소셜큐레이션 도구로서의 KeyGraph 이용 방법

정보의 홍수 시대를 지나서 정보의 폭발 시대에 들어섰다. 뉴스 같은 다량의 데이터를 넘어서 트위터, 페이스북과 같은 SNS가 데이터 폭발을 일으키고 있다.

기존에 검색과 마이닝은 수많은 문서를 읽어 하나의 쿼리 또는 유사 키워드를 가지는 문서의 군집으로 정보홍수를 정돈하는 방식이다. 그에 반해 최근의 SNS는 노이즈가 많고 다분히 개인적 관심사항에 기반하여 초단위로 수백건의 문서를 쏟아내고 있기 때문에 기존 방법으로 감당하기 어렵다. 상위 랭킹의 문서라고 해도 기계적 관점에서는 관련성이 있을지라도 사람관점에서는 시기적으로 또는 이벤트의 흐름상 맞지 않는 경우가 많다.

큐레이션 인터페이스는 사용자의 관심토픽에 맞추어 정보를 획득하는 방법이다. 트윗덱의 예를 들면 짧은 단문의 트위터글을 태그에 기반해서 실시간으로 큐레이션하여 제공한다. 실시간적이고 동적으로 내용을 재구성하여 정보의 흐름을 파악할 수 있도록 한다. 이런 기능이 제공되기 위해서는 문서셋 전체를 대상으로 분석하는 기술이 아니 단일문서 또는 순간적으로 발생한 문서셋을 대상으로 키워드를 추출하는 기술이 필요하다. 즉, 클러스터링, LDA를 잇는 DTD(토픽 탐색과 추적)의 다음버전 기술이다.

KeyGraph는 토픽추출과 정보의 시각화 기술로도 유용하다. 최근에는 모바일 기기에서 수집되는 개인의 일상데이터를 이용해 라이프 콘텍스트를 분석하고 시기와 장소에 맞는 개인화된 마케팅 또는 행태추천에까지 이용하고 있다. 또는 실시간으로 쏟아지는 블로그 문서로부터 핵심 키워드 그룹을 뽑아내어 알맞는 블로그 채널을 제공한다.

이는 카카오톡 같은 메신저 데이터에도 이용될 수 있을거라 생각된다. 특정 주제로 채팅을 진행하는 와중에 스토리와 관련된 블로그 스트림을 하단에 출력하는 방법이 있을 수 있을거다. 카카오스토리에서도 (그때 그시점에 갖게된) 관심주제와 유사한 다른 친구를 추천하는 방법도 가능할 것이다.

응용방법
#1. 주제별 뉴스댓글요약
– ‘박근혜’ 관련 뉴스댓글 한꺼번에 보기
#2. 미니블로그 유사관심 사용자 추천 (카카오스토리 등)
#3. 메신저 채팅 토픽에 맞춘 콘텐츠 추천

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