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검색어: 트위터, 검색결과: 3
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Abstract

This study aims to identify and categorize the content and public use patterns of social scientists’ informal communication activities. Using Twitter data, we identified Korean 736 social scientists who participated in communication activities with the public, and analyzed 4,548 tweets that revealed their informal communication activities. This study is meaningful in that it explored informal communication between social scientists and the public, which was not previously revealed in scholarly communication, and identified the types of informal communication activities, communication media, and collaborative sectors in detail.

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서하림(연세대학교 문헌정보학과 석사) ; 송민(연세대학교 문헌정보학과 교수) 2019, Vol.36, No.4, pp.207-226 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.4.207
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우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.

Abstract

Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.

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김태영(전북대학교) ; 양동민(전북대학교) ; 최상기(전북대학교) ; 오효정(전북대학교) 2019, Vol.36, No.2, pp.79-104 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.2.079
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최근 공공기관에서 국민과 소통하는 방법의 하나로 소셜미디어를 활발하게 활용함에 따라 기록관리 영역에서도 이를 수집하고 보존하기 위한 다양한 방안들이 논의되고 있다. 미국에서는 정부 차원에서 소셜미디어를 수집․보존하고자 하는 움직임이 일고 있고, 영국 국립기록관에서는 이미 공공기관의 트위터와 유튜브를 대상으로 아카이브를 구축하여 이용자에게 서비스를 제공하고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜미디어 아카이빙의 수집 및 보존 측면에서의 사례조사 결과를 토대로 소셜미디어의 유형별 특징과 그에 따른 수집 방안과 보존 모형을 제안하고자 한다. 또한 제안방안의 실효성을 검증하기 위해 경상남도 도청의 소셜미디어를 대상으로 시범 적용하였다. 본 연구는 실제 수집한 결과를 통해 수집 및 보존방안을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며, 차후 소셜미디어 아카이빙을 위한 모델 수립에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

Recently, various methods of collecting and preserving social media have been discussed in the field of archives and records management as social media is actively used as a way of communicating with the public in the government. In the United States, there is a move to acquire and preserve social media at the government level, and the National Archives (UK) already provides social media archives to users through Twitter and YouTube. In this study, we proposed the features, acquisition methods of social media by type and the preservation model based on case study results in terms of acquisition and preservation of social media archiving. In order to verify the effectiveness of the proposed methods, this study was applied to the social media of Gyeongsangnamdo provincial government. The results of this study is meaningful in that it suggested acquisition and preservation methods through actual collected results and it is expected that it will be useful for establishing the models for future social media archiving.

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