| 한글제목(Korean Title) |
소셜네트워크에서 확산하는 정보의 수집 및 분류를 위한 도구 |
| 영문제목(English Title) |
A Tool for Collecting and Classifying Information Spreading over Social Networks |
| 저자(Author) |
박준섭
이웅희
김영훈
Junsep Park
Woonghee Lee
Younghoon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 34 NO. 02 PP. 0121 ~ 0135 (2018. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소셜 네트워크상의 정보는 공유를 통해 빠르게 확산하는 특징이 있어 단 시간에 수많은 사용자에게 정보를 노출시킬 수 있다. 이러한 점을 이용하여 기업들은 바이럴 마케팅으로 제품을 홍보하기도 하며, 혹자는 거짓 정보 및 비방 글을 퍼트려 정치적으로 여론을 형성하려한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크상에서 확산하는 정보, 특히 근거 없는 비방 및 혐오의 글 또는 거짓 뉴스를 수집함과 동시에 분류하는 도구를 개발하고자 한다. 개발한 도구를 사용하여 14,614개의 트위터 아이디를 탐색하였고 4,969개의 비방글로 의심되는 트위터 메시지를 수집하였다. 실험을 통한 도구의 성능평가에서 메시지의 분류 및 수집 작업이 효율적으로 이루어 졌음을 확인하였다. 이를 통해 메시지의 수집에 대한 비용 절감 효과를 기대한다.
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영문내용
(English Abstract) |
The information on SNS is spread rapidly through information sharing, which can expose information to a large number of SNS users in a short time. Because of this feature of SNS, there are companies that promote their products through viral marketing and people who try to manipulate public opinion by spreading false information. This paper suggest a tool that collects and classifies abusing information spreading on SNS, especially unfounded slander and aversion or false news. Using the tools we developed, we collected for 14,614 Twitter IDs and collected 4,969 probably-abusing Twitter messages. The evaluation of the performance of the tool has been conducted and the classification and the collection of the message were highly efficient. Based on the result of the experience, we expect the cost saving effect for collecting messages.
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| 키워드(Keyword) |
소셜 네트워크 메시지 수집
메시지 단어 가중치
사람-컴퓨터 피드백을 통한 분류
SNS message collection
message word weight
collection by human-computer feedback
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