최근 온라인 빅데이터는 다양한 사용자의 기록을 담고 있어 사회 현상을 분석하고 이를 통해 중요한 의사결정을 돕는데 중요한 자료가 된다. 이 강연에서는 전산학 및 계산학적 사회과학 기반의 데이터 사이언스 방법론을 사용한 소셜 미디어에 드러난 사용자의 감성과 행동패턴 연구들을 소개한다. 첫째로, 20억 문장 메세지의 수집과 분석에 기반하여 트위터에서 가장 중요한 관습중 하나인 RT (리트윗)의 생성과 경쟁 과정을 설명한다. 둘째로, 정신과 의사들과 데이터 과학자와의 협업 예시로, 페이스북 유저 패턴 데이터에 드러난 우울감의 표출과 중재 연구를 소개한다. 셋째로, 사회학 이론 검증과 머신러닝에 기반한 트위터내의 루머 전파 패턴 모델링과 빠른 검출 알고리즘을 제시한다.

차미영 교수는 카이스트 전산학과에서 2008년 박사 학위를 취득 후 독일 막스플랑크 연구소에서 박사후 연구원을 지냈으며, 2010년부터 카이스트 문화기술대학원에서 전임교수로 재직중이다.
관심분야는 빅데이터를 활용한 정보전파 패턴 분석 및 계산학적 모델링으로, 대표 연구인 유튜브 시스템의 분석과 트위터 상 사회적 관습연구는 인터넷측정 학술대회(ACM IMC 2007) 및 국제소셜웹미디어 학술대회(ICWSM 2012)을 비롯 다수의 최우수논문상을 수상하였다. 차교수는 국제소셜정보학 학술대회에서 기조연설(SocInfo 2016), 국제소셜웹 학술대회 프로그램 조직위원장 (ICWSM 2015)을 비롯하여 WWW, PeerJ, ACM Trans on Social Computing 등 논문심사위원과 편집위원으로 활동중이다. 그의 논문은 그간 8000회 이상 피인용 되었으며, 최근 아시아 최초로 미국 페이스북 본사 데이터 사이언스 팀에서 초청을 받아 자문연구를 진행중이다.