4. 아무리 생각해도 뭐가 이상해서 찾아 봤습니다
http://mia.kaist.ac.kr/publications/rumor/
1. 트위터에 오고가는 많은 이야기가 있는데
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가 내용이 있는 것처럼 만
들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이 몇 신데 이걸 써야하는거 아 그런다고 내가 이걸
진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬
나
2. 그 중에서 루머는 이런 특징이 있어서
•
잊을만 하면 한 번씩 터져나온다!
•
평소엔 잘 모르는 사람들끼리도 이야기를 돌린다!
•
추측이나 감정적인 표현이 들어간다!
샘플 데이터를 바탕으로 약 85~90% 가량의 분류 정확도…
3. 어떤 트윗이 루머에 속하는지 분류할 수 있다
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가 내용
이 있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이 몇 신데 이걸
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가 내용
프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나
이 있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이 몇 신데 이걸
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가 내용
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데
이 있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이 몇 신데 이걸
프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데 내용
@소셜경험전략 이걸 트위터 타임라인 피드라고 해야되나 뭔가
이 프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나 몇 신데 이걸
있는 것처럼 만들기는 해야겠는데 귀찮네 지금 시간이
써야하는거 아 그런다고 내가 이걸 진짜 올릴지 아닌지도 모르겠는데
프로필 사진이라도 넣고 좀 공간이라도 줄일걸 그랬나
5. 그런데 중요한게 하나 있다
확실한 사실은,
글쓴이는 글을 쓴 시점에
진위를 확인하지 못했다는 것
뿐!
7. 비유하자면 이런 얘기다
어린 아이는 사람의 성별구분을 어떻게 익혀갈까?
• 스타일 특징: 옷(치마/바지), 악세서리
• 그 중에서도 특히, 머리카락 길이
• 목소리 톤
• 행동 특징
• 소지품
• 기타등등 기타등등…
확실히 구분하고 있습니다
8. 인간의 뇌는 패턴 인식, 분류를 워낙 잘 해서
치마를 입었지만 남자
싸움 잘 하지만 여자
프로필 사진은 여자이지만 남자
수 많은 경험을 쌓고 쌓아가다 보면, 직관적으로 구분한다
9. 그러나 실수도 끊이지 않는다…
여성 측으로 구분했지
만, 실제론 남성
여성
남성
‘개체 속성’을 통해 집단을 ‘분류‘하는 방법.
최근 빅데이터 기술의 한 축으로 주목받는
ML(=기계학습, Machine Learning)의 주요 테마.
뭐 그냥 그렇다구요…
애니웨이,
10. 뭔 소린진 알겠는데, 굳이 빅데이터일 필욘 없지 않나?
데이터(=경험)가 많을수록 판단이 향상되고,
과거엔 엄두도 못 내던 대용량 데이터 처리를
실전 배치할 수 있게 되었다는게 포인트!
13. 정리!
원 논문은, 빅데이터 분석을 통한 루머(뜬소문) 분류 문제에서
‘잊혀질만 하면 또 반복되는 특성’을 추가로 고려하면
그렇다고 루머가 진실인지 거짓인지까지
판단할 수 있다는건 아니다…
정확도를 향상시킬 수 있음을 확인했다.
ML 뿐만 아니라, 오늘날 빅데이터 기술로, 종전엔 불가능했던
분석, 해석이 가능해졌다.
그렇다고 SF를 만들면 곤란하다…
빅데이터는 어렵고 복잡하기 때문에 쉽게 오해받고,
…때론 이해관계 때문에 과장해서 오해를 유도하기도 한다
그렇다고 무시하면……
- 소셜경험전략
14. 첨부 이미지 링크
2 페이지
http://mlbpark.donga.com/mbs/articleV.php?mbsC=bullpen&mbsIdx=3249562&cpage=&mbsW=&select=&opt=&keyword=
3 페이지
http://igcs.khcu.ac.kr/board/view.jsp?m=50026&BRD_NO=738098
http://jinto.pe.kr/2231
6페이지
http://lunatree.tistory.com/36
7 페이지
http://blog.daum.net/chefchef80/32
http://blog.daum.net/arwda/3361
8페이지
http://peterkoon.egloos.com/v/1208814
http://isplus.joins.com/article/524/13595524.html
http://531style.tistory.com/entry/netkama
9페이지
http://marchbest.tistory.com/112
10 페이지
http://www.sas.com/offices/asiapacific/korea/data-quality/index.html
http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sosacha&logNo=120153708318
11 페이지
http://acornpub.co.kr/blog/426
http://uncyclopedia.kr/wiki/%EA%B0%9C%EA%B7%B8%EB%A7%8C%ED%99%94_%EB%B3%B4%EA%B8%B0_%EC%A2%8B%EC%9D%80_%EB%82%A0
12페이지
http://luv4.us/archives/1824
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