠 수, 컨텐츠 종류의 다양성 등을 판단한다.
관리지수는 자기관리를 잘하는지, 즉, 사용자가 자신의 SNS계정을 잘 관리해 왔는지에 대한 지수를 의미한다. 평가모듈(1055)은 사용자가 유사한 종류의 컨텐츠를 꾸준히 게시하는지 등에 기초하여 관리지수를 평가한다. 이를 위해 평가모듈(1055)은 분석모듈(1053)로부터 분석된 결과를 전달받는다. 분석모듈(1053)은 마이닝된 컨텐츠의 종류를 사전에 분석한다. 분석모듈(1053)은 컨텐츠가 사진, 글 또는 동영상 인지, 컨텐츠가 담고 있는 내용을 인물, 동물, 풍경, 음식인지, 인물이라면 본인인지 가족인지 친구인지, 게시글에 해시태그는 얼마나 설정하는지 글자는 몇 개나 들어가는지 등을 분석을 수행한다.
평가모듈(1055)은 분석모듈(1053)로부터 전달받은 결과를 참조하여 사용자가 일관성있게 콘텐츠를 관리하고 있는지, 다른 사용자들 역시 콘텐츠를 잘 관리하고 있는지 여부를 분석할 수 있다. 사용자 본인의 컨텐츠 일관성이 떨어지더라도 관계를 맺고 있는 다른 사용자들의 컨텐츠가 일관성이 강하다면 사용자의 관리지수 역시 높게 평가할 수 있다.
평가의 결과는 신용등급, 인사기용가능성, 적성, 마케팅용이성 등 분석요청자에 의해 요청된 평가점수를 포함한다. 평가모듈(1055)은 필요에 따라 평가결과에 기초하여 평가보고서를 생성하 수도 있다. 평가모듈(1055)이 사용자를 평가하는 과정에서 외부 데이터를 추가로 수신하여 보고서 생성에 활용할 수도 있다. 평가모듈(1055)에 머신러닝을 적용함으로써 평가 횟수를 거듭할수록 보다 더 정확한 보고서 생성이 가능하게 된다.
보안모듈(1057)은 신용등급과 같은 개인식별정보를 삭제하고, 생성된 정보에 마스킹 등 보안암호화를 수행하여 전달하는 역할을 수행한다. 보안암호화가 수행된 정보는 저장부(101)에 저장되며, 통신부(103)를 통해 분석요청서버(300)로 전달된다.
도 8을 참조하면, 마이닝모듈(1051)에서 정보가 마이닝되고, 분석모듈(1053)에서 데이터가 분석되어, 평가모듈(1055)에서 신뢰지수(801), 소통지수(803) 및 관리지수(805)로 산출되어 저장되는 예가 도시된다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 SNS활동정보 분석에 의해 생성된 보고서의 예를 도시한다.
SNS분석서버(100)는 분석요청서버(300)의 요청에 따라 평가점수 또는 평가등급뿐 아니라, 사용자의 SNS를 분석한 분석보고서(900)를 생성하여 제공할 수 있다. 생성된 분석보고서(900)에는 사용자의 인적사항, 사용자의 각 지수에 대한 평가점수, 형성된 관계망, 사용자의 평가등급 등에 대한 정보가 기재된다.
추가적으로, 분석보고서(900)에는 사용자의 어떠한 점을 참조하여 평가되었음을 뒷받침 하기 위한 근거로서 논문 등이 제시될 수 있으며, 사용자가 점수를 보다 보완하기 위해 어떠한 점이 부족한지 등에 대한 내용을 제시할 수도 있다.
마케팅 목적의 분석이 진행될 때 보고서(900)는 사용자의 각 지수, 사용자의 SNS이용형태 등에 대한 내용뿐아니라, 사용자의 소비패턴, 사용자의 관심사, 사용자의 소비그룹군 등에 대한 정보와 사용자에 대한 추천상품 프로모션 추천 요일 등에 대한 내용을 포함시킬 수 있다. 나아가, 사용자가 사은품이나 구성품 일부를 챙긴 뒤 제품을 반품하거나, 착용 흔적이 있음에도 반품하거나 또한 주문취소가 반복되는 이른바 블랙컨슈머 또는 체리피커인지 여부도 분석을 통해 보고서에 제공할 수도 있다.

Claims (10)

  1. 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 사용자의 평가신청서를 포함하는 정보를 이용하여 상기 사용자의 SNS활동을 분석하며, 상기 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 서버.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 SNS계정에서 개인정보, 작성된 컨텐츠, 공유된 컨텐츠, 친구관계, 활동내용 중 적어도 하나를 수집하며, 수집된 내용에 대해 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝 및 소셜 네트워크 분석을 수행하여 상기 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 평가하고, 상기 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하도록 구성되는 서버.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 평가신청서와 상기 수집된 내용을 비교하여 일치되는 정도가 높을수록 상기 사용자의 신뢰지수를 높게 평가하는 서버.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 상기 SNS상의 활동 정도가 높을수록 상기 사용자의 소통지수를 높게 평가하는 서버.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 상기 SNS계정 상에서 타인의 게시물에 관심을 표현한 개수, 자신의 게시물에 타인이 관심을 표현한 개수, 상기 사용자가 게시한 게시물의 개수, 상기 사용자가 게시한 댓글의 개수, 상기 사용자가 공유한 타인의 게시물의 개수, 상기 사용자가 상기 SNS계정을 이용한 시간 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 소통지수를 평가하며, 상기 사용자와 연결성이 높은 친구와의 서로 게시물에 관심을 표현한 개수, 게시물을 공유한 개수, 댓글을 남긴 개수는 상기 소통지수에 가중치를 부여하는 서버.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자 및 상기 사용자와 연결된 친구들이게시하는 컨텐츠의 종류, 빈도수 및 내용 중 적어도 하나를 분석하여 상기 사용자 및 상기 사용자와 연결된 친구들이 게시하는 컨텐츠의 일관성이 높을수록 상기 사용자의 관리지수를 높게 평가하는 서버.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 평가점수는 상기 사용자에 대한 신용평가, 상기 사용자에 대한 인사평가 및 상기 사용자에 대한 마케팅전략 중 적어도 하나를 포함하는 서버.
  8. 사용자의 SNS계정에 대한 정보와 사용자의 평가신청서를 포함하는 정보를 이용하여 상기 사용자의 SNS활동을 분석하는 단계; 및
    상기 분석된 사용자의 SNS활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 단계를 포함하는 SNS 분석을 통한 사용자 평가 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 사용자의 SNS활동을 분석하는 단계는,
    상기 사용자의 SNS계정에서 개인정보, 작성된 컨텐츠, 공유된 컨텐츠, 친구관계, 활동내용 중 적어도 하나를 수집하며, 수집된 내용에 대해 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝 및 소셜 네트워크 분석을 수행하여 상기 사용자의 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수를 평가하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하여 제공하는 단계는,
    상기 신뢰지수, 소통지수 및 관리지수에 기초하여 상기 사용자에 대한 평가점수를 산출하는 단계를 포함하는 SNS 분석을 통한 사용자 평가 방법.
  10. 사용자단말기;
    상기 사용자단말로부터 수신된 사용자의 SNS계정정보 및 평가신청서를 평가분석서버로 전달하고, 상기 평가분석서버로부터 수신된 상기 사용자에 대한 평가점수를 상기 사용자단말기로 제공하는 분석요청서버;
    상기 분석요청서버로부터 수신된 상기 사용자의 SNS계정정보, 평가신청서 및 상기 사용자의 SNS계정에 대한 SNS활동정보요청을 SNS서버로 전달하고, 상기 SNS서버로부터 수신된 상기 SNS활동정보를 분석하여 상기 평가점수를 산출하여 상기 평가신청서버로 제공하는 SNS분석서버;
    상기 평가분석서버로부터 상기 사용자의 SNS계정정보, 평가신청서 및 상기 사용자의 SNS계정에 대한 SNS활동정보요청이 수신되면, 상기 SNS계정으로 활동한 내역을 포함하는 SNS활동정보를 상기 평가분석서버로 전송하는 SNS서버를 포함하는 사용자 평가 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022148409A (ja) * 2021-03-24 2022-10-06 本田技研工業株式会社 点検作業管理装置、及び、点検作業管理方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022269861A1 (ja) * 2021-06-24 2022-12-29 日本電信電話株式会社 情報収集システム、情報管理システム、情報収集方法、プログラム
CN115687974B (zh) * 2022-10-27 2023-06-09 深圳市黑金工业制造有限公司 一种基于大数据的智慧互动黑板应用评价系统及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060042483A1 (en) * 2004-09-02 2006-03-02 Work James D Method and system for reputation evaluation of online users in a social networking scheme
KR20140078008A (ko) * 2012-12-13 2014-06-25 에스케이플래닛 주식회사 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법
KR101535788B1 (ko) * 2013-08-20 2015-07-13 김시영 Sns 관계망을 이용한 소셜 네트워크 마케팅 방법
KR20150099639A (ko) * 2014-02-21 2015-09-01 주식회사 아큐파이 Sns에 기반한 인재 추천 방법 및 장치
KR20180011692A (ko) * 2016-07-25 2018-02-02 주식회사 프로핏 Sns를 이용한 개인 신용 대출 신용 평가 방법 및 장치

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101729633B1 (ko) * 2011-03-03 2017-04-24 삼성전자주식회사 통신 시스템에서 소셜 네트워크 서비스의 컨텐츠를 공유하기 위한 장치 및 방법
JP6084102B2 (ja) * 2013-04-10 2017-02-22 テンソル・コンサルティング株式会社 ソーシャルネットワーク情報処理装置、処理方法、および処理プログラム
JP6369053B2 (ja) * 2014-02-28 2018-08-08 日本電気株式会社 マッチング装置、マッチング方法及びプログラム
JP6096866B1 (ja) * 2015-11-11 2017-03-15 ヤフー株式会社 実行装置、実行方法及び実行プログラム
CN105869035A (zh) * 2016-04-07 2016-08-17 中国联合网络通信集团有限公司 一种移动用户信用评估方法及装置
CN106156941B (zh) * 2016-06-06 2018-01-23 腾讯科技（深圳）有限公司 一种用户信用评分优化方法和装置
CN106447434A (zh) * 2016-09-14 2017-02-22 全联征信有限公司 个人信用生态平台
CN107705036A (zh) * 2017-10-27 2018-02-16 杭州呯嘭智能技术有限公司 基于多维度数据的动态信用评估方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060042483A1 (en) * 2004-09-02 2006-03-02 Work James D Method and system for reputation evaluation of online users in a social networking scheme
KR20140078008A (ko) * 2012-12-13 2014-06-25 에스케이플래닛 주식회사 소셜네트워크 이용자의 영향력정보 결정 시스템 및 방법
KR101535788B1 (ko) * 2013-08-20 2015-07-13 김시영 Sns 관계망을 이용한 소셜 네트워크 마케팅 방법
KR20150099639A (ko) * 2014-02-21 2015-09-01 주식회사 아큐파이 Sns에 기반한 인재 추천 방법 및 장치
KR20180011692A (ko) * 2016-07-25 2018-02-02 주식회사 프로핏 Sns를 이용한 개인 신용 대출 신용 평가 방법 및 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2022148409A (ja) * 2021-03-24 2022-10-06 本田技研工業株式会社 点検作業管理装置、及び、点検作業管理方法
JP7328272B2 (ja) 2021-03-24 2023-08-16 本田技研工業株式会社 点検作業管理装置、及び、点検作業管理方法

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