시대의 화두, 빅데이터
학력
한국외대(학사)-서울대(석사)-뉴욕주립대(박사) 졸업
경력
한국정보화진흥원-네델란드왕립아카데미-옥스퍼드인터넷연구소
연구성과
SNS와 빅데이터를 이용하여 인간관계와 사회현상을 분석하여 세계적 연구성과를 냄 (이력서 참조)
사회봉사
함께하는 마음재단 (사회복지법인) 후원회 운영위원
경산시장애인복지관(기아대책) 후원회 이사
언론
- 박한우의 소통 비타민, KBS 라디오 빅데이터로 보는 세상 등
박한우(45) 영남대 언론정보학과 교수가 과학정보학 분야 노벨상으로 불리는 '데릭 솔라 프라이스' 상 후보에 선정돼 수상 여부에 관심이 쏠리고 있다. 데릭 솔라 프라이스 상은 현재까지 아시아 국가 수상자가 한 명도 없었으며 박 교수는 올해 아시아 국가에서는 유일하게 후보자 명단에 이름을 올렸다. 박 교수는 웹의 계량적 분석을 뜻하는 '웹보메트릭스'와 '빅데이터' 분야의 국내 권위자다. 그는 그동안 웹사이트의 콘텐츠와 하이퍼링크를 통한 사회네트워크 분석을 주제로 100여 편의 논문을 세계 저명학술지에 게재하는 등 탁월한 연구 성과를 내며 주목을 받았다. 특히 2014년에는 64년 동안(1948~2012) 75개국에서 발표된 계량정보학 분야 5417편의 논문을 생산성, 영향력, 협업 측면에서 분석한 결과, 박 교수는 매개중심성(한 개인이 전체 네트워크에서 중개자 역할을 얼마나 잘 수행하는지를 보여주는 지표)순위에서 13위에 오르기도 했다.박 교수는 이런 성과를 인정받아 SSCI 국제 학술지인 '빅데이터와 사회', '기술예측과 사회변화', '과학계량학' 편집위원으로 활동 중이다. 그는 인터넷에서 소비되는 다양한 정보를 체계적으로 분석하기 위해 글로벌 빅데이터 분야 전문가들로 구성된 '세계트리플헬릭스미래전략학회'를 창립하기도 했다. 한편 '과학계량학의 아버지'로 불리는 '데릭 솔라 프라이스'는 1963년 그의 저서 '작은 과학, 거대 과학', 1965년 세계적인 과학 저널 '사이언스'에 게재된 '과학논문 네트워크'를 통해 과학계의 지식 생산과 인용 구조를 규명한 인물로 유명하다. 과학계량학은 학문 분야의 생성과 발전을 연구자들의 형태와 출판물에 근거해 계량적으로 분석하는 '과학의 과학'으로 오늘날 '빅데이터' 탄생에 큰 기여를 했다. '데릭 솔라 프라이스' 상은 1984년 미국의 유진 가필드가 과학기술논문인용색인(SCI) 데이터베이스를 창립한 공로로 제1회 수상자로 선정됐으며 지금까지 총 18명이 수상했다. 올해 최종 수상자는 이달 15일 결정된다.
시대의 화두, 빅데이터
학력
한국외대(학사)-서울대(석사)-뉴욕주립대(박사) 졸업
경력
한국정보화진흥원-네델란드왕립아카데미-옥스퍼드인터넷연구소
연구성과
SNS와 빅데이터를 이용하여 인간관계와 사회현상을 분석하여 세계적 연구성과를 냄 (이력서 참조)
사회봉사
함께하는 마음재단 (사회복지법인) 후원회 운영위원
경산시장애인복지관(기아대책) 후원회 이사
언론
- 박한우의 소통 비타민, KBS 라디오 빅데이터로 보는 세상 등
박한우(45) 영남대 언론정보학과 교수가 과학정보학 분야 노벨상으로 불리는 '데릭 솔라 프라이스' 상 후보에 선정돼 수상 여부에 관심이 쏠리고 있다. 데릭 솔라 프라이스 상은 현재까지 아시아 국가 수상자가 한 명도 없었으며 박 교수는 올해 아시아 국가에서는 유일하게 후보자 명단에 이름을 올렸다. 박 교수는 웹의 계량적 분석을 뜻하는 '웹보메트릭스'와 '빅데이터' 분야의 국내 권위자다. 그는 그동안 웹사이트의 콘텐츠와 하이퍼링크를 통한 사회네트워크 분석을 주제로 100여 편의 논문을 세계 저명학술지에 게재하는 등 탁월한 연구 성과를 내며 주목을 받았다. 특히 2014년에는 64년 동안(1948~2012) 75개국에서 발표된 계량정보학 분야 5417편의 논문을 생산성, 영향력, 협업 측면에서 분석한 결과, 박 교수는 매개중심성(한 개인이 전체 네트워크에서 중개자 역할을 얼마나 잘 수행하는지를 보여주는 지표)순위에서 13위에 오르기도 했다.박 교수는 이런 성과를 인정받아 SSCI 국제 학술지인 '빅데이터와 사회', '기술예측과 사회변화', '과학계량학' 편집위원으로 활동 중이다. 그는 인터넷에서 소비되는 다양한 정보를 체계적으로 분석하기 위해 글로벌 빅데이터 분야 전문가들로 구성된 '세계트리플헬릭스미래전략학회'를 창립하기도 했다. 한편 '과학계량학의 아버지'로 불리는 '데릭 솔라 프라이스'는 1963년 그의 저서 '작은 과학, 거대 과학', 1965년 세계적인 과학 저널 '사이언스'에 게재된 '과학논문 네트워크'를 통해 과학계의 지식 생산과 인용 구조를 규명한 인물로 유명하다. 과학계량학은 학문 분야의 생성과 발전을 연구자들의 형태와 출판물에 근거해 계량적으로 분석하는 '과학의 과학'으로 오늘날 '빅데이터' 탄생에 큰 기여를 했다. '데릭 솔라 프라이스' 상은 1984년 미국의 유진 가필드가 과학기술논문인용색인(SCI) 데이터베이스를 창립한 공로로 제1회 수상자로 선정됐으며 지금까지 총 18명이 수상했다. 올해 최종 수상자는 이달 15일 결정된다.
2016년 촛불집회는 과거와 달리 수도권뿐만 아니라 지방에서도 전개되었다. 그러나 서울 광화
문 광장 이외에서 진행된 촛불집회에 대한 사회적 관심은 그 중요성에 비해서 주목받지 못했다.
이 연구는 지방의 촛불집회 특히, 대통령의 정치적 고향인 대구·경북(TK) 촛불집회에 주목하였
다. 본 논문은 페이스북에 남겨진 데이터를 이용해 촛불집회에 나타난 TK지역 여론의 행위자와
댓글의 내용을 검토한다. 첫째, 페이지의 운영주체에 따라 페이스북 이용자 행위의 차이가 있는
지 살펴보았다. 둘째, 집회유형에 따른 댓글의 의견과 그 전개양상이 다른지 살펴보았다. 분석방
법으로 이용자 반응분석, 연결망분석(social network analysis), 의미망분석이 사용되었다. 연구결과,
페이스북 이용자들의 관심도, 참여율, 응집도는 전통 미디어에서 운영한 페이지보다 시민참여형
UCC(user created content) 페이지에서 높게 나타났다. 집회유형으로 보면, 촛불집회 댓글들과 비
교해 ‘박사모’ 반응에서 노인폄하 단어 등 부정적 단어들이 더 자주 출현했다. 이 연구는 페이스
북 댓글 데이터를 이용해서 기존에 자주 수행된 마케팅과 선거캠페인을 넘어서 새로운 연구방향
을 제시했다는 점에서 학술적 의미뿐만 아니라 사회적 가치가 있다.
강남스타일 You tube 방송학회 chapter (31oct2014)Han Woo PARK
*이 원고를 인용하기를 원하시면
박지영, Weiai Wayne Xu, 박한우 (2014 Work-in-progress). 강남스타일 유튜브 사례분석(안). 김성태 (편집). <빅데이터> (안). 방송학회 기획저서.
강남스타일 YouTube 사례분석 본 연구는 YouTube Kpop 연구 프로젝트의 일부로서 국제저널에 논문 투고 진행중임
박지영 heytree@ynu.ac.kr
(영남대학교 동아시아문화학과 박사과정)
Weiai Wayne Xu weiai.wayne.xu@gmail.com
(미국 뉴욕 주립대SUNY BUFFALO 커뮤니케이션 박사과정)
박한우 hanpark@ynu.ac.kr
(교신저자, 영남대학교 언론정보학∙디지털 융합 비지니스∙동아시아 문화학과 교수)
아시아 지역을 중심으로 한국의 TV드라마, 대중음악, 영화 등이 활발하게 진출하면서 시작된 초기의 한류 열풍은 이내 사그라들 것이란 견해가 지배적이었다. 그러나 최근까지도 한류의 열풍은 줄어들 기세 없이 그 파급력을 점차 넓혀왔다. 특히 최근 서구권까지 영향력을 넓힌 한류의 놀랄만한 성공은 소셜미디어의 역할과 영향에 대한 관심으로 이어지고 있다(Kim & Lee, 2012). 이러한 분위기 속에서 유명한 한국 대중음악, 다시 말해, ‘Kpop’으로 명명되는 음악 또한 전 세계 청자들 사이에서 중요한 커뮤니케이션 채널로 자리 잡았다. 음악과 같은 콘텐츠(TV 드라마와 영화를 포함해서)는 일상문화 생활에 쉽게 융화되기 때문에 더 쉽게 자리 잡을 수 있었다.
이러한 관점에서 이 연구는 한국의 가수 싸이PSY와 그의 노래, 강남스타일에 초점을 맞춰 소셜미디어 환경에서의 Kpop 연구를 진행하고자 한다. 특히 강남스타일의 확산 과정에서는 다양한 인터넷 기반 기술이 활용되었는데 그 중에서도 유튜브는 중요한 역할을 수행했다고 할 수 있다(YouTube Trends Team, 2012). 전통적인 매스미디어들은 ‘강남스타일’이 전 세계적으로 ‘시청’되었다는 점에 주목하여 이 과정에서 유튜브가 수행한 중심적인 역할에 관심을 기울이고 있다. 반면 학계에서는 유튜브에서의 강남스타일의 네트워크에 관한 실증적인 연구를 찾아보기 힘든 편이다.
보다 구체적으로, 이 연구는 소셜네트워크 상에서 Kpop을 중심으로 한류의 커뮤니케이션 이슈에 대해 중점적으로 연구하고자 한다. 한류는 아시아를 너머 빠르게 전파되었으며 전 세계적으로 확산된 하나의 문화현상이 되었다. 이러한 현상을 다룬 기존 연구들은 크게 2가지 주제로 분류될 수 있다. 우선, 어떤 연구들은 한국의 대중문화 환경이 인터넷으로 인해서 기존의 전통적인 하향식 채널 환경으로부터 정보의 흐름이 보다 자유롭고 협력적인 플랫폼으로 바뀌었다는 생각을
2010년 5월 디지털 혁명의 빛과 그늘을 주제로 르네21의 금요대중강좌에서 발표한 자료입니다.
뉴미디어와 소통의 정치학(2009)의 저자 강장묵의 강의 교안입니다.
책에 있는 이미지와 간략한 설명 그리고 새롭게 추가한 사진 동영상 등이 담겨있습니다.
출처를 밝히고 자유로운 이용을 권장합니다.
2016년 촛불집회는 과거와 달리 수도권뿐만 아니라 지방에서도 전개되었다. 그러나 서울 광화
문 광장 이외에서 진행된 촛불집회에 대한 사회적 관심은 그 중요성에 비해서 주목받지 못했다.
이 연구는 지방의 촛불집회 특히, 대통령의 정치적 고향인 대구·경북(TK) 촛불집회에 주목하였
다. 본 논문은 페이스북에 남겨진 데이터를 이용해 촛불집회에 나타난 TK지역 여론의 행위자와
댓글의 내용을 검토한다. 첫째, 페이지의 운영주체에 따라 페이스북 이용자 행위의 차이가 있는
지 살펴보았다. 둘째, 집회유형에 따른 댓글의 의견과 그 전개양상이 다른지 살펴보았다. 분석방
법으로 이용자 반응분석, 연결망분석(social network analysis), 의미망분석이 사용되었다. 연구결과,
페이스북 이용자들의 관심도, 참여율, 응집도는 전통 미디어에서 운영한 페이지보다 시민참여형
UCC(user created content) 페이지에서 높게 나타났다. 집회유형으로 보면, 촛불집회 댓글들과 비
교해 ‘박사모’ 반응에서 노인폄하 단어 등 부정적 단어들이 더 자주 출현했다. 이 연구는 페이스
북 댓글 데이터를 이용해서 기존에 자주 수행된 마케팅과 선거캠페인을 넘어서 새로운 연구방향
을 제시했다는 점에서 학술적 의미뿐만 아니라 사회적 가치가 있다.
강남스타일 You tube 방송학회 chapter (31oct2014)Han Woo PARK
*이 원고를 인용하기를 원하시면
박지영, Weiai Wayne Xu, 박한우 (2014 Work-in-progress). 강남스타일 유튜브 사례분석(안). 김성태 (편집). <빅데이터> (안). 방송학회 기획저서.
강남스타일 YouTube 사례분석 본 연구는 YouTube Kpop 연구 프로젝트의 일부로서 국제저널에 논문 투고 진행중임
박지영 heytree@ynu.ac.kr
(영남대학교 동아시아문화학과 박사과정)
Weiai Wayne Xu weiai.wayne.xu@gmail.com
(미국 뉴욕 주립대SUNY BUFFALO 커뮤니케이션 박사과정)
박한우 hanpark@ynu.ac.kr
(교신저자, 영남대학교 언론정보학∙디지털 융합 비지니스∙동아시아 문화학과 교수)
아시아 지역을 중심으로 한국의 TV드라마, 대중음악, 영화 등이 활발하게 진출하면서 시작된 초기의 한류 열풍은 이내 사그라들 것이란 견해가 지배적이었다. 그러나 최근까지도 한류의 열풍은 줄어들 기세 없이 그 파급력을 점차 넓혀왔다. 특히 최근 서구권까지 영향력을 넓힌 한류의 놀랄만한 성공은 소셜미디어의 역할과 영향에 대한 관심으로 이어지고 있다(Kim & Lee, 2012). 이러한 분위기 속에서 유명한 한국 대중음악, 다시 말해, ‘Kpop’으로 명명되는 음악 또한 전 세계 청자들 사이에서 중요한 커뮤니케이션 채널로 자리 잡았다. 음악과 같은 콘텐츠(TV 드라마와 영화를 포함해서)는 일상문화 생활에 쉽게 융화되기 때문에 더 쉽게 자리 잡을 수 있었다.
이러한 관점에서 이 연구는 한국의 가수 싸이PSY와 그의 노래, 강남스타일에 초점을 맞춰 소셜미디어 환경에서의 Kpop 연구를 진행하고자 한다. 특히 강남스타일의 확산 과정에서는 다양한 인터넷 기반 기술이 활용되었는데 그 중에서도 유튜브는 중요한 역할을 수행했다고 할 수 있다(YouTube Trends Team, 2012). 전통적인 매스미디어들은 ‘강남스타일’이 전 세계적으로 ‘시청’되었다는 점에 주목하여 이 과정에서 유튜브가 수행한 중심적인 역할에 관심을 기울이고 있다. 반면 학계에서는 유튜브에서의 강남스타일의 네트워크에 관한 실증적인 연구를 찾아보기 힘든 편이다.
보다 구체적으로, 이 연구는 소셜네트워크 상에서 Kpop을 중심으로 한류의 커뮤니케이션 이슈에 대해 중점적으로 연구하고자 한다. 한류는 아시아를 너머 빠르게 전파되었으며 전 세계적으로 확산된 하나의 문화현상이 되었다. 이러한 현상을 다룬 기존 연구들은 크게 2가지 주제로 분류될 수 있다. 우선, 어떤 연구들은 한국의 대중문화 환경이 인터넷으로 인해서 기존의 전통적인 하향식 채널 환경으로부터 정보의 흐름이 보다 자유롭고 협력적인 플랫폼으로 바뀌었다는 생각을
2010년 5월 디지털 혁명의 빛과 그늘을 주제로 르네21의 금요대중강좌에서 발표한 자료입니다.
뉴미디어와 소통의 정치학(2009)의 저자 강장묵의 강의 교안입니다.
책에 있는 이미지와 간략한 설명 그리고 새롭게 추가한 사진 동영상 등이 담겨있습니다.
출처를 밝히고 자유로운 이용을 권장합니다.
소셜 네트워크 분석 존 스콧 저/김효동,김광재 공역 | 커뮤니케이션북스
이 슬라이드는 영남대 박한우 교수의 2014년 <사이버> 학생들이 발표한 슬라이드를 모은 것임.
이 번역서의 여러 장점에도 불구하고, John Scott 2013년 제3판이 아니라, outdated 내용을 번역서로 최근에 출판한 것은 결정적 약점임. 그럼에도 불구하고, 학생들의 한글서에 대한 니즈로 이 책을 교재로 선택함.
물론, 이수상 교수의 <네트워크>을 비롯해 한글서가 있으나, 다른 수업 등에서 다루었기에, 이번 학기엔 이 책을 선택했음.
슬라이드 참고는 자유롭게 하시되, 인용을 표시해주기 바람.
WATEF 2018 신년 세미나
안녕하십니까?
이번 세미나는 인적교류 및 정보교류와 더불어 유연한 관계형성을 목적으로
소규모의 사랑방 형식으로 진행하고자 하오니 많은 참석바랍니다.
□ 일 시 : 2018. 2. 2. (금) 오후 3:30~5:30
□ 장 소 : 스마트미디어센터(대구 동구 동대구로 489번지 대구무역회관 2층)
□ 발표주제
【좌장】 백승대(영남대)
【세션1】 성폭력에 대한 언론 보도 양상과 사회적 인식 탐구
- 발표자: 임연수(홍익대)
- 토론자: 석민(매일신문사), 남인용(부경대), 윤희웅(오피니언라이브)
【세션2】 지역의 미래전략에 미치는 미래준비 요인에 관한 연구
- 발표자: 송영조(한국정보화진흥원)
- 토론자: 이정미(대구경북연구원), 안중곤(대구시청), 오경묵(한국경제신문)
WATEF 2018 신년 세미나
안녕하십니까?
이번 세미나는 인적교류 및 정보교류와 더불어 유연한 관계형성을 목적으로
소규모의 사랑방 형식으로 진행하고자 하오니 많은 참석바랍니다.
□ 일 시 : 2018. 2. 2. (금) 오후 3:30~5:30
□ 장 소 : 스마트미디어센터(대구 동구 동대구로 489번지 대구무역회관 2층)
□ 발표주제
【좌장】 백승대(영남대)
【세션1】 성폭력에 대한 언론 보도 양상과 사회적 인식 탐구
- 발표자: 임연수(홍익대)
- 토론자: 석민(매일신문사), 남인용(부경대), 윤희웅(오피니언라이브)
【세션2】 지역의 미래전략에 미치는 미래준비 요인에 관한 연구
- 발표자: 송영조(한국정보화진흥원)
- 토론자: 이정미(대구경북연구원), 안중곤(대구시청), 김윤영(한국패션산업연구원)
Another Interdisciplinary Transformation: Beyond an Area-studies JournalHan Woo PARK
Journal of Contemporary Eastern Asia (ISSN 2383-9449) is a refereed biannual journal that takes a lead on a new scholarship in Asia. In the past, the JCEA was dedicated to the study of current political, social and economic trends in East and Southeast Asia. But now, the JCEA finds unique aspects of Asian scholarship by expanding its scope to (socio-technical) convergence and future (network) studies. The JCEA editors are working very hard to boost the scholarly presence of new Asian scholarship around the world and secure its reputation as an emerging world-class publishing outlet. The editors welcome manuscripts based on original research or significant reexamination of existing literature.
암호화폐에 대해 적극 규제 입장을 보이는 정부에 대해 아쉬움을 드러내며 청와대에 규제 반대 청원을 낸 영남대 사이버감성연구소 박한우 교수. 국내 빅 데이터 연구 권위자로 잘 알려진 그는 지금까지 100여 편에 달하는 관련 논문을 게재하며 빅 데이터를 통해 사회를 해석하고 있는 학자다. 게다가 빅 데이터를 활용한 여론조사 특허까지 획득하며 빅 데이터 연구의 체계를 잡아가고 있다. 그런 그가 암호화폐 규제 반대에 대한 이유와 블록체인 기술과 정부가 해야 할 일에 대해 의견을 들었다.
1. 청와대에 가상화폐 규제를 반대하는 청원을 낸 것으로 알고 있다. 가상화폐 규제에 반대 하는 이유는 무엇인가
가상화페는 오역된 단어이다. 엄격히 말하면, 암호화폐가 맞다. 세계 암호화페 시장은 기축통화인 비트코인 그리고 이더리움 등 알트코인을 포함하면 약 700여 개가 등록되어 있다. 앞으로 3,000여 개가 등록 준비 중이다. 우리나라도 미래자산으로서 비트코인 거래가 활성화되고 있다. 현재 암호화폐 시장에 특히 한국시장에 유독 과열이 심한 건 맞다고 본다. 상징적인 가격대인 1만 달러를 넘으면서 우리나라 뿐 아니라 전 세계 각국에서도 고민이 커져가고 있는 것도 사실이다. 그러나 문재인 정부가 이러한 트렌드에 제대로 부응하려면, 암호화폐 분야의 세계적 동향과 국내 현황 간 미스매치를 언급하며 정책적 지원이 필요함을 역설해야지 규제를 말할 단계가 아니다.
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2. 가상화폐 규제 시 어떤 문제점이 발생할 것이라 예상되는가
신호등 효과가 발생할 것이다. 청색등에서 적색으로 바뀌기 전 황색등 기간에 더 많은 부작용이 생겨날 것이다. 일확천금의 마지막 기회라고 생각해서 시장이 더 불안정해질 것이며, 아노미 상태가 될 것이다. 규제의 근거로서 청소년과 주부의 무분별한 투기행태를 언급하는 것은 적폐대상인 탁상행정을 다시 보여주는 것이다. 2018년 중등 교육과정에 코딩수업이 정규과정으로 포함된다. 코딩수업에서 우리의 청소년이 꿈꾸어야 할 직업은 무엇인가? 그것은 바로 글로벌 경쟁력을 지닌 암호화폐를 개발하는 것이다. 이더리움은 러시아 프로그래머인 비탈릭 부테린이 개발했다. 고학력의 경력단절 여성들이 육아와 가사를 병행하면서 할 수 있는 무엇인가? 모바일 금융거래사로서 새로운 사회적 성장동력이 되는 것이다. 상황이 이러함에도 불구하고, 새로운 정부는 기술의 편의성과 위험성 이슈를 운운하는 구태를 드러내고 있다, 기능이 겹치거나 기술이 완성되지 못한 암호화폐는 자연도태 되게 되어있다. 정부에서도 무조건적인 투자, 투기라기보다는 위험성을 제대로 알려주면서 암호화폐의 건전한 발전을 위한 제도를 만들어 나가는 게 필요하다고 본다. 암호화폐나 블록체인이 우리 국가를 어떻게 더 나은 사회로 만들 수 있는지에 대해 새로운 정책을 만들고 그 정책에 따라 규제를 연결지어 나오는게 더 올바르지 않을까 생각한다.
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3. 암호화폐와 블록체인 기술의 가능성에 대해 어떻게 보고있는가
미국 시카고 선물시장에서 비트코인 거래가 개시되었다. 이것이 암호화폐의 제도권 진입을 공식화하지는 않지만, 신기루처럼 허구는 아닐 수 있다는 것을 드러낸다. 2018년에는 비트코인 거래의 대중화와 캐쉬리스 모바일 지불결제의 확산될 것이다. 또한 비트코인을 이용한 개인-개인(P2P) 사이트가 생겨나면서 중고물품과 디지털콘텐츠 거래시스템 활용논의가 중요하게 등장할 것이다. 또한 블록체인의 질적 성장을 통해 탈중앙화를 가속화 시키고 국가가 분산, 투명, 협력 되는 생태계를 만들어 내는 기회를 삼을 수 있으리라 생각한다. 4차산업 혁명에서 가장 핵심이 되는 기술이 공정성과 신뢰성을 가진 연결 융합 플랫폼을 구현하는 것이라고 본다.
4. 정부는 블록체인 기술 발전을 위해 어떤 역할을 해야 한다고 생각하는가
블록체인 기술이 발전하기 위해서는 암호화폐가 반드시 필요하다. 암호화폐와 블록체인은 한 몸이라 보면 된다. 암호화폐에 심각한 규제를 가하기 시작하면 블록체인 기술을 통해 4차 산업을 육성하는 것은 불가능하다고 볼 수 있다.
비트코인 광풍의 이면에 대기업에서 운영하는 암호화폐 거래소의 사회적 책임의식 부재와 이용자 미보호가 심각한 문제로 등장하는 것이 핵심 트렌드임을 깨달아야 한다. 나아가, 소득이 있는 곳에 세금이 있다는 원칙을 지키면 된다. 거래소 개설 이후의 소득에 대해서는 세금을 부과해야 한다. 하지만 주택임대사업자처럼 일정금액 이상은 부가세를 면제하여 개미투자자들을 보호하면 된다. 이것은 문재인 정부가 추구하는 정의로운 나라와 궤를 같이 하는 것이다.
나아가 블록체인에 대한 세계적 관심이 더 높아지면서 관련 원천기술의 확보방안이 주요 이슈로 부상될 것이다. Lisk coin은 독일 베를린에 오미세고는 태국 방콕, 라이트코인은 싱가폴에 본부를 두고 있다
장성혁기자 jsh0529@msnet.co.kr
KISTI-WATEF-BK21Plus-사이버감성연구소 2017 동계세미나 자료집Han Woo PARK
WATEF 2017 동계세미나 및 정기총회 개최
1. 행사 개요
o 목 적 : 데이터와 콘텐츠 기반 과학기술의 공공성 회복방향에 대한 전문가 의견
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o 일 시 : 2017. 11.30(목)
o 장 소 : KISTI(한국과학기술정보연구원) 대전 본원 별관 회의실
o 참석자 : WATEF 회원 및 KISTI 관련자 등 50여명
o 주 관 : WATEF
o 주 최 : WATEF, KISTI(한국과학기술정보연구원), 영남대 BK플러스사업단 사물
인터넷 빅데이터 지능서비스 사업팀, 영남대사이버감성연구소(빅데이터
융복합센터)
http://watef.org/home/bbs/board.php?bo_table=notice&wr_id=73
학회원 여러분 위와같이 WATEF 2017 동계세미나를 KISTI 대전본원 회의실에서 개최합니다. 많은 회원분들의 참석 바랍니다.
사전등록신청은 지난번 하계세미나처럼 온라인으로 간편하게 접수 가능합니다.
https://goo.gl/forms/FPLfxGQ5ZeOdh6A63 <- 사전등록신청 링크
Global mapping of artificial intelligence in Google and Google ScholarHan Woo PARK
Omar, M., Mehmood, A., Choi, G.S., Park, H.W.@ (2017 Online First). Global mapping of artificial intelligence in Google and Google Scholar. Scientometrics.
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11192-017-2534-4
#인공지능 분야의 국가별 현황과 전망을 #웹보메트릭스 #빅데이터 #구글데이터 이용해서 세계지도를 그렸습니다.
박한우 영어 이력서 Curriculum vitae 경희대 행사 제출용Han Woo PARK
Full Prof. Dr. Han Woo PARK, http://www.hanpark.net https://www.slideshare.net/hanpark
(BA-HUFS, MA-Seoul Nat'l Univ. PhD-SUNY Buffalo)
Dept of Media & Communication, Interdisciplinary Program of Digital Convergence Business, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do, South Korea, Zip Code 712-749
Editor-In-Chief of Journal of Contemporary Eastern Asia, https://jceasia.org/
Guest Editors of Social Science Computer Review, Journal of Computer-Mediated Communication, Asian Journal of Communication, Scientometrics, Quality & Quantity, Technological Forecasting & Social Change
Editorial Boards of Scientometrics, Quality & Quantity, International Journal of Internet Science, Big Data & Society, CollNet Journal of Scientometrics & Information Management, Knowledge Economy, International Journal of Technology Management & Sustainable Development, Social Media & Society, Triple Helix - A Journal of University-Industry-Government Innovation and Entrepreneurship, Technological Forecasting & Social Change, Journal of Data & Information Science, Scholarly Metrics and Analytics (a specialty of Frontiers in Library and Information Science)
Director of Cyber Emotions Research Institute
President of WATEF (World Association for Triple Helix & Future Strategy Studies,
Formerly, Asia Triple Helix Society)
Formerly, Directors of World Class University Webometrics Institute and TEDxPalgong ,Visiting Scholar of Oxford Internet Institute https://www.oii.ox.ac.uk/people/han-woo-park/ Research Associate of Royal Netherland Academy (NIWI-KNAW http://virtualknowledgestudio.nl/people/former-vks-members/
Twitter network map of #ACPC2017 1st day using NodeXLHan Woo PARK
The Asian Conference for Political Communication 2017 is a biennial conference spearheaded by the Media Programme Asia of Konrad-Adenauer-Stiftung. Join fellow influencers in academia, politics and government on this special occasion. Talk about challenges on social media, discuss the odds and threats of #twiplomacy, analyze the phenomena of rising populism and watch the hottest tools for e-campaigning.
세계산학관협력총회 http://www.watef.org 패널을 공지합니다.
토론자로 참여가능한 분도 모집합니다. 많은 관심을 부탁드려요.
2017 Triple Helix Conference Special Issue Session http://www.triplehelix-korea.org/
Theme (주제): Measuring Triple Helix Synergies and Innovations using Scientometric, Technometric, Informetric, Webometric, and Altmetric Data
9월 15일 금요일 16:45 - 18:15 장소: 대구엑스코
페이스북 라이브 생중계: 서인수 (즐거운 사물인터넷 대표)
Organizers
Mi Young Chong (Univ. of North Texas, USA) miyoungchong@my.unt.edu
Han Woo Park (Yeungnam University, South Korea)
발표자: 김도훈, Brandon Moore, 윤정원
Presenter: Leo Kim
Title: From Institution to Individual: Data-Based Reflection of Triple-Helix Operation in South Korea
Biography: Leo Kim is the CEO of Ars Praxia. He graduated from LSE (Methodology, Master) and University of Sussex (Science and Technology Studies, PhD). He has been developing the methodology of semantic network analysis and has a professional background in innovation studies and unstructured data analysis.
Presenter: Brandon Moore
Title: Improving open data accessibility: Using domain driven design and microservice architecture to create user friendly open data systems
Biography: Brandon Moore is a solutions architect for Nationstar Mortgage LLC. He has 20 years experience as a software engineer and is currently the lead architect for a new reverse mortgage platform. He is also an Information Science PhD student at the University of North Texas. His research interests are text analytics and data mining.
Presenter: Jungwon Yoon
TItle: Triple Helix Dynamics of Technological Innovation Systems in South Korea: A Comparative Analysis
Biography: Jungwon Yoon is a research fellow at Soongsil University in South Korea. She received her Ph.D. in Sociology of Technology and Science from Georgia Institute of Technology, USA. Her areas of expertise are in science and technology studies (STS), including science & technology policy, sociology of sciences, innovation studies, and technology management. Her current research focuses on dynamics of innovation systems in both South and North Korea. Her latest publications include "Triple helix dynamics of South Korea’s innovation system: a network analysis of inter-regional technological collaborations" and "Quintuple helix structure of Sino-Korean research collaboration in science."
세미나 공지]
트럼프를 놓치다: 선거 여론조사와 빅데이터 분석 등 예측을 위한 대안 모색
주최: 한국정치조사협회 &
한국데이터사이언스학회
주관: 강석진 의원실
후원: 세계트리플미래전략학회(WATEF)
일시: 2016년 12월 21일 오후 2시
장소: 국회 의원회관 제8간담회실
주제1: 4차산업혁명과 여론조사
발표자: 박한우교수(영남대 언론정보학과, WATEF회장)
주제2: 빅데이터 분석을 통한 선거예측의 실제와 도전
발표자: 김도훈 박사(아르스프락시아 대표, WATEF부회장)
1. Journal of the Korean Data Analysis Society (April 2017)
Vol. 19, No. 2 (B), pp. 873-884
SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을
중심으로
이경민1
, 김찬희2
, 박한우3
1)
요 약
SNS의 등장은 온라인 학습공동체의 상호작용 구조와 수준에 변화를 가져올 수 있다. 본 연구
는 SNS 학습공동체의 실제 상호작용의 수준과 패턴을 점검하고 그 특성을 알아보고자 하였다.
페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’의 2014년 3월에서 2016년 8월까지의 학습자들 간 동시 댓글
을 수집하였다. 사회연결망분석(social network analysis)을 실시하였다. 네트워크 구조분석에는 ‘노
드엑셀(NodeXL)’을 활용하였고, 내용분석을 위해 추가적으로 단어쌍(word pair) 분석을 실시하였
다. 그 결과, 첫째, 세 시기의 상호작용 구조의 변화는 적었으나 관심 주제에 따라 끼리끼리 그
룹을 형성하고 있었으며, 주요 상호작용 참여자는 일반 학습자인 교사들이었다. 이는 학습에 대
한 전문성과 통제권이 분산된다는 것을 보여준다. 둘째, 학습내용은 프로그램 방영과 정보공유
중심에서 구체적인 학습접근으로 나아갔다. 그 과정에서 학습자들은 정서적지지 또한 경험하고
있었다. 셋째, 온라인과 오프라인의 경계가 허물어진 학습의 형태를 지니고 있었다. 한편 이 연
구의 결과는 페이스북이 기존의 시청률조사를 보완할 수 있는 새로운 데이터 출처로 기능할 수
있는 가능성을 보여준다. 시청률조사는 페이스북 이용자들의 반응의 강도 뿐 아니라 포스팅의
의미망을 비롯한 다양한 빅데이터와의 접목을 시도할 필요가 있다.
주요용어 : 온라인학습공동체, SNS학습, 상호작용, 학습네트워크, 소셜네트워크분석.
1. 서론
인터넷은 개방적인 의사소통의 공간이자 사회적 네트워크를 확산시키는 매체이다. 스마트폰 활
용의 일반화에 따라 SNS(social network service)를 기반으로 한 온라인 학습공동체가 형성되고 있
다. SNS는 기존의 온라인 게시판에 비해 즉각적이고 자유로운 의사소통이 가능하기 때문에 공동체
활동에 편리성을 더한다(Son, 2014). 특히 페이스북(facebook)은 관계맺기, 정보교류, 자기표현에서
가장 높은 만족도를 나타냈다(Kim, 2013). 페이스북의 장점으로 편리한 자료공유와 신속한 의사소
통, 함께 학습한다는 공동체감 제고를 언급하였다(Lee, 2014). 페이스북은 한 주제를 지속적으로 학
습하기 위한 공동체를 형성, 유지하기에 적합한 플랫폼이라 볼 수 있다.
상호작용은 구성원들 간 정보교환 과정으로 온라인 학습의 효과를 좌우하는 핵심요소이다
(Johnson, Homik, Salas, 2008). 학습은 단순히 정보의 전달과 습득보다 학습자가 능동적으로 학습과
정에 참여하는 양방향적 의사소통 속에서 더욱 활발하게 일어난다. 학습자는 SNS 학습공동체에서
구성원 간 의견과 정보를 공유하는 상호적 학습을 경험하고, 이와 동시에 온라인 공간은 학습자원
을 비롯한 다양한 제반 환경과의 교섭의 가능성을 열어준다(Choi, Kwon, 2013; Jung, 2000).
1
712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 교육학과 석사과정. E-mail : hw00171@naver.com
2
712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 교육학과 석사과정. E-mail : kch100867@naver.com
3
(교신저자) 712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 사이버감성연구소 소장. 언론정보학과·디지털융합비
지니스학과 교수. E-mail : hanpark@ynu.ac.kr
[접수 2017년 3월 20일; 수정 2017년 4월 8일, 2017년 4월 17일; 게재확정 2017년 4월 20일]
2. 이경민, 김찬희, 박한우874
온라인 학습공동체 연구는 포털사이트의 카페나 온라인 토론 게시판에서 이루어지는 상호작용
에 집중되어 있었다(Cho, Han, 2010; Kim, 2016; Rha, Sung, 2005; Suh, Kang, 2005). 페이스북을 대
상으로 한 사례 연구는 공동체의 학습과정과 지식공유를 예측하는 요인, 페이스북을 교육에 보조
적으로 활용하기 위한 교수전략 연구가 있었다(Choi, Kwon, 2013; Ko, Lee, 2015; Son, 2014). 그러
나 SNS 학습공동체는 보조적 학습도구 이상의 의미를 가질 수 있다. 페이스북에서 학습자는 관계
망을 확장하며 정보와 지식을 획득해 나간다(Lee, 2014). 페이스북은 카페나 토론 게시판에 비해
개방적이고 이용자 친화적 인터페이스(interface)를 통해 상시적 학습참여를 가능하게 하며, 이러한
특성은 기존과는 다른 형태의 상호작용을 낳을 수 있다. 아직까지 페이스북 매개 학습공동체에서
어떤 방식으로 상호작용하고 있고, 어떤 내용을 담고 있는지를 다룬 연구는 미비하다.
SNS 기반 학습공동체의 상호작용 구조와 내용의 변화를 살펴보는 것은 Wilson, Ryder(1996)가
명명한 역동적 학습공동체의 관계구조를 해부하는데 유용하다. 역동적 학습공동체에서 구성원들
간 관계망 구축과 유지는 지식창출 및 공유, 융통성 있고 협상적인 학습활동, 자율적 활동, 상호작
용 및 협력과 같은 공동의 목적을 달성하는데 중요하기 때문이다. 학습은 특정 시기에 얽매이지
않고 시간이 경과하면서 발전한다. Rha, Hong(2003)에 따르면 학습공동체는 성립기, 발전기, 안정기
등의 과정을 겪는다. 공동체의 지속기간에 따른 상호작용 구조와 주요 학습참여자, 학습내용을
SNA로 살펴보는 것은 SNS 학습공동체의 특성을 발견하는 데 기여할 수 있을 것이다. 따라서 페이
스북 학습공동체의 실제 상호작용 수준과 패턴을 점검할 필요가 있다.
2. 문헌검토 및 연구문제
2.1. SNS 매개 온라인학습공동체와 상호작용
온라인 학습공동체는 사이버 공간에서 학습이라는 공동의 관심과 이해를 바탕으로 학습자들 간
의 협력적 상호작용을 하는 집단이다(Rha, Sung, 2005). 물리적 제한을 넘어 인적자원과 학습자원을
활용할 수 있는 특징이 있다(Lee, Kim, 2003). 소셜 플랫폼(social platform)을 통해 일상생활의 영역
이 확장됨에 따라 학습자는 상시적으로 학습에 참여할 수 있다. Suh, Kang(2005)의 연구에서는 온
라인 학습공동체의 특징으로 협력학습과 상호작용을 통한 학습경험, 자기주도학습, 상호교수, 책임
감, 자존감과 같은 역량증진을 언급하였다. Jung(2000)은 네트워크 소통, 준익명적 소통, 자발적 선
택, 공환성 체험, 일상적 전환을 구성원리로 꼽았다. 이는 온라인 학습공동체가 평등한 관계를 맺
는 구성원 사이의 다방면적인 의견교환과 자기결정을 통해 학습을 유지하고, 온라인(online)과 오프
라인(off-line) 사이의 경험전환 과정을 겪는다는 것을 의미한다. 온라인 공간에서의 학습자는 상호
작용을 통해 학습과정에 보다 적극적으로 참여하고, 능동적으로 지식을 공유하고 확장한다
(Jonassen, Land, 2000; Ko, Lee, 2015; Lim, Choi, Leem, Jung, 2000). 감정표현과 같은 정서적 상호작
용은 구성원의 소속감과 유대관계 형성과 관련 있다(Jin, Lee, 2010; Rha, Jung, 2004; Rha, Sung,
2005). 상호작용을 통해 형성한 유대감은 사회적 실재감을 높여 학습몰입으로 이어지기도 한다
(Cho, Han, 2010).
2.2. 사회연결망분석(social network analysis, SNA)
사회연결망분석은 사회가 독립적 개체로 구성된 것이 아니라, 서로 연결된 관계구조로 형성되어
있다는 관점을 지향한다(Kwahk, 2014; Park, Park, 2015). 이 방법은 속성 중심의 기존 시각과 달리,
한 개체가 다른 개체와 맺은 관계적 측면을 연구한다. 관계구조를 시각화하는 것이 SNA(social
3. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 875
network analysis)의 핵심이다(Park, Park, 2014). SNS 학습공동체에서 이용자도 하나의 개체로 간주
될 수 있다. SNA의 주요지표는 연결정도중심성(degree centrality)이다. 이 지표는 한 노드(node)에
직접적으로 연결된 다른 노드의 수로 측정되는데 내향성(in-degree)은 한 노드가 다른 노드들로부터
선택받은 정도를 의미하며, 외향성(out-degree)은 한 노드가 다른 노드에게 보낸 관계의 정도를 나
타낸다(Wasserman, Faust, 1994).
교육적 상황에서 이 지표는, 학습네트워크 안에서 누가 영향력이 있는 학습자인지 혹은 고립된
학습자인지를 파악할 수 있게 한다. 내향성이 높은 학습자는 학습내용에 대해 잘 알고 있는 학습
자이거나 다른 학습자들에게 인기가 많은 학습자라는 것을 의미한다. 외향성이 높은 학습자는 다
른 학습자들과 교류에 있어서 적극적으로 참여하는 사람이라는 것을 의미하며, 학습상황에 있어
학습자들이 얼마나 적극적으로 참여하고 의견을 표현하는지를 측정할 수 있는 지표가 될 수 있다
(Kim, Kang, 2004; Lim, Kim, Kim, 2015; Nam, 2012).
2.3. 연구문제
본 연구에서는 3개의 연구문제를 설정하였다.
연구문제 1. SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 구조는 어떠한가?
연구문제 2. 시기별로 활발한 학습 참여자는 누구인가?
연구문제 3. SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 내용은 어떠한가?
3. 연구방법
3.1. 데이터 수집
온라인 학습공동체의 네트워크 구조를 파악하기 위해 본 연구에서는 페이스북 그룹 ‘거꾸로 교
실의 마법’의 댓글을 수집하였다. 수집에 사용한 API(application programming interface)는 페이스북
의 Graph API 2.8로, NodeXL로 수집하였다. 페이스북 그룹을 연구대상으로 선정한 것은 인스타그
램, 트위터 등의 SNS 플랫폼에 비해 한 주제에 대한 지속적인 상호작용 관찰이 용이하기 때문이
다. 페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’은 거꾸로교실(flipped learning)에 대한 방송 프로그램을 제
작한 KBS 정찬필 피디가 ‘거꾸로교실’이라는 학습방법에 대한 지식과 경험 확장을 목적으로 개설
한 그룹이다. 이는 학습을 목적으로 하고 있다는 점에서 뚜렷한 학습공동체로 볼 수 있는 근거로
판단하였다.
데이터 수집 시기는 구글 트렌드(https://www.google.co.kr/trends)와 네이버 데이터랩(http://datalab.
naver.com)에서 추출한 ‘거꾸로교실’의 검색빈도 추이를 바탕으로 총 3시기로 선정하였다(Figure 1
참조). ‘거꾸로교실’ 프로그램이 방영된 시기는 2014년 3∼5월, 2015년 3∼4월, 2015년 12월, 2016년
8월∼10월로 현재까지 총 4번 방영되었다. 학습공동체가 방송 프로그램을 시작으로 형성되었고 프
로그램이 학습공동체의 주요한 학습 참여 경로인 점에 따라, 방영 시기가 페이스북 그룹의 상호작
용 패턴과 내용에 영향을 줄 것으로 판단하여, 프로그램 방영 기간과 종영 이후 다음 프로그램 방
영 사이의 기간으로 나누어 수집하였다. 그룹 개설일에서 1차 프로그램 방영 기간(2014.03.28.∼
2014.06.09.)을 1시기, 1차 프로그램 종영 이후 2차 방영 전(2014.06.10.∼2015.03.08.)을 2시기, 2차
프로그램 방영 시작부터 4차 방영 전(2015.03.09.∼2016.08.09.)을 3시기로 설정하고 동시댓글
(co-commenter) 데이터를 수집하였다.
4. 이경민, 김찬희, 박한우876
3.2. 분석데이터 설정
첫째, SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 구조를 알아보기 위해 NodeXL을 이용하여 시기
별로 동시댓글을 수집하였다. CNM(Clauset-Newman-Moore) 알고리즘으로 노드들을 그룹화 하였으
며, Fruchterman-Reingold layout을 이용하여 네트워크 지도를 산출하였다. CNM 알고리즘은, 50,000
개 이하의 노드로 구성된 네트워크의 각 노드의 그룹화를 효과적으로 수행하는 알고리즘이다(Node
XL Korea, 2015). 각 네트워크 지도에서 노드(node)는 페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’에 가입된
구성원을 가리키고, 링크(link) 혹은 엣지(edge)는 같은 포스트에 동시에 남긴 댓글을 남긴 구성원의
관계(co-commenter)를 뜻한다. 같은 게시물에 댓글을 단 학습자들일수록 같은 그룹으로 묶이게 되
는데(Wakita, Tsurumi, 2007), 이를 통해 학습자들이 각 시기별로 몇 개의 그룹을 형성하여, 어떻게
학습하고 있는지를 시각화하였다. 이후 NodeXL의 그래프 메트릭스 (graph metrics) 메뉴를 이용하여
각 그룹의 모듈값(modularity)과 연결중심성 값을 구하였다. 모듈값은 각 노드들이 속해있는 그룹
내의 연결정도를 의미하는데, 모듈값이 높을수록 같은 그룹에 포함되어있는 노드들 간 연결정도가
높으며, 다른 그룹과의 연결정도는 낮다(Wakita, Tsurumi, 2007). 둘째, 시기별로 활발한 학습자를
알아보기 위해 연결중심성을 활용하여 시기별 16명의 주요 상호작용 참여자를 제시하였다.
셋째, SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 내용인 어떤 주제와 내용의 댓글 상호작용이 있
었는지 알아보기 위해 출현 단어 빈도와 단어 쌍 빈도 분석을 실시하였다. 단어쌍분석(words pair
analysis)은 한 메시지 안에서 동시에, 자주 출현하는 단어의 쌍을 찾아내는 분석이다. 본격적인 분
석에 앞서, 데이터 정제과정을 거쳤다. 조사를 모두 삭제하였으며 학습과 직접적으로 연관이 없는
단어라고 연구자가 판단한 경우에는 삭제하였다. 또, 같은 의미를 내포하지만 다르게 표현된 단어
는 하나의 단어로 합쳤다(예: '팟팅', '홧팅', '화이팅' → ‘파이팅’). 단, ‘선생님’이라는 단어는 다른
그룹 구성원을 부르는 호칭으로 사용하고 있었으므로, 동의어로 ‘직업’의 의미로 쓰인 단어 ‘교사’
와는 구분하여 정제하였다. 동사와 형용사는 기본형으로 모두 바꿨다(예: ‘감사합니다’, ‘감사해요’
→ ‘감사’). 데이터 정제과정에서의 오류를 최소화하기 위하여 2명의 연구자가 미리 선정한 기준으
로 여러 번 정제작업을 거쳐 최종으로 합의된 데이터 셋(data set)을 완성하였다. 분석 단어 선정에
는 Sun(1992)이 제안한 고빈도 키워드 선정 공식을 사용하였다. 산출된 값은 소수점 첫째자리에서
반올림하였다. 공식은 다음과 같고, D값은 키워드 종수다.
위 공식에 따라 시기별로 각각 9개, 32개, 22개 출현한 단어를 중심으로 분석하였다.
4. 연구결과
4.1. 연구문제1에 대한 결과 : 네트워크 구조 분석
학습공동체의 상호작용 구조의 변화는 구성원의 학습형태와 적극적 참여정도를 보여준다. 따라
서 SNS 학습공동체의 시기별 상호작용 구조변화를 분석하였다. Figure2는 CNM알고리즘으로 그룹
을 형성하여 산출된 시기별 상호작용 네트워크 지도이다.
3시기로 갈수록 데이터 수집기간이 늘어났다. 그에 따라 포스트(post), 노드, 링크의 수가 증가하
였다. 각 시기별 네트워크 지도의 노드와 링크의 수는 Table 1과 같다. post의 괄호 안 숫자는 포스
트 수/기간별 일수로 하루당 게재된 포스트수를 의미하고, 엣지(edge)의 괄호 안 숫자는 각 기간별
5. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 877
노드 수/전체 edge 수를, 유니크 엣지(unique edge)와 중복 엣지(edge with duplicate)의 괄호 안 숫자
는 전체 엣지에서 각각 차지하고 있는 비율을 의미한다.
Figure 1. Interaction network by each period
Table 1. Overall graph metrics
period1(14.03.28~14.06.09) period2(14.06.10.~25.03.08.) period3(15.03.09.~16.08.09.)
post(per day) 95(1.46) 248(0.88) 499(0.57)
co-commenter(vertex) 51 173 284
edge(link) 2578(50.55) 29920(172.95) 13862(48.81)
unique edge 153(5.93%) 903(3.02%) 1325(9.56%)
edge with duplicate 2425(94.06%) 29017(96.98%) 12537(90.44%)
1시기에 하루당 평균적으로 게재된 포스트 수는 3개의 시기 중 가장 많다. 그 이유는 방송을 통
해 막 대중들에게 ‘거꾸로 교실’ 수업방법이 알려지기 시작했기에, 방송홍보를 위한 일방향적인 관
리자 중심의 포스트가 많았기 때문이다. 총 5개의 그룹이 형성되었으며, 모듈값은 0.052로 나타났
다. 다른 시기보다 모듈값이 낮은데, 이는 1시기가 다른 시기보다 같은 그룹에 포함되어 있는 노드
들 간의 연결정도가 낮으며, 다른 그룹과의 연결정도는 높다고 추측할 수 있다. 모듈값이 낮은 이
유는 데이터 수집기간이, 방송이 시작되고 3달까지였기 때문에 비슷한 종류의 게시물을 중심으로
댓글을 다는 끼리끼리 그룹이 형성되기에는 이른 시기였음을 추측할 수 있다.
2시기에 하루당 평균적으로 게재된 포스트 수는 감소하였지만, 1시기에 비해 노드 수 대비 엣지
의 수는 증가하였다. 또 각 노드들 사이에 한 번의 의사교환이 있음을 의미하는 유니크 엣지
(unique edge)의 비율이 감소하고, 한 번 이상의 중복된 의사교환이 있는 경우를 의미하는 듀플리케
이트 엣지(duplicate edge)의 비율이 증가하였다. 학습자들 간의 상호작용이 한번으로 끝나는 것이
아니라 지속적으로 이루어지고 있다는 것을 보여준다(Wakita, Tsurumi, 2007). 총 5개의 그룹이 형
성되었으며, 모듈값은 0.228이었다. 그룹의 개수는 같지만, 모듈값은 1시기보다 높다. 모듈값의 증
가는 각 그룹에 포함되어 있는 학습자들과의 연결정도는 높아졌지만, 다른 그룹의 학습자들과의
연결정도는 낮아졌다는 것을 의미한다. 그룹 간의 연결정도가 낮아진 것은, 1시기보다 서로 다른
그룹에 포함되어 있는 학습자들이 같은 게시글에 동시댓글을 다는 정도가 적었다는 것을 의미하
며, 따라서 다른 그룹의 학습자들과는 관심을 갖는 주제가 달라졌다는 것을 의미한다. 또 그룹 내
의 학습자들끼리는 조금 더 공통적인 게시물, 즉 관심주제를 중심으로 끼리끼리 그룹을 형성했다
고 볼 수 있다.
3시기에 게재된 포스트의 수는 하루 평균 0.57개로, 1, 2시기보다 감소했다. 노드 수 대비 엣지
수 또한 현저하게 감소하였다. 유니크 엣지(unique edge)의 비율은 증가하였고 듀플리케이트 엣지
(duplicate edge)의 비율은 낮아졌는데, 2시기보다 학습자들의 지속적인 상호작용이 감소하였다는 것
을 보여준다. 총 8개의 그룹이 형성되었으며, 모듈값은 0.068이었다. 하지만 3시기의 하위 3개의 그
6. 이경민, 김찬희, 박한우878
룹은 지속적으로 상호작용하고 있는 그룹이라고 보기는 어렵기 때문에 5개의 클러스터가 형성된
것으로 보아야한다. 3시기의 모듈값은 1시기보다는 높지만 2시기보다 현저히 낮아졌다. 이는 2시기
보다 그룹 내 노드의 연결정도가 약해졌으며, 지속적인 상호작용 뿐 아니라 같은 그룹 내 학습자
들끼리의 상호작용 또한 감소했다는 것을 뜻한다.
4.2. 연구문제2에 대한 결과 : 중심성 분석
두 연결 중심성(in-degree, out-degree)과 매개 중심성(betweeness degree)의 Pearson 상관분석 결과를
Table 2에 정리하였다. 상관분석 결과에 따르면 본 학습공동체의 학습자들의 내향, 외향, 매개중앙
성은 각 시기 모두 통계적으로 높은 상관관계를 보였다.
Table 2. Person correlations between centralities
period 1 period 2 period 3
in-degree out-degree betweenness in-degree out-degree betweenness in-degree out-degree betweenness
in-degree - .801** .852** - .885* .748** - .868** .832**
out-degree - - .903** - - .809** - - .873**
**significant at p < 0.01
본 연구의 연구문제 2번은 각 시기별로 활발하게 학습에 참여하고 있는 학습자를 밝혀내는 것
이다. 학습에 적극적으로 참여한다는 것은 다른 학습자들과의 관계망을 주도적으로 만들어 나가면
서도 학습상황에서 자신의 의견을 적극적으로 개진하는 것이라고 볼 수 있으며, 상호작용 정도에
따라, 참여하는 학습자의 주요 특징에 따라 학습의 내용과 방법에서 차이가 나타난다. 외향연결중
심성은 교육적 상황에 있어서, 학습자가 얼마나 학습상황에 적극적으로 참여하고 있고, 의견을 표
현하는지를 측정할 수 있는 지표가 될 수 있으며(Kim, Kang, 2004; Nam, 2012; Lim, Kim, Kim,
2015), 학습자가 얼마나 다른 학습자와 활발하게 관계 맺기를 시도하는지도 설명해 줄 수 있다. 이
에 외향연결중심성이 높은 학습자를 대상으로 프로파일링(profiling)하였다.
Table 3. Influential users rank and their profiles
period 1 period 2 period 3
1
educational
worker1
9
educational
worker2
1
group
manager1
9 teacher34 1 teacher1 9 teacher30
2
group
manager1
10 teacher3 2 teacher1 10 teacher35 2
group
manager1
10 teacher6
3 teacher1 11 teacher6 3 manager2 11 teacher16 3 teacher25 11 teacher26
4 teacher2 12
educational
worker5
4
educational
worker9
12 teacher18 4
educational
worker9
12 teacher28
5 unknown2 13 teacher7 5 teacher12 13 teacher36 5 teacher22 13 teacher32
6 teacher4 14 teacher8 6 the public1 14 teacher20 6
group
manager2
14 unknown6
7 teacher5 15 teacher11 7 teacher14 15 teacher23 7 teacher34 15 teacher33
8 unknown3 16 unknown4 8 teacher13 16
educational
worker1
8 teacher27 16 unknown5
각 시기별로 외향연결중심성이 높은 상위 16개의 노드와 그 값을 정리하였다. 시기1에서 외향연
결중심성이 높았던 사람은 ‘교육종사자1’로, u-러닝(ubiquitous learning)과 관련된 일에 종사하는 사
람이었다. 그 다음으로 외향연결중심성이 높았던 학습자는 ‘관리자1’로, ‘거꾸로 교실의 마법’ 프로
7. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 879
그램을 제작한 PD이다. 대부분의 학습자가 교사로 구성되어 있었으나, 교육종사자들의 참여 또한
활발하였다. 2시기에도 ‘관리자1’이 외향연결중심성에서 가장 높은 순위를 차지하였다. 상위에 랭
크(rank)된 교육종사자들의 수는 적어졌다. 3시기에는 ‘교사1’이 외향연결중심성이 가장 높은 것으
로 나타났다. 이 ‘교사1’은 관리자는 아니었지만, 서울지역에서 본 학습공동체의 학습자들이 갖고
있는 면대면 모임의 책임운영자로, 본 학습공동체에서 핵심적인 역할을 하고 있는 학습자라고 볼
수 있다. 2개의 시기 이상 참여한 학습자는 총 7명이었으며(관리자1, 교사4, 교육종사자2), 3개 시
기 이상 참여한 학습자는 2명(관리자1, 교사1)으로, 장기적인 학습자는 적게 나타났다.
4.3. 연구문제3에 대한 결과 : 워드 페어 분석
Table 4는 시기별 워드 페어 상위 5개를 나타낸다. 시즌1 방영 시점인 1시기의 댓글 상호작용에
높은 빈도를 나타낸 단어는 ‘좋다’, ‘감사’, ‘거꾸로교실’, ‘시작’, ‘학생’ 등이고, 단어 쌍은 ‘축하-드
리다’, ‘하루-빨리’, ‘3편-기대’ 등이다. 1시기는 2, 3시기에 비해 출현 단어의 빈도수가 적다. 이는 1
시기로 선정한 기간이 짧고 서로 간의 연속적 의사 교환보다 짧은 문장과 단어로 자신의 생각과
느낌을 전달하는 댓글이 대부분이었기 때문이다. 단어 빈도의 ‘시작’, ‘기대’, ‘축하’와 단어 쌍의
‘축하-드리다’, ‘하루-빨리’, ‘3편-기대’가 높은 빈도로 출현한 것은 1시기가 페이스북 그룹이 형성된
시점이자 거꾸로교실 관련 방송이 처음 방영된 시기로, 그룹 구성원들이 댓글을 통해 기대감을 드
러내고 있음을 보여준다. ‘감사’는 모든 시기에 높은 빈도로 등장하는데, 프로그램을 소개하는 포
스트나 거꾸로 교실에 관한 자료와 관련하여 나타났다.
Table 4. Top5 word pair in terms of search frequency
period 1 period 2 period 3
word word pair word word pair word word pair
1
like
(좋다)
12
congratulate,
give
(축하, 드리다)
2
teacher
(선생님)
266
thank, give
(감사,
드리다)
24
teacher
(선생님)
310
like, idea
(좋다,
아이디어)
12
2
thank
(감사)
11
a day, quickly
(하루, 빨리)
2
class
(수업)
126
teacher, class
(선생님,
수업)
10
thank
(감사)
192
like, writing
(좋다, 글)
9
3
flipped
learning
(거꾸로교
실)
11
series 3, hope
(3편, 기대)
2
flipped
learning
(거꾸로교
실)
108
class, activity
(수업, 활동)
10
student
(학생)
171
words, thank
(말씀-감사)
9
4
start
(시작)
8
A lot, learn
(많이, 배우다)
2
like
(좋다)
100
future, class
(미래, 교실)
8
like
(좋다)
128
learning
contents,
thank
(자료, 감사)
8
5
student
(학생)
8
August, like
(8월, 좋다)
2
thank
(감사)
96
teacher,
passion
(선생님-열정)
6
class
(수업)
116
teacher, words
(선생님,
말씀)
8
2시기에는 ‘선생님’, ‘수업’, ‘거꾸로교실’, ‘좋다’, ‘감사’ 등의 단어와 ‘감사-드리다’, ‘선생님-수
업’, ‘수업-활동’ 등의 단어 쌍이 높은 빈도로 나타났다. 특히 단어 ‘수업’, ‘생각’, ‘활동’, ‘고민’,
‘결과’, ‘공유’ 등과 단어 쌍 ‘수업-활동’, ‘좋다-아이디어’, ‘주다-감사’, ‘생각-들다’ 등과 같은 단어
는 교사 간에 수업에 대한 아이디어나 고민을 공유하고 개선하고자 하는 모습을 보여준다.
“ …저도 그에 대한 고민을 많이 하고 있습니다. 예를 들면…”
8. 이경민, 김찬희, 박한우880
“ …단지 제 교실에서 일어난 일을 용기내서 공유했을 뿐^^;;”
2시기에도 ‘감사’가 높은 빈도로 나타난다. 그러나 2시기의 ‘감사’는 1시기와 달리 방송 프로그
램보다는 수업 방법이나 활용에 대한 의견 교환과 자료 공유, 조언 등에 대한 감사 표현이었다.
‘동영상’, ‘활동’ 등과 단어 쌍 ‘디딤-수업’, ‘각기둥-각뿔’, ‘수업-활동’, ‘1시간-동영상’ 등은 구체적
인 학습 접근이 일어났음을 보여준다.
“저도 아이디어 얻어가서 프로젝트 하나 합니다∼ 감사드립니다^^”
“네, 먼저 교실 가운데에 전지를... 전체를 6등분하여 각 모둠마다 구역을 정합니다. 그리고 교과
서와 직접 만든 각기둥과 각뿔로 도시를 만들면…”
단어 ‘멋지다’, ‘열정’, ‘파이팅’, ‘재미’, ‘공감’은 학습자가 학습공동체를 통해서 새로운 정보를
얻고 학습을 하는 동시에 격려나 위로 등과 같은 정서적인 경험도 함께 하고 있음을 보여준다.
“제 이야기에 공감하신다니 감사합니다^^ 그럼 질문을 하나 드리고 싶어요∼ 캠코더로 찍어서
영상을 만들어 플립러닝 또는 거꾸로교실을 한다면, 그것은 스마트교육의 범주에 들어가나
요??”
“와우! 뜨거웠던 논쟁을 이제야 보게되었습니다. 먼저 선생님들의 열정에 박수를 드립니다. 오래
전 제 페이스북 노트에 나름 정리한 스마트교육과 플립러닝에 관련한 글이 있어 남기고 갑니
다.…”
또한 단어 ‘미찾샘’, ‘모임’과 단어 쌍 ‘미찾샘-캠프’, ‘오프-모임’이 고빈도로 출현했다. ‘미찾샘’
은 ‘미래 교실을 찾는 선생님’의 줄임말로 방송 이후 형성되기 시작한 면대면 학습모임을 뜻하며
온라인으로 경험을 공유하던 것을 넘어, 면대면 모임을 가지기 시작했음을 보여준다.
“… 그런데 다행히 이틀째되니 많이 정리되고 또 캠프 후에 오프라인 모임으로 다시 가닥을 잡
아가는 걸 보면서, 이게 그냥 텍스트로 정리해서 될 문제가 아니라 지속적인 소통과 협력으로
자리를 잡아가는 거구나하고 생각했습니다. …”
3시기에는 ‘선생님’, ‘감사’, ‘학생’, ‘좋다’ 등의 단어와 ‘감사-드리다’, ‘선생님-수업’, ‘수업-활동’
등의 단어 쌍이 높은 빈도로 나타났다. 단어 ‘생각’, ‘문제’, ‘고민’ 등과 단어 쌍 ‘좋다-아이디어’,
‘아이디어-감사’ 등에서 알 수 있듯이 학습과정에서 가졌던 고민과 문제를 상호작용을 통해 해결해
나가고 있었다.
‘선생님’은 2시기와 3시기 모두 가장 높은 빈도수로 나타났다. 그룹 구성원이 다른 구성원을 부
르는 호칭인 ‘선생님’은 ‘교사’와 구분하여 정제하였는데, 이 단어의 빈도수가 높게 나타난 것은 구
성원들 간의 직접적인 상호작용이 있었음을 보여준다. 또한 3시기에는 단어 ‘오프’, ‘캠프’의 빈도
가 증가하고 단어 쌍 ‘서울-캠프’, ‘거꾸로교실-캠프’가 등장하였다. 새롭게 등장한 단어인 ‘미크’는
‘미래교실 네트워크’의 줄임말로, 거꾸로교실과 관련된 면대면 모임에 대한 공지나 관련 자료를 게
시해둔 홈페이지이다. 이로 보아 2시기부터 언급되기 시작한 면대면 모임과 학습자료 공유에 대한
학습자들의 관심이 3시기에 더욱 증대되었다고 추측할 수 있다.
“제 요즘 수업이랑 방향이 거의 일치하는 것 같아요! 이번 캠프 오지? 내가 할 채우기도 거의
이거랑 비슷한데 그때 내가 질문 만들기 개발한 학습지 보여줄게∼”
“감사합니다∼^^ 저도 교과서 많이 쓰는데, 미크에 올리거나 유튜브 비공개로 올리면 되겠네요∼”
9. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 881
‘자료-감사’, ‘좋다-자료’, ‘좋다-정보’, ‘정보-감사’와 같은 단어 쌍은 구성원이 공유하고자 한 학
습 내용이 또 다른 학습자에게 긍정적인 학습자료로 활용되고 있음을 보여준다.
5. 결론
본 연구에서는 SNS 학습공동체의 시기별 상호작용 구조와 상호작용에 활발하게 참여한 학습자
가 누구인지, 어떤 내용을 중심으로 상호작용이 이루어졌는지를 살펴보았다. 연구결과는 첫째, 각
시기별 상호작용 구조는 시간이 지날수록 관심주제에 따라 소그룹을 형성하고, 그룹 내의 구성원
들 간의 연결정도는 2시기에 강해졌다가 3시기에는 감소하는 경향을 보였다. 둘째, 적극적인 학습
자의 대다수는 세 시기 모두 교사였다. 셋째, 단어쌍분석 결과, 1시기에는 프로그램 방영에 대한
축하, 감사 댓글이, 2, 3시기에는 학습주제에 대한 댓글이 다수였다. 3시기는 2시기보다 면대면 모
임에 대한 언급이 증가하였다. 즉, ‘거꾸로교실의 마법’의 학습네트워크는 학습자 간 소속감과 친
밀감을 형성하는 시기를 거쳐 관심 주제를 중심으로 끼리끼리 그룹을 형성하였고 이후, 온라인과
오프라인을 넘나드는 학습 단계로 발전하였다.
연구결과로 도출한 SNS 매개 학습공동체의 네트워크 특성은 다음과 같다.
첫째, 페이스북 매개 온라인 학습공동체에서는 학습주제에 대한 전문성과 통제권이 분산되는 수
평적인 학습 구조를 가진다. 학습자들은 한 개인이나 한 집단에 집중되는 것이 아닌 관심주제(포스
트) 별로 끼리끼리 그룹을 형성하며 상호작용한다. ‘거꾸로교실’이라는 공통된 주제를 중심으로 모
인 학습공동체 안에서도 학습자들은 각자의 관심주제에 따라 소규모 집단으로 분화했음을 뜻한다.
상호작용에 참여하고 있던 대다수의 참여자는 수업방법으로써 ‘거꾸로 교실’에 대해 배우고자 하
였던 교사 학습자로, 구체적 사례를 중심으로 학습하고 있었으며 전문성은 분산되어 나타났다. 이
는 기존의 학습공동체 연구에서는 가시적으로 확인할 수 없었던 것으로, 즉각적이고 자유로운 의
사소통을 가능하게 하는 SNS라는 매개체를 통해 역동하는 학습공동체의 모습을 보여준다. 이는
Wilson, Ryder(1996)의 선행연구와 마찬가지로 온라인 학습공동체의 분산성을 나타내는 동시에,
SNS기반 온라인 학습공동체는 시간이 흐를수록 상호작용이 그룹별로 분화되면서도 관심주제에 따
라 집중화되는 역동적인 학습공동체의 모습을 동시에 가진다는 것을 보여준다.
둘째, SNS 학습공동체에서도 기존의 학습공동체의 주요한 학습 요소였던 정서적 지지를 보인다.
정서적 유대는 초기에는 프로그램에 대한 감사 표현이었으나 시간이 지날수록 학습내용에 대한 고
민과 조언을 나누는 과정에서 관찰되었다. 페이스북은 관계맺기, 정보교류, 자기표현에서 가장 높
은 만족도를 나타내며, 함께 학습한다는 소속감을 갖게 한다(Kim, 2013; Lee, 2014). 페이스북의 긍
정적 요소는 학습공동체의 정서적 지지를 활성화하는 데 기여한다고 볼 수 있다.
셋째, SNS 학습공동체는 온라인과 오프라인의 경계가 허물어진 학습의 형태를 지닌다. 구성원들
은 SNS 공간에서 공유하기 어려웠던 부분을 면대면 모임으로 극복하며, 다시 온라인 학습상황으로
옮겨와 지속적으로 학습하였다. 이는 온오프라인 연계활동이 지식공유와 학습을 촉진시킬 것으로
본 선행연구와 맥락을 같이한다(Jung, 2000; Ko, Lee, 2015). 본 연구자들이 연구한 SNS 학습공동체
는 온라인이나 오프라인이라는 학습형태에 얽매이지 않고, 두 가지 학습환경의 장점을 모두 활용
했다고 볼 수 있다. 이를 보면 SNS, 그 중에서도 페이스북이 온라인 학습과 면대면 학습을 연결해
주는 매개체 역할을 해주고 있을 뿐만 아니라, 단순한 정보공유를 넘어 학습을 심화시키는 학습촉
진제로써의 역할을 하고 있다는 점을 시사해준다.
한편 이 연구에서는 특정 TV프로그램에 대한 페이스북 이용자들의 적극적 표현과 참여를 계량
적으로 측정할 수 있었다. 이것은 소셜 미디어(social media)가 기존의 시청률조사를 보완할 수 있
10. 이경민, 김찬희, 박한우882
는 새로운 데이터 출처로 기능할 수 있는 가능성을 보여준다. 시청률이 상대적으로 낮은 프로그램
도 소셜 미디어 이용자들의 몰입도와 관여도가 높을 수 있다. 따라서 한국방송광고진흥공사가 개
발한 PEI(program engagement index)등 시청률 지표는 페이스북 이용자들의 반응의 강도 뿐 아니라
포스팅의 의미망을 비롯한 다양한 빅데이터(big data)와의 접목을 시도할 필요가 있다.
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12. 이경민, 김찬희, 박한우884
Network Analysis of SNS-mediated Learning Community: A
Facebook Group ‘Magic of Flipped-learning’
Gyeong Min Lee
1
, Chan Hui Kim
2
, Han Woo Park
3
2)
Abstract
The emergence of SNS (social network service) is expected to bring about changes in
the structure and level of interaction of online learning communities. This study examined
the level and pattern of actual interaction of SNS-mediated online learning community and
examined its characteristics. The SNA (social network analysis) was carried out by collecting
comments from the students of the facebook group "Magic of Flipped Learning" from
March 2014 to August 2016. ‘NodeXL’ was used for network structure analysis and word
pair analysis was performed for content analysis. As a result, first, there were few changes
in the interaction structure of the three periods, but there were of forming groups according
to the subjects of interest. The main interaction participants were the teachers who were
general learners. This shows that the expertise of learning and the control of the group are
dispersed. Second, the content of learning progressed to sharing specific learning cases. In
the process, learners were getting emotional support. Third, the SNS - mediated learning
community had a form of learning that broke the boundaries between online and offline.
Keywords : Online learning community, SNS learning, Interaction, Learning network,
Social network analysis.
1
Master Student, Education, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do,
712-749, South Korea. E-mail : hw00171@naver.com
2
Master Student, Education, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do,
712-749, South Korea. E-mail : kch100867@naver.com
3
(Corresponding Author) Director in n Cyber Emotions Research Institute, Full Professor, Dept of Media
& Communication, Interdisciplinary Program of Digital Convergence Business, YeungNam University,
214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do, 712-749, South Korea. E-mail : hanpark@ynu.ac.kr
[Received 20 March 2017; Revised 8 April 2017, 17 April 2017; Accepted 20 April 2017]