긍정 키워드 확산 맥락에서 데이터 누락이 발생하는 경로 분석: 소셜미디어 환경에서의 정보 손실 패턴 연구
혹시 긍정 키워드가 온라인에서 퍼질 때 데이터가 어딘가 빠져버리는 경험, 해보신 적 있나요? 소셜미디어나 블로그에서 반응이 꽤 괜찮았던 키워드가, 막상 분석 도구로 보면 제대로 안 잡히는
혹시 긍정 키워드가 온라인에서 퍼질 때 데이터가 어딘가 빠져버리는 경험, 해보신 적 있나요? 소셜미디어나 블로그에서 반응이 꽤 괜찮았던 키워드가, 막상 분석 도구로 보면 제대로 안 잡히는
감정 라벨링 자동화 시스템을 만든다고 할 때, 사실 제일 골치 아픈 게 ‘정확한 피드백 데이터’를 모으는 거더라고요. 사용자들이 남긴 감정 피드백은 솔직히 말해서, 모호하거나 들쭉날쭉한 경우가
요즘 소셜 미디어나 콘텐츠 플랫폼 돌아가는 거 보면, 사용자 반응에 따라 콘텐츠가 자동으로 선별되는 시스템이 거의 기본이죠. 반응 기반 큐레이션 구조가 들어오면 백엔드 설계에서 데이터 처리,
사용자 행동을 추적하고 분석하는 건, 사실 모든 디지털 서비스에서 빠질 수 없는 부분이죠. 참여자 행동 데이터를 제대로 로그화하고 시각화할 수 있는 백엔드 시스템을 만들면 사용자 경험이
요즘 기업들이 고객과 감정적으로 더 가까워지려고 진짜 많은 노력을 하잖아요. 그래서 그런지 정서 중심 캠페인 관리에서 실시간 피드백의 중요성이 점점 더 커지는 것 같아요. 실시간 피드백
감정이란 게, 콘텐츠를 소비하는 사람들 행동에 진짜 큰 영향을 주는 것 같아요. 사람들이 어떤 콘텐츠에 어떤 감정을 보이는지 분석하면, 그걸 바탕으로 자동으로 분류해주는 시스템도 만들 수