서강대학교

초록/요약

온라인 커뮤니티 서비스는 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 함께 온라인상에서 대표적인 소셜 활동의 공간이다. 모바일 기술과 환경의 발달로 시간과 장소의 제약 없이 온라인 소셜 활동이 가능해지면서, 우리들은 언제 어디서든 자신의 의견을 제시할 수 있게 되었다. 이런 사용자의 의견을 바탕으로 추천시스템이나 광고시스템과 같은 개인화된 서비스로의 응용을 제안하는 연구들이 있다. 하지만 이런 응용 서비스들을 제안하는 연구들은 사용자를 분석하기 용이한 SNS에서 주로 진행되어왔다. 온라인 커뮤니티에서는 자신만의 타임라인을 형성하는 SNS와 달리, 모든 글에 대한 열람이 가능하여 다른 사용자들의 현재 관심사에 더욱 민감하게 반응할 수 있다. 그리고 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 사용함으로 익명성의 특징을 가지기 때문에 사용자들은 더욱 자유롭게 의견을 제시할 수 있다. 따라서 온라인 커뮤니티는 SNS에 비해 특정 이벤트에 대한 전체 여론에 가까운 반응을 확인 할 수 있다. 본 논문에서는 온라인 커뮤니티에서 특정 주제가 없는 자유게시판의 게시글들을 특정 주제로 분류하고, 특정 시간대에 특정 주제의 게시글들에 대한 사용자들의 행동 반응을 추론한다. 행동 반응이란 게시글에 댓글을 작성하는 것으로 하여, 제안 기법은 특정 시간대에 특정 주제에 관련된 게시글들에 댓글을 작성하는 사용자들을 추론한다. 댓글을 작성하는 사용자들을 추론하기 위해 사용자마다 시간대에 따른 특정 주제별 반응의 확률 모형과 커뮤니티 이용시간 패턴에 대한 확률 모형을 구한다. 그리고 구해진 확률 모형을 베이즈 정리에 응용하여 사용자들을 추론한다. 사용자에 관한 데이터가 부족한 경우에 발생하는 콜드 스타트 문제(cold start problem)를 해결하기 위해서 기존 SNS에서의 사용자 추론 연구들은 사용자의 소셜 관계 등을 활용하였지만, 온라인 커뮤니티에는 이 같은 요소들이 없어서 추론에 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자의 게시글뿐만 아니라, 온라인 커뮤니티의 특징인 댓글을 활용하고, 협업필터링과 스무딩 기법을 적용한 방안을 제안한다. 실험을 위해, 실제 국내 온라인 커뮤니티의 데이터를 수집하여 제안 기법의 유용성을 검증하였다. 제안 기법을 통해 온라인 커뮤니티에서 시간대에 따른 정보가 적어서 알기 어려웠던 사용자의 반응까지 분석할 수 있으므로, 기존보다 더 세밀한 마케팅이나 추천시스템과 같은 개인화 서비스에 응용할 수 있다.