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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2017
- 저작권
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최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트 (Social Network Site, 이하 SNS) 에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로 인해 기업의마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 사람이 하는 예측이 아닌 고객의 성향적 정보만을 통하여 사람이 아닌 기계가 얼만큼 예측할 수 있느냐에 대한 연구로, 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 페이스북에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 수차례의 데이터 전처리와 singular value decomposition (SVD) 차원축소 기법을 사용하여 데이터 셋을 만들었다. 마지막으로, 기계학습 방법론 randomForest 를 사용하였다. 그 결과, 성별은 88.66%, 연령대는 77.91%, 그리고 학력은 56.96%로 페이지 ‘좋아요’ 정보만을 가지고 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, 페이스북의 페이지 ‘좋아요’의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
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