소셜미디어 기반 정보 확산 예측과 네트워크 분석 연구

Social Media–Driven Information Diffusion Prediction and Network Analysis

연구 내용

소셜미디어 데이터에서 소문·대화·태깅 동기를 모델링하여 확산 흐름을 예측하고, 네트워크 구조를 활용해 정보 전달 특성을 규명하는 연구

소셜미디어에서 발생하는 정보 확산과 상호작용 패턴을 데이터마이닝 관점에서 분석하는 연구를 수행합니다. 대화 지속성, 댓글 태깅 동기, 소문 확산 같은 이벤트를 딥러닝 기반 문맥 모델과 임베딩 표현으로 학습하고, 네트워크 연결 구조를 고려해 전파 경향을 파악합니다. 또한 시맨틱 정보 추출·전달 융합 기술을 적용해 관제 환경에서 필요한 의미 단위를 안정적으로 구성합니다. 웹 페이지의 시변화 데이터 예측처럼 실제 운영 관점의 예측 모듈도 함께 개발하여, 온라인 시스템 의사결정에 활용합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 소셜미디어에서 소문이 어떻게 전파되는지와 댓글 태깅 동기가 어떤 의미를 갖는지에 대한 모델링을 중심으로 연구를 수행했습니다. 이후에는 레딧 대화의 연속성을 예측하는 방식으로 확장해 대화 단위의 지속성을 정량화했습니다. 2023~2022년 흐름을 바탕으로 스포츠 선호와 교육과정의 연결을 네트워크 관점에서 해석하는 연구도 병행했습니다. 최근에는 시맨틱 정보 전달과 웹 콘텐츠 시변화 예측으로 실제 안전·운영 데이터 처리로 적용 범위를 넓히고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

대화 지속성 예측 모듈
소문 확산 모니터링 대시보드
댓글 태깅 동기 분류 서비스
소셜 네트워크 기반 이벤트 감지
웹 콘텐츠 변화 예측 엔진
시맨틱 정보 전달 파이프라인
온라인 여론 확산 경로 추정
관제 시스템용 그래프 인덱싱
개인 맞춤형 피드 추천 로직
정보 유통 리스크 평가 모형