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Welcome to the Social Networks and Information Services Lab at Yonsei University.
우리는 새로운 '상호작용'과 '소통' 현상을 연구하여 다양한 정보 및 지식 커뮤니케이션 문제를 해결합니다.
We investigate emerging phenomena in 'interaction' and 'communication' to solve various information and knowledge communication problems.
Main Research Topics
Main Research Topics
Information Services Research
Human-AI Interaction and Collaboration에 관한 연구
: 인간과 AI간 상호작용, 협업
AI Literacy에 관한 연구
: AI 활용능력 측정
: AI 활용능력과 성과 간의 관계
: AI 활용능력이 인간과 AI 간의 상호작용에 미치는 영향
정보서비스에 관한 연구
: 디지털 서비스 및 정보원에 대한 이용동기, 수용정도, 만족도
: 디지털 정보서비스의 필수 성공요인인 이용자 초기수용 및 후기수용(지속이용) 요인
: 디지털 정보서비스와 이용자 간의 상호작용
정보서비스 환경에서 물리적 공간의 역할에 관한 연구
: 이용자 기반의 도서관 공간 서비스
: 도서관 공간과 이용자 소셜네트워크
오늘날 다양한 디지털커뮤니케이션 기술의 발달로 점점 진화된 새로운 정보서비스가 등장하고 있다. 불확실성(uncertainty)의 해소를 통해 정보요구의 충족이 필요한 정보이용자와 다양한 정보자원 및 콘텐츠, 그리고 정보이용자와 정보자원 간의 적합성을 높여주는 다양한 정보시스템을 정보서비스의 주요 요소라고 할 수 있다.
정보서비스의 성공 여부는 다수 이용자의 참여 및 이용에 달려있다. 특히 소셜네트워크 기반 서비스에서는 일대일 소통 뿐만 아니라 다대다 소통으로 다양한 검증이 가능하여 더 신뢰성 있는 정보를 공유 및 구축할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 활용은 네트워크의 참여이용자 수가 많아질수록 그 네트워크의 가치가 높아진다는 네트워크 효과(network effects) 이론에 기반하고 있다. 이러한 네트워크 효과를 획득하기 위해서는 이용자의 참여가 필수적이다. 특히, 소셜네트워크 서비스와 같이 이미 초기수용(initial adoption)단계를 지나 후기수용(post-adoption)단계에 이른 경우에는 지속이용(continuance)이 보다 더 요구된다. 또한 새로운 이용자를 발굴하는 것은 기존 이용자로 하여금 이용을 지속시키는 것보다 훨씬 더 많은 노력과 비용이 요구된다는 점에서 기존 이용자의 중요성을 나타내고 있다. 본 연구실에서는 다양한 정보서비스(예, 소셜네트워크, 동영상, 물리적 장소, 도서관 서비스 등)의 성공을 위해 이용자 참여 및 이용을 증대 시키기 위한 실증 연구를 수행하고 있다.
Social Networks Research
소셜네트워크 분석을 통한 연구
: 다양한 상호작용 현상에 대한 탐색적 소셜네트워크 분석 방법의 적용 및 해석
소셜네트워크 구조의 기능 및 역할에 관한 연구
: 네트워크 구조적 특성이 네트워크의 노드의 성과에 미치는 영향
다양한 네트워크 데이터를 활용한 연구
: 논문 공저자관계, 인용관계 등을 통해 형성된 연구자들 간의 학술커뮤니케이션 및 사회적 관계
네트워크는 주변에서 쉽게 관찰될 수 있다. 혈연관계, 직장동료관계, 취미모임관계, 소셜미디어 상의 친구관계, 실제 친구관계, 도움 및 조언 관계, 공저자관계, 조직관계 등의 수많은 인간관계가 포함되며, 지하철역 관계, 상호대차서비스 도서관 관계, 논문 인용관계, 학술지 인용관계, 문헌의 주제적 관계 등의 다양한 사물관계도 포함된다.
모든 네트워크는 기본적으로 노드(node)와 링크(link)로 구성되며 이들의 구조(structure)를 고찰하는 것이 네트워크분석의 기본 방향이다. 네트워크분석은 네트워크 구성요소들 간의 상호의존성(interdependence)을 파악하여 전체 네트워크의 효율성(efficiency)과 효과성(effectiveness)을 증대 시키는데 중요한 공헌을 할 수 있다. 이러한 네트워크분석 관점은 비독립적이며 상호의존적인 노드 간의 관계를 분석한다는 점에서 독립된 노드의 속성 중심으로 분석하는 전통적 통계분석의 관점과 차이가 있다. 또한 네트워크분석에는 다양한 네트워크 지표들이 활용된다. 본 연구실에서는 다양한 네트워크 현상을 고찰하여 새로운 통찰력을 제시하고 있다.
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