소셜 검색

Social search

소셜 검색은 페이스북, 링크드인, 트위터, 인스타그램, 플리커 [1]등 소셜미디어에서 뉴스, 동영상, 이미지 관련 검색 쿼리 등 사용자가 만든 콘텐츠를 주로 검색하는 소셜 검색 엔진에서 검색 및 검색하는 행위다.기존 알고리즘을 조합한 향상된 웹 검색 버전입니다.소셜 검색의 이면에 있는 아이디어는 검색 결과를 단순히 쿼리와 결과 사이의 의미적 관련성에 따라 순위를 매기는 대신 소셜 검색 시스템은 결과와 [2][3][4]검색자 간의 사회적 관계도 고려한다는 것이다.사회적 관계는 다양한 형태가 될 수 있다.예를 들어 LinkedIn 피플 검색 엔진에서는 검색자와 각 결과 간의 사회적 연결성, 같은 업종에 종사하는지 여부, 같은 회사, 같은 사회 그룹에 소속되어 있는지, 같은 학교를 다니고 있는지 [2][5]등이 소셜 관계에 포함됩니다.

소셜 검색은 알고리즘 기반 [6]검색보다 확실히 더 낫지 않을 수 있습니다.과거 검색엔진이 사용한 알고리즘 랭킹 모델에서 문서의 페이지 및 링크 구조상의 텍스트와 내용을 해석한 후 사이트의 관련성을 판정한다.반면 소셜 검색과 함께 검색 결과는 검색을 수행하는 사람의 소셜 그래프에 있는 다른 사용자가 만들거나 터치한 내용을 강조 표시합니다.이것은 온라인 커뮤니티 필터링을 통해 고도로 개인화된 [7]결과를 생성하는 개인화된 검색 기술입니다.소셜 검색은 간단한 공유 북마크 또는 설명적인 라벨이 있는 콘텐츠 태그 부착부터 인간의 지능과 컴퓨터 알고리즘을 결합한 보다 정교한 접근 방식까지 다양한 형태를 취합니다.특정 검색 엔진의 기능 세트에 따라 이러한 결과가 저장되고 커뮤니티 검색 결과에 추가될 수 있으므로 해당 키워드의 향후 검색에 대한 결과의 관련성이 더욱 향상됩니다.소셜 검색의 원칙은 특정 쿼리에 [8][9][10][11]대한 컴퓨터 알고리즘의 결과를 결정하는 대신 인적 네트워크 지향 결과가 사용자에게 더 의미 있고 적절하다는 것입니다.

조사 및 구현

오랜 세월 동안 소셜 검색의 다양한 연구, 연구 및 구현이 이루어졌습니다.2008년에는 소셜네트워크([12][13]SNS)의 소셜그래프에 따라 검색 결과의 순위를 매기는 데 주력하는 신생 기업이 몇 개 있었다.소셜 검색 공간에는 Evam-SOCOTO Wajam, Slangho, Sproose, Mahalo, Jumper 2.0, Qitera, Scra, Wink, Eurekster, Baynote, Delver, OneRiot 등이 있습니다.이전의 노력에는 Wikia Search가 포함됩니다.2008년 TechCrunch의 한 기사는 구글이 잠재적으로 Digg의 [14]방법론과 유사한 검색 결과에 투표 메커니즘을 추가하는 것을 보여주었다.이는 소셜 그룹이 최종 사용자에게 의미 있는 데이터를 찾기 위한 알고리즘의 기능에 어떤 영향을 미치고 잠재적으로 강화될 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있음을 시사합니다.사용자들의 소셜 서클을 검색함으로써 검색을 개인화 하는 Sentience와 같은 다른 서비스들도 있다.

2009년 HeyStaks(www.heystaks.com)라는 스타트업 프로젝트에서 웹 브라우저 플러그인 "HayStaks"를 개발했습니다.HeyStaks는 웹 검색의 [15]협업을 통한 소셜 검색을 더 나은 검색 결과로 이끄는 방법으로 적용합니다.HeyStaks가 이 아이디어를 고안한 주된 동기는 검색 엔진이 그 당시에 제공하지 않았던 기능을 사용자에게 제공하는 것이다.예를 들어, 다른 검색에서는 사용자가 무언가를 검색할 때 약 70%가 이미 찾은 것으로 나타났습니다.또한 온라인 검색을 사용하는 사람의 약 30%가 이전에 [16]발견한 것을 검색한다는 연구 결과가 있다.스타트업은 검색 결과에 따라 생성되는 권장 사항 목록을 통해 공유되고 풍부한 검색 환경을 제공함으로써 이러한 문제를 피할 수 있다고 믿고 있습니다.

2009년 10월 구글은 소셜 서치(Social Search)를 출시했으며, 베타판 이후 2011년 5월 이 기능이 다국어로 확장되었습니다.그러나 2010년 Bing과 Google은 이미 검색 [17]결과를 제공할 때 재트윗과 Like를 고려하고 있었다.그러나 트위터와의 검색 계약이 갱신 없이 끝난 후, 구글은 소셜 검색을 개편하기 시작했다.2012년 1월, 구글은 소셜 검색의 한층 더 발전된 "Search + Your World"를 발표했습니다.이 기능은 구글의 정규 검색에 옵트아웃 기능으로 통합되어 Google+ 프로필에서 결과를 참조할 수 있습니다.이 통합을 통해 보다 나은 검색 결과, 보다 적절하고 개인화된 검색 결과를 제공하는 것이 목표였습니다.그러나 이러한 통합은 Google+가 아직 널리 채택되지 않았거나 많은 [18]사용자들 사이에서 많이 사용되고 있다는 몇 가지 문제가 있었다.그 후 구글은 "검색 플러스 유어 월드"가 웹 퍼블리셔에 미치는 잠재적인 영향에 대해 트위터에 의해 비판받았고, 구글은 트위터가 트위터의 [19]콘텐츠를 구글에서 탐색하는 것을 허용하지 않는다고 답했다.구글은 구글 플러스를 통합함으로써 검색 결과를 개선하기 위해 구글의 소셜 네트워킹 사이트로의 전환을 장려했다.구글이 마크 주커버그의 활동적인 페이스북 [20]프로필이 아닌 휴면 중인 구글+ 계정에 대한 링크를 보여주었을 때 한 가지 유명한 예가 발생했다.2014년 11월 구글의 지식 그래프가 페이스북,[20] 트위터 및 기타 소셜 미디어 사이트로의 링크를 표시하기 시작했기 때문에 이러한 비난은 잦아들기 시작했다.

2008년 12월, Twitter는 사람 검색 기능을 [21]다시 도입했습니다.그 후 인터페이스가 대폭 변경되었지만, 직접 검색 엔진에서 전체 이름 또는 사용자 이름을 검색할 수 있습니다.

2013년 1월, 페이스북은 아직 베타 단계에 있는 그래프 검색이라고 불리는 새로운 검색 엔진을 발표했다.목표는 사용자가 일반 인터넷을 통해 소셜 서클에서 인기 있는 결과를 우선시할 수 있도록 하는 것이었다.페이스북의 그래프 검색은 페이스북의 사용자가 생성한 콘텐츠를 [18]이용자들을 대상으로 삼았다.

소셜 검색에서 다양한 연구와 연구가 있었지만, 소셜 미디어 네트워크는 검색 엔진으로 작업하는 데 충분한 관심을 두지 않았습니다.예를 들어 Linked In은 외부 검색 엔진에서 사용자를 벗어나게 하기 위해 자체 검색 기능을 개선하는 조치를 취했습니다.심지어 마이크로소프트는 2013년 11월 Bing의 검색 결과에 일부 트윗을 통합하기 위해 Twitter를 사용하기 시작했다.그러나 트위터는 자신의 데이터가 얼마나 가치가 있는지, 그리고 왜 그것을 집에 [22]보관하고 싶은지를 알려주는 자체 검색엔진을 가지고 있다.하지만 결국 소셜 검색은 사용자들이 자신의 [23]정보를 완전히 공개하지 않는 한 사람들에게 중요한 주제를 진정으로 포괄할 수 없을 것이다.

사회적 발견

소셜 디스커버리란 [24]어떤 콘텐츠가 사용자에게 바람직한지를 예측하기 위해 사회적 선호도와 개인 정보를 사용하는 것입니다.테크놀로지는 새로운 사람을 발견하기 위해 사용되며 때로는 쇼핑, 친구 만나기, 심지어 [25]여행하기 위해 새로운 경험을 하기도 한다.새로운 인물을 찾는 작업은 모바일 앱에 의해 실시간으로 이루어집니다.그러나 소셜 디스커버리는 실시간으로 사람을 만나는 데 그치지 않고 소셜 [26]미디어를 통해 기업의 매출과 수익으로 이어집니다.소매업의 예로는 iTunes 뮤직 스토어를 통한 음악과의 소셜 공유가 있습니다.새로운 음악을 발견하기 위한 소셜 컴포넌트가 있다.Social discovery는 Facebook의 수익성에 기초하고 있다.Social connections를 사용하여 사용자에게 광고 수익을 창출하여 상업적 [24]매력을 높인다.

소셜 검색 엔진

소셜 검색엔진은 어떤 측면에서는 답변자를 식별함으로써 다른 답변의 질문에 대한 답변을 제공하는 검색엔진이라고 생각할 수 있다.이는 사용자가 제출한 쿼리를 가져와 쿼리가 질문과 관련되어 있다고 판단하여 [28]쿼리에 응답하는 검색 결과의 일부로 리소스에 대한 링크를 포함하여 답변을 제공하는 방식으로 발생할 수 있습니다.

온라인 커뮤니티에만 의존하는 소셜 검색 엔진은 거의 없다.특정 검색 엔진의 기능 세트에 따라 이러한 결과가 저장되고 커뮤니티 검색 결과에 추가될 수 있으므로 해당 키워드의 향후 검색에 대한 결과의 관련성이 더욱 향상됩니다.소셜 검색 엔진은 온라인 커뮤니티의 일괄 필터링을 사용하여 태그 부착을 사용하여 특히 흥미롭고 관련 있는 콘텐츠를 향상시키므로 Web 2.0의 일부로 간주됩니다.이러한 설명 태그는 웹 페이지에 포함된 메타 데이터에 추가되므로 이론적으로 시간이 지남에 따라 특정 키워드의 결과가 향상됩니다.일반적으로 사용자는 이전에 추가된 태그를 나타내는 특정 검색어에 대해 제안된 태그를 볼 수 있습니다.

소셜 검색 엔진의 구현은 땅돼지입니다.땅돼지는 질문이 있는 이용자와 자신의 [29]질문에 대답할 수 있는 친구나 친구의 친구를 연결하는 '마을 패러다임'을 기반으로 한 소셜 검색 엔진이다.애드바크에서는 사용자가 주로 인스턴트 메시징, 이메일, 웹 입력 또는 문자 메시지나 보이스와 같은 온라인 이외의 방법으로 질문을 합니다.땅돼지 알고리즘은 질문에 대한 답을 알 가능성이 가장 높은 질문자 확장 소셜 네트워크 내의 누군가에게 질문을 전송합니다.애드바크는 2010년에 구글에 인수되었고 2011년에 포기되었다.

소셜 검색의 잠재적인 단점은 다른 태그 달린 데이터베이스와 마찬가지로 열려 있는 구조에 있습니다.이러한 네트워크는 신뢰 기반 네트워크이므로 이 컨텍스트에서 의도하지 않은 태그 또는 악의적인 태그가 잘못 사용되면 검색 결과가 부정확해질 수 있습니다.주로 사용자 정보를 추적하여 관련 검색 결과를 제공하는 소셜 검색 엔진이 많이 있습니다.이러한 유형의 예로는 Smashfuse, SocialMention, Topsy 및 Social Searcher가 [30]있습니다.구글 쿠프, 유렉스터, 스푸스, 롤료, 아녹스, 야후의 MyWeb2.0을 포함한 다른 버전의 소셜 엔진이 출시되었다.

개발

테스트 중인 것으로 확인된 새로운 페이스북 앱 기능인 '링크 추가'는 사용자가 검색 쿼리를 입력하여 상태 업데이트 및 댓글에 포함시키고 싶은 인기 기사를 볼 수 있도록 한다.그 결과는 다른 페이스북 사용자들에 의해 잘 공유된 기사들로 구성되어 있고, 가장 최근에 출판된 기사들은 다른 기사들보다 우선시되고 있는 것으로 보인다.이 옵션을 사용하면 뉴스 피드를 수동으로 검색하거나 Google 쿼리에 의존하지 않고도 링크를 쉽게 추가할 수 있습니다.이 새로운 앱은 사용자의 구글 [31]검색 의존도를 낮춥니다.

트위터는 'Discover' 탭을 '맞춤형 트렌드'로 대체한다고 발표했다.새로운 Twitter 트렌드 기능은 Twitter 트렌드를 보여주는 것 외에 각 주제에 대한 간단한 설명을 제공합니다.트렌드는 문맥이 없는 줄임말인 경향이 있기 때문에 설명을 통해 트렌드가 무엇인지 보다 명확하게 알 수 있습니다.새로운 트렌드 체험에는, 송신된 트윗의 수, 토픽의 상승 또는 [32][33]하강이 포함됩니다.

구글은 소셜 검색에서는 뒤처져 있을지도 모르지만, 실제로는 Web 3.0과 Web 의미론에서 이 테크놀로지의 잠재력과 중요성을 인식하고 있다.소셜 미디어의 중요성은 의미 검색의 작동 방식에 있습니다.의미 검색은 당신이 어디에 있는지, 하루 중 시간, 과거 이력, 그리고 사회적 연결이나 사회적 신호를 포함한 많은 다른 요소들을 훨씬 더 많이 이해한다.이를 달성하기 위한 첫 번째 단계는 알고리즘이 [34]사물 간의 관계를 이해하도록 가르치는 것입니다.

그러나 소셜 미디어 사이트들이 검색 엔진을 이용하기로 결정하지 않는 한 이는 불가능하며, 이는 모두가 인터넷의 주요 유료 다리가 되고 싶어하기 때문에 어렵다.계속 진행되면서 소셜 미디어 사이트에서 참조되는 기사가 많아짐에 따라, 주요 관심사는 사용자의 데이터가 없는 검색 엔진이 무슨 소용이 있느냐 하는 것입니다.

검색을 재정의하려는 개발 중 하나는 분산 검색과 소셜 검색의 결합입니다.목표는 커뮤니티 자체에서 운영이 제어되고 유지되는 기본 검색 서비스입니다.이것은 사용자가 적절하다고 생각되는 데이터를 제공하는 피어 투 피어 네트워크와 같은 기능을 합니다.검색엔진이 사용하는 데이터는 사용자의 것이므로 사용자의 절대적인 통제권을 가져야 합니다.검색 엔진에 필요한 인프라는 이미 수천 대의 유휴 데스크톱과 광범위한 주거용 광대역 [35]액세스의 형태로 사용할 수 있습니다.

분산 검색의 이점에도 불구하고 기존 중앙 집중식 사례와 동일한 보안 문제가 몇 가지 있습니다.보안 문제는 데이터 개인 정보 보호, 데이터 무결성 및 보안 소셜 검색의 세 가지 범주로 분류할 수 있습니다.데이터 프라이버시 보호는 사용자가 데이터를 완전히 제어하고 접근성을 관리할 수 있는 방법으로 정의됩니다.데이터 프라이버시 솔루션에는 정보 대체, 속성 기반 암호화 및 ID 기반 브로드캐스트 암호화 등이 있습니다.데이터 무결성은 무단 또는 부적절한 수정 및 삭제로부터 데이터를 보호하는 것으로 정의됩니다.데이터 무결성을 위한 솔루션은 디지털 서명, 해시 체인 및 내장된 서명 키입니다.안전한 소셜 검색을 위한 솔루션은 블라인드 서명, 제로 지식 증명 및 리소스 [36][37]핸들러입니다.

분산형 검색과 집중형 검색 모두에 관련된 또 다른 문제는 관찰된 멀티미디어 데이터에서 사용자의 의도를 보다 정확하게 이해하는 방법입니다.솔루션은 소셜 미디어와 검색 엔진을 효과적이고 효율적으로 활용하는 방법을 기반으로 합니다.잠재적인 방법은 소셜 미디어에서 사용자 이미지 관심 그래프를 도출한 후 사용자 이미지 관심 그래프에서 사회적 관련성을 통합하고 일반 검색 [38][39]엔진에서 시각적 관련성을 통합함으로써 이미지 검색 결과의 순위를 다시 매기는 것이다.

위의 공학적 탐색 외에도, 보다 근본적이고 잠재적인 방법은 관련된 신경 메커니즘의 이해를 바탕으로 소셜 검색 시스템을 개발하는 것입니다.검색 문제는 개인에서 사회로 확대되지만, 최근 여러 분야에 걸친 경향은 이러한 문제의 공식 속성이 유사한 구조와 종종 유사한 해결책을 공유한다는 것을 보여준다.더욱이, 내부 검색(예: 기억 검색)은 종에 걸친 공통 진화 기원과 일치하는 공유 신경 메커니즘을 포함하여 외부 검색(예: 공간적 사료)과 유사한 특성을 보여준다.탐색 시나리오의 경우 유기체는 소음이 많은 장거리 환경(예: 온도, 염도, 자원) 구배를 감지하고 상승해야 한다.여기서 사회적 상호작용은 단순히 그룹화를 통해 개인이 시간적 및 공간적 단서의 불완전한 추정치를 평균화할 수 있도록 함으로써 상당한 추가 이익을 제공할 수 있다(이른바 '집단의 지혜' 효과).그러나 개인정보를 얻기 위해 필요한 투자로 인해 제작자(검색자)가 [40]타인에게 이용당할 수 있는 상황이 다시 조성되고 있다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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