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학술대회자료
저자정보
김민준 (서울대학교) 윤종묵 (서울대학교) 맹욱재 (서울대학교) 이중식 (서울대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2017 학술대회 발표 논문집
발행연도
2017.2
수록면
292 - 295 (4page)

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Web 2.0 을 거치며, 인터넷상의 많은 데이터가 링크드 데이터로 빠르게 전환 중이다. 이러한 링크드 데이터를 시각화하는 방법중, 가장 많이 적용되는 방법은 전체 네트워크를 그래프로 시각화 하는 방법이다. 하지만 이러한 형태의 visualization 에서는 탐색이 힘들고, 정보가 포화되는 문제를 가진다. 그래서 SNS, Instagram, YouTube 는 각각의 컨텐츠를 네트워크 위에 존재하는 링크드 데이터 형태로 가지지만, 전체 네트워크를 사용자에게 드러내지 않고, 각자의 방식으로 가공하여 이를 전달한다.
이렇게 web 2.0 상의 데이터는 각 도메인별로 자신이 가진 데이터에 맞는 flattening 방법이 적용이 되었다고 볼 수 있다. 이러한 상황에서 뉴스도 예외일 수 없다. 빅데이터의 도입으로 뉴스의 데이터는 single leaf 형태에서, linked data 형식으로 바뀌고 있다. IBM Watson 의 News Explorer 는 링크드 데이터를 full network visualization 으로 보여주지만, 이는 뉴스가 가진 정보를 전달하고, 탐색하는데 이롭지 못하다. 본 연구에서는, 뉴스 도메인에 맞는 network flattening 방식을 고민하고, 뉴스 네트워크에 맞는 탐색적 인터페이스 (exploratory interface)를 제안한다. 언론, data, 그리고 UX/UI 전문가들이 참여하는 participatory design 방법론으로 진행되었으며, agile 방법론을 통한 3 번의 빠른 프로토타이핑 과정을 거쳐 제작되었다.

목차

요약문
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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