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강학주 소장이 들려 주는 Social 이야기


                Social Big Data & Collective Intelligence
                   Social Big DATA에 숨겨진 가치와 미래를 열기 위해서는?
                              DATA에                위해서는?
나의 인생의 전환점
시스템 아키텍쳐가 Web Service & Social 전략 컨설턴트가 되다.!
PC age of the '70s   Internet age of the ‘80s          Opening of the information age

                                      : 앨빈 토플러 (Alvin Toffler)

                                        1980:    Third Wave      (제 3의 물결)
                                                                       물결)


                                        1990 :   Power Shift    (권력의 이동)


                                        2006 : 부의    미래    (다가오는 제 4의 물결)
2010년 테크노미(technology + economy) 컨퍼런스




                  ~ ‘2003 - 5EB DATA
      (1EB = 1024PB , 1PB = 1024TB, 1TB = 1024GB)
        “DATA 축적의 시간이 단축되고 있다.”
                                                                 : 에릭 슈미트 (Eric Schmidt)


                                                2011년
                                                2011년 생산된 Digital DATA
        Compared to 2008 – 68% 증가
                                                약 1.8 ZB (800,000,000,000GB)
                                                    2천억 개가 넘는 HD 영화 (상영 시간 2시간 기준)
                                                    – 한 사람이 쉬지 않고 4700만년 동안 시청할 분량. Bloter.net 2011.06

                                                     2년마다 2배씩 증가 2020년 50배 달할 것을 전망

                                                                       Source : IDC Digital Universe study 2011. 보고서
SNS
(Social Network Service)




               ?
      Social Network 를 단순히
      Web Service Trend,
      단순 정보 유통 도구,
      Marketing 채널로
      인식 하고 있는 것 아닌가?
SNS
(Social Network Service)
    Web Service Trend가
                Trend가
         아니라
  사회적 패러다임의 변화로 이해

  Social 혁명의 진정한 의미
Social 혁명의 진정한 의미는?

     : Socialnomics : 에릭 퀄먼(Erik Qualman)

  “Social은
  “Social은 단순한 유행이 아니라
  산업 경제 및 Web과 인간 삶에
            Web과
  New 패러다임의 혁명이다”
               혁명이다”
KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)




                                           :Michael J. A. Berry     :Gordon S. Linoff
                                “Data Mining이란 의미있는 패턴과 규칙을
                                발견하기 위해서 자동화되거나 반자동화된
                                도구를 이용하여 대량의 데이터를 탐색하고
                                분석하는 과정이다”
       Sampling/Selection
                                                   DSS
   Transformation/Exploration
                                        (Decision Support System)
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DATA                    Information                          Decision
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                                 SNS에 대한 인식의
                                 SNS에
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                                Social Big Data 시대의
                                        대응법
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  – 분석의 기술
                                      대응 전략

  어떻게 이용할 것인가?
  – 정책/정치?, 기업활동?, 개인적 가치 상승?
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                           Provider
                            System




                       User & Customer
Data Leader? or Producer?
Prerequisites - Prosumers

               : 돈탭스코트(Don Tapscot)

                2007:WikiNomics




                 N(net)세대의
                 N(net)세대의 대두
                 “N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대”
                  웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대,
                  정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers)
                  → 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
Social Media 를 바라보는 시각의 문제점




                   Social Media = Communication




                      The Wrong Policy




   정책고객의 소리 경청                              적극적 참여자 지원
   (Social Monitoring)                     (제도권 안으로 유도)
                                                    유도)
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  SocialTag Cloud(Tag Clustering), Ontology
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Social Big DATA의 가치




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             Crowd-sourcing
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Socialytics (Social + Analytics)에 대한
                      Analytics)에
            고급화된 전략
 추종자/
 추종자/적극적 참여자 필요
           (Active participants )


 소셜 참여의 Big DATA 전략
Social 참여를 통한 DATA
  SNS에서 생산되는 Data를 분석하는 것 중요하다.




But!!! 더 중요한 것은…
사용자들의 참여를 통한 Data 확보가 더 중요한 전략이다.
                            전략이다.
Social 참여를 통한 DATA




    미국 : 보스턴 시청           미국 : 코네티컷 브리스톨
 도시 보수 참여 – iPhone App   브리스톨 지역 개선 프로젝트
Social 참여를 통한 DATA




     영국 : 아일랜드 지역 DB           미국, 영국, 네덜란드 : 국가 기록 DB
   아일랜드 지역, 역사, 전통 DB 구축   2010년이후 공공관련 트위터 메시지 보관 (미)
                                관련 사진, 동영상, Contents 수집
Social Big DATA의 가치



Foursquare로 본 New York의 일상




        미래의 마이너리티 리포트        http://wsjdn.wsj.com
전제 조건



                적극적 참여자 / 추종자
                          Active participants

                 : 돈탭스코트(Don Tapscot)


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        N(net)세대의
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        “N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대”
         웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대,
         정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers)
         → 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
앞으로   Social Big DATA 중요성 대두
                 DATA의
Social Media는 단순히 Web Service 활용 입장만 있는 것이 아니라
사용자, 국민 들의 사회적 현상과 밀접하게 연관되어 있는 Data 생산 모델

이를 위해서는
      참여를 지원하고,
      참여를 이끌어 내고,
      참여를 보장하고,
      참여를 활성화하여
      참여에 따른 생산된 자원을 어떻게 활용하느냐?!
                         활용하느냐?!

        참여를 이끌어 내기 위해 정부가 가지고 있는
           대국민 자원을 Open 도 필요하다.
                          필요하다.
마무리 하며 …


참여를 제공하고, 이끌어 내고, 보장하고, 활용하는 것이
    제공하고,       내고, 보장하고,
        Social 전략의 시작이다!!
                   시작이다!!

      이 속에서 어떤 DATA를 확보하고
               DATA를
         어떻게 활용할 것인가?!
                  것인가?!
@ebizstory
Café : http://cafe.naver.com/ebizstory
페이스북 : http://faceboock.com/ebizstory
트위터 : ebizstory
메일 : ebizstory@gmail.com


검색창에서 강학주
연락처 URL : http://2u.lc/123

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Social big data - Collaboration & Collective Intelligence

  • 1. 강학주 소장이 들려 주는 Social 이야기 Social Big Data & Collective Intelligence Social Big DATA에 숨겨진 가치와 미래를 열기 위해서는? DATA에 위해서는?
  • 2. 나의 인생의 전환점 시스템 아키텍쳐가 Web Service & Social 전략 컨설턴트가 되다.!
  • 3.
  • 4. PC age of the '70s Internet age of the ‘80s Opening of the information age : 앨빈 토플러 (Alvin Toffler) 1980: Third Wave (제 3의 물결) 물결) 1990 : Power Shift (권력의 이동) 2006 : 부의 미래 (다가오는 제 4의 물결)
  • 5. 2010년 테크노미(technology + economy) 컨퍼런스 ~ ‘2003 - 5EB DATA (1EB = 1024PB , 1PB = 1024TB, 1TB = 1024GB) “DATA 축적의 시간이 단축되고 있다.” : 에릭 슈미트 (Eric Schmidt) 2011년 2011년 생산된 Digital DATA Compared to 2008 – 68% 증가 약 1.8 ZB (800,000,000,000GB) 2천억 개가 넘는 HD 영화 (상영 시간 2시간 기준) – 한 사람이 쉬지 않고 4700만년 동안 시청할 분량. Bloter.net 2011.06 2년마다 2배씩 증가 2020년 50배 달할 것을 전망 Source : IDC Digital Universe study 2011. 보고서
  • 6. SNS (Social Network Service) ? Social Network 를 단순히 Web Service Trend, 단순 정보 유통 도구, Marketing 채널로 인식 하고 있는 것 아닌가?
  • 7. SNS (Social Network Service) Web Service Trend가 Trend가 아니라 사회적 패러다임의 변화로 이해 Social 혁명의 진정한 의미
  • 8. Social 혁명의 진정한 의미는? : Socialnomics : 에릭 퀄먼(Erik Qualman) “Social은 “Social은 단순한 유행이 아니라 산업 경제 및 Web과 인간 삶에 Web과 New 패러다임의 혁명이다” 혁명이다”
  • 9. KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) :Michael J. A. Berry :Gordon S. Linoff “Data Mining이란 의미있는 패턴과 규칙을 발견하기 위해서 자동화되거나 반자동화된 도구를 이용하여 대량의 데이터를 탐색하고 분석하는 과정이다” Sampling/Selection DSS Transformation/Exploration (Decision Support System) Modeling DATA Information Decision
  • 10. 접근 관점 오늘 고민해야 할 Agenda Web이란 어떤 공간인가? – 정보의 모이는 공간? 참여의 공간? SNS에 대한 인식의 SNS에 누가 DATA를 만들어 낼 것인가? 변화 – 정부기관? 기업? 소비자? Social Big Data 시대의 대응법 어디서, 어떻게 분석 할 것인가? Social의 다음 단계의 Social의 – 분석의 기술 대응 전략 어떻게 이용할 것인가? – 정책/정치?, 기업활동?, 개인적 가치 상승?
  • 11. Where? Who produces? Company Government Provider System User & Customer
  • 12. Data Leader? or Producer?
  • 13. Prerequisites - Prosumers : 돈탭스코트(Don Tapscot) 2007:WikiNomics N(net)세대의 N(net)세대의 대두 “N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대” 웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대, 정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers) → 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
  • 14. Social Media 를 바라보는 시각의 문제점 Social Media = Communication The Wrong Policy 정책고객의 소리 경청 적극적 참여자 지원 (Social Monitoring) (제도권 안으로 유도) 유도)
  • 15. Social Media Service 에 대한 관점
  • 16. Social DATA의 가치 SocialTag Cloud(Tag Clustering), Ontology Cloud(Clustering), Ontology
  • 17. Social Big DATA의 가치 Folksonomies & Ontologies Crowd- Crowd-sourcing Collaboration & Collective Intelligence
  • 18. Social & Government Activities - Branding - Policy PR - Marketing - Crisis Response - Public opinion Research Socialytics (Social + Analytics)에 대한 Analytics)에 고급화된 전략 추종자/ 추종자/적극적 참여자 필요 (Active participants ) 소셜 참여의 Big DATA 전략
  • 19. Social 참여를 통한 DATA SNS에서 생산되는 Data를 분석하는 것 중요하다. But!!! 더 중요한 것은… 사용자들의 참여를 통한 Data 확보가 더 중요한 전략이다. 전략이다.
  • 20. Social 참여를 통한 DATA 미국 : 보스턴 시청 미국 : 코네티컷 브리스톨 도시 보수 참여 – iPhone App 브리스톨 지역 개선 프로젝트
  • 21. Social 참여를 통한 DATA 영국 : 아일랜드 지역 DB 미국, 영국, 네덜란드 : 국가 기록 DB 아일랜드 지역, 역사, 전통 DB 구축 2010년이후 공공관련 트위터 메시지 보관 (미) 관련 사진, 동영상, Contents 수집
  • 22. Social Big DATA의 가치 Foursquare로 본 New York의 일상 미래의 마이너리티 리포트 http://wsjdn.wsj.com
  • 23. 전제 조건 적극적 참여자 / 추종자 Active participants : 돈탭스코트(Don Tapscot) 2007:WikiNomics N(net)세대의 N(net)세대의 대두 “N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대” 웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대, 정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers) → 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
  • 24. 앞으로 Social Big DATA 중요성 대두 DATA의 Social Media는 단순히 Web Service 활용 입장만 있는 것이 아니라 사용자, 국민 들의 사회적 현상과 밀접하게 연관되어 있는 Data 생산 모델 이를 위해서는 참여를 지원하고, 참여를 이끌어 내고, 참여를 보장하고, 참여를 활성화하여 참여에 따른 생산된 자원을 어떻게 활용하느냐?! 활용하느냐?! 참여를 이끌어 내기 위해 정부가 가지고 있는 대국민 자원을 Open 도 필요하다. 필요하다.
  • 25. 마무리 하며 … 참여를 제공하고, 이끌어 내고, 보장하고, 활용하는 것이 제공하고, 내고, 보장하고, Social 전략의 시작이다!! 시작이다!! 이 속에서 어떤 DATA를 확보하고 DATA를 어떻게 활용할 것인가?! 것인가?!
  • 26. @ebizstory Café : http://cafe.naver.com/ebizstory 페이스북 : http://faceboock.com/ebizstory 트위터 : ebizstory 메일 : ebizstory@gmail.com 검색창에서 강학주 연락처 URL : http://2u.lc/123