The analysis method using Big Data has evolved based on the Big data Management Technology. There are quite a few researching institutions anticipating new era in data analysis using Big Data and IT vendors has been sided with them launching standardized technologies for Big Data management technologies. Big Data is also affected by improvements of IT gadgets IT environment. Foreran by social media, analyzing method of unstructured data is being developed focusing on diversity of analyzing method, anticipation and optimization. In the past, data analyzing methods were confined to the optimization of structured data through data mining, OLAP, statics analysis. This data analysis was solely used for decision making for Chief Officers. In the new era of data analysis, however, are evolutions in various aspects of technologies; the diversity in analyzing method using new paradigm and the new data analysis experts and so forth. In addition, new patterns of data analysis will be found with the development of high performance computing environment and Big Data management techniques. Accordingly, this paper is dedicated to define the possible analyzing method of social media using Big Data. this paper is proposed practical use analysis for social media analysis through data mining analysis methodology.
According to a survey on the frequency of access to medical ads by the Korea Press Foundation in 2017, the most commonly exposed ads among adult men and women are advertising about beauty, plasticity and obesity. As of 2011, South Korea had the largest number of cosmetic surgeries in the world, with 131 cosmetic surgeries per 10,000 people. As a result, as many as 1,414 plastic surgery clinics are operating in South Korea, and the number is also on the rise. Although there are various standards for evaluating people's appearance, the desire to pursue a better look is growing day by day. Then, one might wonder what factors influence consumers' choices among the numerous advertisements for plastic surgery clinics. Based on these questions, this study identified the examples of plastic surgery advertisements, analyzed their type, and identified the types of advertisements with the high visual appeal of the advertising consumer through eye tracking experiment. In total, seven eye-tracking tests of plastic surgery social media advertisements were conducted on 10 subjects. The results showed that the commercial model was the biggest factor that caught the attraction and attention of the ad recipient first and that the most focused and long-standing factor was the treatment contents. Therefore, it is important to select proper commercial models for hospital and clinic contents and to specify factual treatment contents when producing social media advertisements for plastic surgeons. We hope these findings will help create online advertising for plastic surgery clinics effectively.
Social media data serves as a proxy indicator to understand the problems and the future of public opinion in Korean society. This research used 109,015 news data from 2016 to 2018 to analyze the sensitivity of the elderly and employment in Korean society, and explored the possibility of expanding the labor force in Korean society, which is facing a cliff between the elderly and the population. Topic keywords for employment of the elderly include "elderly*employment", "elderly*employment", and "elderly*wage". As a result of the analysis, positive sensitivity prevails for most of the period, and it is possible to expand the working-age population. Positive feelings about expanding employment opportunities for the elderly and negative feelings about low wages have brought to light the reality of the elderly who are still poor despite their work. In this study, social big data was used to analyze the perceptions and sensibilities of Korean society related to the elderly and employment through hierarchical crowd analysis and related text mining analysis.
A positive destination image has an impact on the tourist arrivals and economic growth of the tourist destination. Recently, the content generated by sharing tourist experiences and destination information on the internet has been increasing. The online content has the potential to become a major tourist decision source and provide more in-depth materials and richer content to extract destination image, insight and tourist's perceptions of the destination. This study was designed to explore the destination image of Daegu online and draw lessons for successful image management in an era of big data. Text mining approach and social network analysis were conducted to extract destination image determining elements and assess the influence of the elements. The result showed that destination image elements related to tourist infra-structures and culture, history and art affected the overall destination image of Daegu. Destination marketers should make an effort to grasp these precise destination image and seek ways to boost competitiveness as a tourist destination.
The objective of this study was to examine the trends on social network services. The abstracts of 308 articles were extracted from web of science database published between 1994 and 2016. Time series analysis and topic modeling of text mining were implemented. The topic modeling results showed that the research topics were mainly 20 topics: trust, support, satisfaction model, organization governance, mobile system, internet marketing, college student effect, opinion diffusion, customer, information privacy, health care, web collaboration, method, learning effectiveness, knowledge, individual theory, child support, algorithm, media participation, and context system. The time series regression results indicated that trust, support satisfaction model, and remains of the topics were hot topics. This study also provided suggestions for future research.
The purpose of this study is to analyze the trends of 'traditional' terminology in Korea. We focus on an empirical investigation of how media reports are conveying 'tradition' terminology in our society by applying text mining and social network analysis techniques. The analysis covered 2,481,143 news articles related to 'tradition' terminology that appeared in the media since the 1920's. In this research, frequency analysis, association analysis and social network analysis were used on articles related to 'tradition' terminology from 1920 to 2017 by decade. By applying these data science techniques, we can grasp the meaning of social culture phenomenon related 'tradition' with objective and value-neutral position and understand the social symbolism which contains the tradition of the times.
The paper explores the relationship among paradigms, ecosystem which need to establish broadcasting, information and communications industry as the core of national competitiveness in the digital convergence era, and proposes the future progressing strategies and policies directions that consider environmental factors which all mass media converged on Internet. This paper makes an attempt to contribute innovative & integrated perspectives in the industry.
Currently, contents generated by SNS services are increasing exponentially, as the number of SNS users increase. The SNS is commonly used to post personal status and individual interests. Also, the SNS is applied in socialization, entertainment, product marketing, news sharing, and single person journalism. As SNS services became available on smart phones, the users of SNS services can generate and spread the social issues and controversies faster than the traditional media. The existing indexing methods for web contents have limitation in terms of real-time indexing for SNS contents, as they usually focus on diversity and accuracy of indexing. To overcome this problem, there are real-time indexing techniques based on RDBMSs. However, these techniques suffer from complex indexing procedures and reduced indexing targets. In this regard, we introduce the TK-Indexing method to improve the previous indexing techniques. Our method indexes the generation time of SNS contents and keywords by way of NoSQL to indexing SNS contents in real-time.
A user usually gets the same suggesting results as everyone else in most of the multimedia social services, nowadays. To address the challenging problem of personalization in the social network, we propose a method which exploits user's activities, user's moods, and user's friend relationships from the social network to build a decision-making system. Depending on a current state of the user's mood, this system infers the most appropriated video for the user. In the system, the user evaluates a set of the given recommendation methods which extract from the user's database social network and assigns a vague value to each method by a weight. Then, we find the fuzzy collection solution for the system and classify the set of methods into subsets, and order the subsets based on its local dominance to choose the best appropriate method. Finally, we conduct an experiment using the YouTube API with a lot of video types. The experiment result shows that the channel recommendation system appropriately affords the user's character, it is more satisfying than the current YouTube based on an evaluation of several users.
스마트TV는 TV와 휴대폰, 그리고 컴퓨터 등 여러 개의 스크린을 활용하여 동영상을 볼 수 있는 TV를 의미한다. 스마트TV는 또한 콘텐츠를 인터넷에서 실시간으로 다운받아 볼 수 있고, 스포츠 결과, 사건 사고, 다른 나라의 소식, 그리고 이메일 등을 바로 확인할 수 있는 복합적인 커뮤니케이션 시스템이다. 반면에 이전의 TV는 단순한 방송을 시청하는 도구로 사용되었지만, 최근에 등장한 스마트TV는 방송을 보는 것과 참여하는 것, 그리고 선택하는 것을 포함하고 있다. 즉 TV에 네트워크 기능을 추가하며, 각종 앱을 설치하고, 이러한 앱들을 통해서 정보검색/물건구매, VOD 시청, 인터넷 게임, 소셜네트워크 사용 등 다양한 기능을 활용한다. 본 기사에서는 스마트TV 기술, 구성요소, 그리고 각 제조사별 특징을 분석하고, 스마트TV의 발전 방향 등 스마트TV의 현황 등에 대해서 정리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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