사이버컴과 네트워크분석 11주차 1

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사이버컴과 네트워크분석 11주차 1

  1. 1. 영남대학교 문과대학 언론정보학과 교수 박한우 영남대학교 문과대학 언론정보학과 교수 박한우 11주차 : 의미 네트워크 분석/인터넷 거버넌스 1차시: 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 이해 2차시: SNS와 인터넷 거버넌스
  2. 2. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)을 이해한다. 1. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)이란? 2. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)의 역사 3. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)의 장단점 4. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)관련 연구 5. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis) 도구 (KrKwic) 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 의미 네트워크. Semantic Network Analysis키워드 학습순서 학습목표
  3. 3. 1. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)이란? • 네트워크를 기초로 한 지식표현 방법 • 사회 네트워크 분석(social network analysis): 사회의 시스템 구조를 행위자들 이 맺고 있는 ‘관계’를 통해서 봄.즉, 특정 사회 현상을 만들어내는 기본 단위가 각각의 개체가 아니라 연결된 행위자들 간의 관계를 바탕으로 한 상호작용에 서 비롯된다고 보는 것. • 이런 행위자들 간의 지속적인 상호작용은 하나의 연결망(network)를 형성하게 되는데, 이처럼 관계성을 가진 연결망, 즉 구조(structure)를 살피는 것이 주요 한 분석 틀.
  4. 4. 1. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)이란? • 연결망 구조 내에서 행위자가 어떤 ‘위치’에 자리해 있는지를 살피는 동시에, 특정 현상의 연결망 ‘구조’가 어떤 형태를 띄고 있는지를 살핌으로써 개별적인 행위자들이 갖는 기회 혹은 제약을 파악(Wasserman & Faust, 1994)하는, 주 로 두 가지 관점에서 연결망 구조를 살핌. 사회 연결망 방법론의 관점에서 메시지를 분석할 때 중점적으로 살피는 것 은 핵심 단어 간 의미론적 연관(semantic association)임(박한우 & Leydesdorff, 2004). 특정 행위자가 연결망 상에서 어떠한 구조적 위치를 차지하고 있느냐에 따 라 접촉할 수 있는 연결망의 범위가 달라지게 됨(김상배, 2011).
  5. 5. 1. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)이란? • 연결망을 구성하는 행위자(node)는 단어로, 단어들 사이의 연결은 행위자 사 이의 관계(tie)로 인식하여 이들 간의 관계를 분석. <출처: 위키피디아>
  6. 6. 1. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)이란? <출처: 박지영,김태호,박한우,2013, 의미연결망 분석을 통한 셀러브리티의 SNS 메시지 탐구, 방송통신연구.>
  7. 7. System Development Corporation의 Robert F. Simmons에 의해 발전되었 고 이후 Allan M. Collins와 그의 동료들에 의해 집중적으로 연구. 1960년대부터 1980년대까지 하이퍼텍스트 시스템 안에서 가장 기본단위 의 시맨틱 링크의 개념으로 연구되며 큰 영향을 끼쳤으며 HTML과 XML로 의 적용이 시도되어오고 있음. 2. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)의 역사 • Cambridge Language Research Unit의 Richard H. Richens가 1956년에 자연 어를 지식으로 표현하기 위해 처음으로 창안. 1960년대 초반 1960년대부터 1980년대까지
  8. 8. 3. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)의 장단 점 장점 단점 • 매우 복잡한 분류나 인과관계 를 갖는 추론에 자연스러운 표현 이 가능. • 지식베이스의 크기가 커지면 너무 복잡해지므로 다루기 힘듦.
  9. 9. 4. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis)관련 연 구 • 연결망 구조를 통해 현상을 탐구하는 연구는 다루는 목적에 따라 사람과 관련 된 사회, 행동과학 분야뿐 아니라 물리, 자연과학과 같은 분야에서 출발하여 점 차 사회과학분야로까지 적용 범위를 넓혀 활용. 트위터에서 활동하는 정치인들의 메시지를 분석한 연구 - 여당은 사적인 대화가 주를 이루는 한편 야당에서는 정치 사회적 이슈 등 공적 영역과 관 련된 주제를 주로 다룸(윤호영, 박한우 2011). 트위터 상에서 세종시와 같은 현안을 두고 어떤 사용자들이 영향력을 가지 고 이슈를 전파하는지를 분석한 연구(Hsu, Park & Park, 2010). 한국인들의 트위터 활동을 사용자들이 사용한 트윗을 바탕으로 연결망 모 델을 통해 분석(장덕진·김기훈, 2011). 최근 SNS가 성장하면서 이를 분석하는 연구들이 활발하게 이루어 짐.
  10. 10. 네델란드 암스테르담 대학교의 Loet Leydesdorff 교수가 개발한 Full Text 소프트웨어를 한국어 분석을 위해 변형 5. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis) 도구 (KrKwic) Korean Key Words In Context KrKwic 단어 빈도 분석을 통해 핵심어, 주요 이미지, 중요 이슈를 파 악함 KrTitle 논문, 웹사이트, 기사, 특허, 법조문 등의 제목과 요약문 또는 주관식 응답, 드라마나 영화의 대사, 조직 목표, 광고 카피, 일 상 대화 같이 비교적 짧은 메시지 KrText KrTitle로 처리하기에 분량이 비교적 많은 메시지를 독립적인 파일로서 취급하여 분석
  11. 11. 5. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis) 도구 (KrKwic) <한겨례의 박근혜 관련기사 제목에 나타난 주요어의 네트워크 지도> <출처: 박한우, Loet Leydesdorff, 한국어의 내용분석을 위한 KrKwic 프로그램의 이해, 2004.>
  12. 12. 5. 의미 네트워크 분석(Semantic network Analysis) 도구 (KrKwic) <조선일보와 한겨례의 박근혜 관련 기사 제목에 나타난 주요어 네트워크 지도> <출처: 박한우, Loet Leydesdorff, 한국어의 내용분석을 위한 KrKwic 프로그램의 이해, 2004.>
  13. 13. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 가. 아울림 서비스 • 토픽 클러스터링 기술을 적용 • 웹에서 추출된 지식을 연결, 그 연관관계를 밝힘으로 사용자에게 통찰력 제공
  14. 14. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 나. LG전자 특허 및 지식맵 분석 • 한국, 일본, 미국(영어권)의 특허 3000만건을 분석, 기술 주제 별 특허 맵을 자 동 생성, 연관/선행 특허를 자동 분석 <Powered by [IN2]Discovery & RDF>
  15. 15. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 다. 삼성전자 신기술 센싱 • 삼성전자 KMS의 비정형 정보와 특허,논문 등 외부 의 비정형 정보를 통합 분 석하여, 새로운 지식, 기술 을 발견하고 이를 분석하도 록 지원
  16. 16. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 라. KISTI 학술 지식 네트워크 분석 • 논문에 대해서 국가, 기관, 저자 등 분석 대상을 설정하고, 개체 간 존재하는 동시출현 패턴과 지식 네트워크를 분석
  17. 17. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 바. 부산지식네트워크 (BKMnet) “창조적 지식 도시 부산” 달성을 위해, 신뢰도 높은 시맨틱 소셜 네트워크의 구 축과 분석, 검색 서비스를 제공함으로 전문가 발굴과 지식 소통 활성화
  18. 18. 6. 의미 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 사례 마. DIscovery 쌈지 • e-mail과 첨부 문서에 기반한 시맨틱 소셜 네트워크 및 지식 유통구조 분석 시스템
  19. 19. 연결망 구조를 살필 때, 연결망 구조 내에서 행위자가 어떤 ‘위치’ 에 자리해 있는지를 살피는 동시에, 특정 현상의 연결망 ‘구조’가 어떤 형태를 띄고 있는지를 살핌으로써 개별적인 행위자들이 갖 는 기회 혹은 제약을 파악해야 한다. QUIZ O X
  20. 20. • 의미 네트워크란(Semantic network): 네트워크를 기초로 한 지식표현 방법 • 의미 네트워크(Semantic network): 매우 복잡한 분류나 인과관계를 갖는 추 론에 자연스러운 표현이 가능하다는 장점/지식베이스의 크기가 커지면 너무 복잡해지므로 다루기 힘들다는 단점 학습정리

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