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권의 도서 정보와 유엔과 유럽의회, 웹 사이트의 자료를 활용해 64개 언어 간 자동번역 시스템 개발에 성공했다. 1. 페이스북의 현황
2. 페이스북의 감정조절실험
3. 빅데이터란 무엇인가?
4. 빅데이터 정보이용의 문제
5. 결론 및 시사점
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페이스북, 유튜브 vs. 망한 싸이월드
나는 널 언제라도 자를 수 있어!
세계인의 운동 기록을 삼킨 나이키 메타버스
메타버스의 미래 또는 그림자 #2: 유튜브 다음은 뷰튜브
메타버스의 미래 또는 그림자 #3: 브레인 투어
4. 거울 세계: 세상
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-페이스북이 창업된 이유에 대해 흥미를 가짐
- 쉽고 빠르게 그들의 감정과 의사를 표현할 수 있는 SNS에 대한 관심의 중심에 페이스 북이 있기 때문에
Face book이란?
페이스북은 소셜 네트워크 웹사이트이다.
‘친구 맺기를 통해 많은 이
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할 수 있다. 하지만 개인적 의견으로는 우리나라에서 만들었다고 해서가 아니라 인스타의 이미지 기반을 통한 감정공유와 페이스북의 게시물을 통한 정보와 의사소통의 기능을 갖춘 카카오스토리라고 생각한다.
카카오스토리는 출시되기 전
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조작이 쉬워야 한다. 설문조사에서 싸이월드를 이용하지 않는다고 답한 응답자들의 사용하지 않는 이유를 조사해본 결과 상당수가 이것저것 손댈 곳이 많아서라고 대답했다. 또한 이들은 페이스북과 같이 간단하게 조작할 수 있는 SNS를 이용
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북대학교, 2004.
한국인터넷진흥원, 「페이스북, 자사 계정 필요 없는 모바일 메신저 서비스 ‘페이스북 메신저’ 공개」, KISA Internet Weekly 기사, 2012.12.20.
홍장선, 이종윤, 「카카오톡 이모티콘을 통한 자아표상과 이에 따른 기호특성 연구」,
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따른 이모티콘 특징
1) 카카오톡 이모티콘
2) 라인 이모티콘
3) 페이스북 이모티콘
4. 이모티콘의 변화
1) 형태적 변화
2) 생산 주체의 변화
2) 기능적 변화
Ⅲ. 결론
1. 연구의 결론
2. 연구의 한계 및 향후 연구 과제
· 참고문헌
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기사 등)
⑤ 게임 ⑥ 기타( )
3. 주로 사용하는 SNS 종류는 무엇입니까? ( )
① 페이스북 ② 트위터
③ 인스타그램 ④ 밴드
⑤ 사용 안함. ⑥ 기타( )
4. 평소 관심 있는 분야는 무엇입니까? ( )
① 정치·경제 ② 연예 (예술)
③ 과학 ④ 사회
⑤ 스
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페이스북, 인스타그램 등
1인 미디어를 사용하시나요? ① 예 ② 아니오
2. 당신은 하루 평균 1인 미디어를 몇 분 사용하십니까?
① 30분 이내 ② 30분~ 1시간 30분 ③ 1시간 30분~ 3시간
④ 3시간~ 4시간 30분 ⑤ 4시간 30분 이상 ( 시간 분)
3. 어떤 1인
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페이스북이나 인스타그램 등 SNS 상에 게재되는 광고도 법적인 심의를 거쳐야 할 필요가 있다.
<참고문헌>
1. 성상훈 기자(아이뉴스24), “페이스북, 허위·과장 광고 사례 속출”, 2016.05.13.
2. 박성조 기자(중앙일보), “10대 노리는 SNS 광고,
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페이스북코리아(유)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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북이고, 트위터는 과거에 새로운 정보를 얻기 위해 잠깐 사용했었습니다. 페이스북을 주로 활용하는 이유는 페이스북이 가장 많은 사람들에게 손쉽게 전하고 싶은 이야기를 할 수 있어서입니다. 제가 올리는 게시물은 순간적인 감정이나 생
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감정을 자제하고 객관적 사실에 집중해 대화를 이끌었습니다. 상호 이해를 바탕으로 합의를 이끌어내고 팀워크를 강화해 프로젝트를 성공시켰습니다.
Q5. 마케팅 업무에 가장 필요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
시장과 소비자를 깊이 이
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페이스북과 비교했을때 네이버의 서비스는 어떤지?
15. 왜 컴퓨터공학을 복수전공하지 않았나요? (응용프로그램개발)
16. 네이버의 다양한 사업 부문에서 성장 잠재력이 있는 분야가 무엇이라고 생각하나요?
17. 네이버의 C2C 서비스가 성공적
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페이스북, 블로그 등 다양한 소셜 미디어에서 데이터를 수집하고, 텍스트 정제 및 토큰화 등의 전처리 작업을 진행합니다.
- 감성 분석 및 여론 분석: 감성 분석 기법을 사용하여 사용자들의 감정을 추출하고, 여론의 변화를 예측하는 모델을
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감정에 대한 사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및 ANN, SVM을 통한 예측모형을 구축했습니다. 그 결과 예측모형의 정확도를 80.7%, 83.61%의 높은 performance를 도출할 수 있었습니다.이러한 경험을 바탕으
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