Este documento presenta una introducción a la teoría de grafos. Define conceptos fundamentales como grafos, vértices, aristas, grado de vértices, caminos y ciclos. Explica diferentes tipos de grafos como grafos simples, multigrafos, dirigidos y etiquetados. También introduce conceptos como representaciones de grafos mediante matrices de incidencia y adyacencia, e isomorfismo de grafos.
Exploratory Social Network Analysis with Pajek: Center & PeripheryHossein Fani
This document discusses different measures of centrality in networks: degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. Degree centrality is a measure of how connected a node is based on its number of connections. Closeness centrality quantifies how close a node is to all other nodes based on the shortest path distances. Betweenness centrality measures the number of shortest paths that pass through a node, indicating its importance as an intermediary. The document also describes how to calculate centralization measures for networks based on these centrality metrics.
Este documento presenta una introducción a la teoría de grafos. Define conceptos fundamentales como grafos, vértices, aristas, grado de vértices, caminos y ciclos. Explica diferentes tipos de grafos como grafos simples, multigrafos, dirigidos y etiquetados. También introduce conceptos como representaciones de grafos mediante matrices de incidencia y adyacencia, e isomorfismo de grafos.
Exploratory Social Network Analysis with Pajek: Center & PeripheryHossein Fani
This document discusses different measures of centrality in networks: degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. Degree centrality is a measure of how connected a node is based on its number of connections. Closeness centrality quantifies how close a node is to all other nodes based on the shortest path distances. Betweenness centrality measures the number of shortest paths that pass through a node, indicating its importance as an intermediary. The document also describes how to calculate centralization measures for networks based on these centrality metrics.
라이트브레인 UX 아카데미 Open Project입니다.
이번에 소개해 드릴 결과물은 최근 핫한 여성 쇼핑 앱 ‘지그재그 – UX 개선 프로젝트’입니다.
UX 아카데미 11기 교육 기간 동안 정규과정의 수업 뿐만아니라 별도의 조별 모임을 통해 과제와 프로젝트를 진행하며 만들어 낸 신선한 아이디어를 Rightbrain lab을 통해 공개합니다.
라이트브레인 아카데미 수강생들이 어떤 과정을 통해 아이디에이션하고 또 인사이트와 컨셉을 도출했는지 궁금하시다면 지금 바로 슬라이드쉐어로 내용을 확인하세요.
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
2017 인플루언서 마케팅 트렌드
1. 인플루언서 마케팅, 마케팅 차원에서 거대한 기회가 될 것
2. 마이크로 인플루언서, 셀러브리티 보다 더 큰 영향력을 갖게 될 것
3. 브랜드와 어울리는 인플루언서를 찾는 것은 여전히 화두가 될 것
4. 진정성 있는 컨텐츠가 인플루언서 마케팅의 중요 지표가 될 것
5. 위치정보 기반한 인플루언서 발견 및 상권/매장 연계분석 등이 중요해질 것
6. 인플루언서 성과측정은 소셜 API 인증 및 트래킹 기반의 내재화 분석이 중요해 질 것
7. 진화의 방향성이 다소 다르게 보이는… 미국과 중국의 인플루언서 마케팅
8. 진화하는 한국의 인플루언서 마케팅 : 브랜디드 컨텐츠, 그리고 커머스
9. 한류와 연계되어 중화권 및 해외 진출을 위한 인플루언서 마케팅은 확대 될 것
10. 인플루언서 마케팅 플랫폼의 춘추전국시대
모바일을 든 소비자, 그들은 무엇을 원하고 있을까?
크리베이트의 이번 보고서는 기술 전망이나 시장 전략이 아니라 소비자 가치를 중심으로 모바일 커머스의 기회를 살펴본다. 모바일 커머스는 ‘상품 판매’의 개념을 넘어, 구매 심리 단계에 맞게 적재적소의 서비스를 제공할 때 혁신할 수 있을 것이다. 이를 위해 소비자의 경험을 구매 심리 모델의 8단계로 분류하여, 각 단계 별로 가장 중요한 소비자 니즈를 정의하고 그 사례로 몇 가지 서비스 모델을 소개한다.
Community Flywheel: 커뮤니티 플라이휠, 유저 콘텐츠로 굴려내기 (2022 ver)YunhuiJeong1
2020년 12월, '힙한 서비스의 비밀' 세미나의 연사로서 [커뮤니티 플라이휠, 유저 콘텐츠로 굴려내기]라는 주제로 발표를 진행했는데요, 이후에도 꾸준히 너무나 좋은 반응들을 보여주셔서, 2022년 업데이트 버전으로 자료를 공유드려요! 여러분들의 서비스에 대한 고민을 작게나마 덜어드렸으면 좋겠습니다.
'다들 플라이휠이라는 개념은 한번쯤 들어보셨을 것 같아요. 어떻게 커뮤니티 서비스에 플라이휠을 도입할 수 있을지 UX 실사례들 및 주요 지표들을 함께 담아보았어요'
라이트브레인 UX 아카데미 Open Project입니다.
이번에 소개해 드릴 결과물은 최근 핫한 여성 쇼핑 앱 ‘지그재그 – UX 개선 프로젝트’입니다.
UX 아카데미 11기 교육 기간 동안 정규과정의 수업 뿐만아니라 별도의 조별 모임을 통해 과제와 프로젝트를 진행하며 만들어 낸 신선한 아이디어를 Rightbrain lab을 통해 공개합니다.
라이트브레인 아카데미 수강생들이 어떤 과정을 통해 아이디에이션하고 또 인사이트와 컨셉을 도출했는지 궁금하시다면 지금 바로 슬라이드쉐어로 내용을 확인하세요.
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
2017 인플루언서 마케팅 트렌드
1. 인플루언서 마케팅, 마케팅 차원에서 거대한 기회가 될 것
2. 마이크로 인플루언서, 셀러브리티 보다 더 큰 영향력을 갖게 될 것
3. 브랜드와 어울리는 인플루언서를 찾는 것은 여전히 화두가 될 것
4. 진정성 있는 컨텐츠가 인플루언서 마케팅의 중요 지표가 될 것
5. 위치정보 기반한 인플루언서 발견 및 상권/매장 연계분석 등이 중요해질 것
6. 인플루언서 성과측정은 소셜 API 인증 및 트래킹 기반의 내재화 분석이 중요해 질 것
7. 진화의 방향성이 다소 다르게 보이는… 미국과 중국의 인플루언서 마케팅
8. 진화하는 한국의 인플루언서 마케팅 : 브랜디드 컨텐츠, 그리고 커머스
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10. 인플루언서 마케팅 플랫폼의 춘추전국시대
모바일을 든 소비자, 그들은 무엇을 원하고 있을까?
크리베이트의 이번 보고서는 기술 전망이나 시장 전략이 아니라 소비자 가치를 중심으로 모바일 커머스의 기회를 살펴본다. 모바일 커머스는 ‘상품 판매’의 개념을 넘어, 구매 심리 단계에 맞게 적재적소의 서비스를 제공할 때 혁신할 수 있을 것이다. 이를 위해 소비자의 경험을 구매 심리 모델의 8단계로 분류하여, 각 단계 별로 가장 중요한 소비자 니즈를 정의하고 그 사례로 몇 가지 서비스 모델을 소개한다.
Community Flywheel: 커뮤니티 플라이휠, 유저 콘텐츠로 굴려내기 (2022 ver)YunhuiJeong1
2020년 12월, '힙한 서비스의 비밀' 세미나의 연사로서 [커뮤니티 플라이휠, 유저 콘텐츠로 굴려내기]라는 주제로 발표를 진행했는데요, 이후에도 꾸준히 너무나 좋은 반응들을 보여주셔서, 2022년 업데이트 버전으로 자료를 공유드려요! 여러분들의 서비스에 대한 고민을 작게나마 덜어드렸으면 좋겠습니다.
'다들 플라이휠이라는 개념은 한번쯤 들어보셨을 것 같아요. 어떻게 커뮤니티 서비스에 플라이휠을 도입할 수 있을지 UX 실사례들 및 주요 지표들을 함께 담아보았어요'
Community Flywheel: 커뮤니티 플라이휠, 유저 콘텐츠로 굴려내기 (2022 ver)
content analysis
1. Social modeller Content network analysis Yong - heekim tangari83@naver.com @socialmodeller Created by yong-heekim
2. Social modeller 소셜미디어를 포함한 최근 온라인 마케팅의 핵심은 누가 어떤 이야기를 하는지가 중요함 충성도가 높은 고객이 아닌 weak tie의 잠재고객들이 목표하는 재화에 긍정인가 부정인가 혹은 중립인가를 판단하는 것이며 이들 이야기가 어떤 경로로 움직이는지를 동시에 추적하여 적당한 시점에 적당한 장소에서 합리적인 방법으로 그들의 정서적 감성을 이용해야함. 여기, 그 방법과 대안을 제시함 내용분석 이라고 하는 언어네트워크 분석 방식이 적용됨
3. Social modeller Case # blog 상업적 목적이 아닌 제품을 사용하고 리뷰하는블로거를 무작위로 선정함. 대상은 육아에 많은 관심과 아이를 양육함에 따른 구매력이 강한 기혼의 여성 리뷰로거를 분석함 내용분석 소프트웨어와 이들의 연결관계를 파악해주는 네트워크 분석 소프트웨어를 사용함 제품리뷰이후의블로그에 방문하는 잠재고객들의 댓글을 텍스트 중심으로 추출하며, 이들의 의견이 어떤 식의 정서적인 감성 표출이 일어나는지를 증명함. 즉, 리뷰된 제품에 대한 중립성, 긍정 혹은 부정을 판별하여 언어의 연결관계에 집중함 중요한 것은 단어와 문장의 의미 뿐 아니라 온라인에서 즐겨쓰는 보편적인 감정표현 즉, 이모티콘도주목해야한다.
4. Social modeller Case # blog 댓글에서 추출한 단어의 빈도는 19/242 단어임 빈도가 가장 많은 많은 ‘저’, ‘전’과 같은 단어는 제품에 대한 궁금증을 유발시키는 질문 성향이 강한 단어들이며, ‘ㅋㅋㅋㅋㅋ’ , ‘ㅎㅎ’등과 같은 단어는 만족혹은 제품의 흥미를 나타내는 이모티콘으로 상위에 존재하는 단어와 이모티콘의 의미만으로 리뷰가 매우 성공적임을 알 수 있음 주의 해야할 것은 ‘ㅜㅜ’, ‘ㅠㅠ’와 같은 이모티콘이 반드시 부정을 뜻하는 것은 아님 제품 구매에 대한 아쉬움과 같은 제품에 상당히 호의적인것에 비해 현실적으로 구매하기 어려운 점을 우회적으로 표현한 것일 가능성이 있음 실제로 본 리뷰는 외국의 제품이며, 국내에서 구하기에 어려움이 있는 제품으로 잠재고객의 문제점을 해결할 대안을 추측할 수 있음
5. Social modeller Case # blog 이들 단어를 네트워크화 하면 다음과 같은 몇 가지 클러스터로 이루어져 있는데, 긍정의 의미 부정의 의미 혹은 중립의 의미가 그룹별로 나누어져 단어별로 매우 복잡하게 연결되어 있음을 확인할 수 있음. <리뷰 포스팅컨텐트 네트워크> Created by yong-heekim
6. Social modeller Case # blog 이렇게 추출된 단어의 연결경로가 어떠한지를 파악하면, 제품에 대한 고객의 니즈를 파악할 수 있음. ‘저’라는 추측성 단어 즉, 질문을 던지고자 하는 단어에서 실제 구입으로 이어지는 댓글까지는 어떤 경로가 위치해 있는지를 파악함 저 -> 찾아보기 저 -> 가격대비 저 -> 직구 -> 구입했는데 저 -> 했는데 -> 구입했는데 저 -> 다 -> 구입했는데 저 -> 좋다고 -> 구입했는데 저 -> ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ-> 구입했는데 저 -> 가격비교하고 -> 구입했는데 저 -> 건조해요 -> 구입했는데 저 -> 능력자♥♥♥♥♥♥♥♥♥? -> 구입했는데 저 -> 알게 -> 구입했는데 저 -> 자신이 -> 구입했는데 저 -> 직구하실때-> 구입했는데 저 -> 피셔프라이스-> 구입했는데 대체로 3단계의 긍정 단어 연결로 ‘구입했는데’라는 구매유인 단어로 연결되어 있음 따라서 보편적으로 행동의 단어와 실제 자신의 처지와 비슷하면 본 리뷰의 제품을 구입한다고 추측할 수 있음
7. Social modeller Case # blog 긍정의 단어 경로가 끝은 아니며, 이들이 제품 구입 이후 다시 재방문 하여 사용 평가를 할 것이며, 이후 또 다시 긍정의 평가인지 부정의 평가인지를 따져 야 할 것임 저 -> 찾아보기 -> ? 저 -> 가격대비 -> ? 저 -> 직구 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 했는데 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 다 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 좋다고 -> 구입했는데 -> ? 저 -> ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ-> 구입했는데 -> ? 저 -> 가격비교하고 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 건조해요 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 능력자♥♥♥♥♥♥♥♥♥? -> 구입했는데 -> ? 저 -> 알게 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 자신이 -> 구입했는데 -> ? 저 -> 직구하실때-> 구입했는데 -> ? 저 -> 피셔프라이스-> 구입했는데 -> ? 사후평가도 매우 중요함
8. Social modeller Case # blog 결론적으로 내용분석은 단어의 중립, 긍정, 부정의 의미 이외에 이모티콘의 의미도 매우중요하며, 단어의 경로 중간에 어떤 의미들이 자리하고 있는지에 따라 구매를 유도할 수 있는 시간을 파악할 수 있음 본 제품의 핵심은 실제 사용자의 경험적 이거나 수정적인 포스팅이 보다 긍정적으로 다가오고 구매로 이어지는 확산에 기여할 수 있다는 점이며, 동질성을 갖는 집단에서 구매로 이루어진다는 것을 알 수 있기 때문에 체험적인 블로그 링크가 많아야 한다는 것을 시사함 보다 구체적으로 내용분석을 하기위해서는 아래와 같은 엑스레이와 비슷한 단어의 구조적 등위성을 파악해야 하는데, 다음과 같은 추출된 모든 단어의 구조를 해석 해야함