Recently a large number of people have been using social networking and microblogging services such as Facebook and Twitter. These mediums play a pivotal communication channel in a business-to-customer (B2C) relationship. Given its importance in today's business, companies have invested in the strategic application of social network services to reach out to customers. This study provides a blueprint for mechanisms for successful execution of social network services in the context of developing an effective B2C relationship, such as customer participation behavior. The S-O-R(Stimulus-Organism-Response) framework lays out the foundation for developing our research model and provides a structured view for understanding customer participation behavior on brand loyalty. For the methodology, this study employed a mixed-method approach. Additionally, in order to provide empirical evidences, a total of 121 respondents have completed the survey. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling and were implemented in partial least square (PLS). To sum up, this study presented theoretical and practical implications by providing the effect of customer participation behavior on brand loyalty through B2C microblogging.
스마트폰이 보급되어 빅 데이터(Big Data) 시대를 맞이하였고, 페이스북(FaceBook)이나 트위터(Twitter)같은 SNS(Social Network Service)를 실생활에서 일상화되어 사용하고 있다. 여기서 발생하는 SNS의 비정형 데이터를 버리지 않고 분석 및 추출하고 활용하기 위해서 아파치 재단에서 개발된 하둡(Hadoop)을 활용하고 있다. 하둡은 대량의 자료를 처리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크(Open Source Framework)이다. 하둡은 국내의 기업에서도 도입하고 있으며 현재 개발 및 상용하고 있다. 그러나 하둡은 기술 개발에 비해 보안 분야는 미흡하다는 지적을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 하둡의 보안 기술과 취약점을 분석하고 보안을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 서비스 혁신을 위한 외부 자원으로 트위터(Twitter)를 활용하고자 하였다. 이를 위해 2016년 5월, S사, X사와 관련 있는 데이터를 각각 4,766건, 15,543건 씩 실시간 추출하고 분석을 실시하였다. 정서 분석(sentiment analysis, SA)을 통하여 두 기업에 대한 감성적 분위기를 파악할 수 있었고, 계량서지학적 분석(bibliometric analysis, BA)을 이용하여 주제어 간의 수직적 관계를 파악할 수 있었다. 추가적으로 사회적 연결망 분석(social network analysis, SNA)을 통하여 주제어 간의 수평적 관계 또한 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 혁신 주제의 탐색 시 사회 연결망 서비스가 외부 자원으로서 충분한 활용 가치가 있음을 확인하였다.
다양한 인터넷언론, 종합편성, 트위터 등 수많은 정보생산 및 정보교환 매체(media)들이 등장하고 서로 다른 이해관계자들이 등장하면서 잘못된 정보가 급속히 확산되고 있어 적절한 대응을 하지 못한다면, 아무리 우량기업, 우수한 제품이라도 순식간에 위험한 상황에 놓이기 때문에 홍보가 중요한 것이다. 국내에서 글로벌 홍보가 필요한 경우 공공기관, 대기업 그리고 중소기업 등 크게 3가지 유형의 홈페이지가 존재하며, 최소한 이중 하나에 속한다. 특히 국가의 이미지 및 경쟁력을 홍보해야 하는 공공기관이나 제품의 이미지를 적극적으로 알려 글로벌 마케팅을 추진하는 기업이라면 온라인 홍보에 관심을 갖게 된다. 본 연구에서는 국내 공공기관 및 수출기업의 글로벌 경쟁력을 높이기 위해 국내에서 제작된 홈페이지의 현 실태를 분석, 해외 온라인 마케팅에 필요한 기초적 특징을 검토하고, 홍보전략 중 기초적인 전략 방법을 제시한다. 본 연구에서는 해외 글로벌 홍보의 현주소를 유령형, 난파형, 백치 아다다형 홈페이지로 분류 정의하여 그 실태를 파악하였다. 2012년도 조상대상 99%는 백치 아다다, 67%가 난파선이며 마지막으로 유령 홈페이지가 1%였다. 글로벌 홍보마케팅에 필요한 기초적인 전략방법으로 전략적 기획 및 홍보교육, 검색엔진 최적화, 웹 표준준수, 웹 접근성 지원, 모바일 홈페이지 지원 등을 제시하여 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.
본 논문은 전자무역의 마케팅 효과성을 높이기 위하여 그 활용실태를 분석하고, 그 개선방안을 부분적으로 제시한 논문이다. 전자무역 마케팅은 그 개선 필요성이 제기되어 왔다. 특히, 중소기업의 전자무역 마케팅은 대기업과 비교할 때 그 효과성 측면에서 미흡한 것으로 파악되고 있는데, 본 논문은 이를 개선하기 위한 기초연구 차원에서 수행되었다. 먼저 전자무역 마케팅에 대한 실효성을 증진시키기 위하여 연구모형을 제안하였으며, 이에 관한 연구가설을 제안하였다. 연구가설은 B2B관계 및 협력, 제품형태, 온라인적합성, 국제화단계, 전자무역 마케팅 활용, 수출성과의 6가지 요인모델을 제시하였다. 이의 검증을 위하여 전자무역 마케팅을 전개하는 기업들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 이를 바탕으로 통계분석 및 가설검정을 수행하였다. 통계분석 및 가설검정 결과, 전자무역 마케팅 활용이 수출성과에 가장 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한, 고성과 집단과 저성과 집단의 차이를 분석한 결과 무역거래 알선 사이트, 블로그, 트위터, 검색마케팅 활동을 활발히 전개하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 중소기업의 전자무역 마케팅효과를 증진시키기 위해서는 효율적인 활용수단을 적극적으로 이용할 것을 시사하고 있다. 본 연구의 한계점은 수출성과에 제시된 변수들이 제한적으로 검증되고 있는 바, 향후 연구모형의 수정과 함께 수출성과의 다양한 측면을 고려하여 추진하는 것이 바람직하다고 생각된다.
최근에는 기존 소셜커머스 사이트에서 판매하는 일반 상품보다 서비스 관련 상품들이 더 주목 받고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 소셜커머스 상품의 서비스 품질이 소비자의 만족도에 미치는 영향에 관한 분석을 하였다. 소셜커머스 상품을 구매해 본 경험이 있는 소비자들을 대상으로 상품 구매 후 서비스 품질이 소비자의 만족도에 얼마나 영향을 주는지 분석하는 연구이다. 소셜커머스의 경우 상품의 다양성, 상품의 편리성 등이 소비자의 만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 소셜커머스는 현재 900개가 넘은 사이트와 수 십건의 뉴스가 쏟아지고, 포털 사이트의 실시간 인기검색어에 관련 사이트까지 심심하지 않게 등장할 정도로 대중적인 인기를 몰고 오면서 우리 인간들의 일상 속으로 빠르게 파고들었다. 흔히 소셜커머스를 모방한 기업들의 대부분은 소셜 쇼핑의 형태를 벗어나지 못하고 있기 때문에 소비자 만족도와 서비스 품질의 상관관계가 밀접한 결과를 얻었다.
본 연구는 러시아-우크라이나 전쟁(2022)의 특징인 유튜브 등 SNS 추천알고리즘 필터버블 강화현상과 하이브리드 전쟁의 승패 요인에 관한 연구이다. 이 전쟁은 하이브리드전으로 규명되며, SNS 추천알고리즘 기반 뉴미디어의 활용은 정치적 레버리지를 넘어서 전쟁의 승부를 결정짓는 요소로 부상하고 있다. 이로 인해, 필터버블 현상이 시청자들에게 노출되는 정보의 제한을 가져온다는 확증편향의 사전적 의미를 넘어서고 있다. 우크라이나 젤렌스키 대통령이 키예프에서 항전을 독려한 유튜브 동영상의 경우 702만의 조회 수를 기록했지만, 푸틴의 연설은 80만에 그친 것은 추천알고리즘이 푸틴의 연설을 노출하지 않았다는 방증이다. 이러한 SNS 추천알고리즘의 노출 전쟁은 미국(유튜브, 트위터, 페이스북)과 중국(틱톡) 빅테크 기업의 알고리즘 전쟁으로 발전되는 경향을 보인다. 미국기업의 영향으로 우크라이나는 국제적인 지원을 받을 수 있게 되었고, 러시아는 중국기업의 영향으로 푸틴의 지지율이 80 프로가 넘는 상반된 결과가 도출되고 있다. 이러한 알고리즘 권력화는 '필터버블'에 의해 여론의 확증편향에 기반을 두고 있기에 이 왜곡 현상에 대한 새로운 가이드라인 설정을 이른 시일 안에 제시해야 한다는 정당성이 이번 러시아-우크라이나 전쟁을 통해서 주목받고 있다.
최근에 발생하는 웹 사이트 해킹은 기업의 이미지와 평판에 악영향을 끼치는 큰 위협이 되고 있다. 이러한 웹 사이트 변조 행위는 해커의 정치적인 동기나 성향을 반영하기도 하므로, 행위에 대한 분석은 해커나 해커 그룹을 추적하기 위한 결정적인 단서를 제공할 수 있다. 웹 사이트에 남겨진 특정한 메시지나 사진, 음악 등의 흔적들은 해커를 추적하기 위한 단서를 제공할 수 있고, 인코딩 방법과 해커가 남긴 메시지에 사용된 폰트, 트위터나 페이스북 같은 해커의 SNS ID 또한 해커의 정보를 추적하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 zone-h.org의 웹 해킹 사례들로부터 특성들을 추출하고, CBR(Case-Based Reasoning) 알고리즘을 적용하여 침해사고 프로파일링 시스템을 구현하였다. 해커의 흔적과 습관에 관한 분석 및 연구는 추후 사이버 수사에 있어 공격 의도를 파악하고 그에 따른 대응책을 마련하는 데 있어 IDSS(Investigation Detection Support System)로써 중요한 역할을 기대 할 수 있으리라 본다.
단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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