Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.343-352
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2007
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
In this paper, we propose a novel analysis method and its algorithms to perform the betweenness centrality measurements on a valued and directed workflow-supported social network. The conventional workflow-supported social network model is to represent the existences of task transferring relationships among their performers by using a binary social network. However, it is necessary to consider not only the existences of task transferring relationships but also their quantities and directions in order to obtain much more effective and sophisticated analysis results. In conclusion, this paper newly defines a concept of valued and directed workflow-supported social network, and its betweenness centrality analysis method and algorithms. Especially, to verify the proposed method and algorithms, we try to apply the conventional method and the proposed method to an example workflow model respectively, and compare their betweenness centrality analysis results.
본 동향은 최근 각광을 받고 있는 소셜 네트워크 서비스 기술과 관련하여 현재 사용자에게 제공되고 있는 서비스와 진행되고 있는 연구 분야 전반에 걸쳐 소개한다. 소셜 관계를 제공하는 역할인지, 소셜 관계를 사용하는 역할인지에 따라 서비스의 행태를 나눠 기술하고 그러한 서비스를 제공하기 위해 필요한 대표적인 기술 분야로 소셜 네트워크 분석, 소셜 미디어, 시맨틱 소셜 웹, 소셜 검색에 관한 연구 개요를 설명한다. 마지막으로 소셜 네트워크 서비스의 폭발적인 성장에 기여한 스마트폰과 관련하여, 모바일 소셜 네트워크 서비스 동향을 살펴본다.
최근 정보통신 기술의 발전과 더불어 급성장 중인 소셜 네트워크는 개인 혹은 집단간의 실제 사회적 관계를 네트워크 구조로 반영하고 있다. 소셜 네트워크를의 구조를 보다 정확하게 이해하고 소셜 네트워크 내에서 정보가 전파되는 패턴을 파악하기 위해 소셜 네트워크를 수학적으로 모델링하고, 이를 응용하여 소셜 네트워크 빅 데이터를 분석하는 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본고에서는 소셜 네트워크의 구조 분석과 정보 확산 패턴 파악에 관한 주요 연구 사례들을 소개하고, 특히 소셜 빅 데이터 분석과 관련된 연구 주제 및 응용 사례들을 살펴보고자 한다.
Recently, the effect of using social media on psychological well-being has been highlighted. However, studies exploring factors that may predict the quality of social media relationships are relatively rare. The present study investigated whether social media activity and psychological states, such as loneliness and depression, can predict the quality of social media relationships during the COVID-19 quarantine period using a machine learning technique. Ninety-five participants completed a self-report survey on loneliness, Instagram activity, quality of social media relationships, and depression at different time points (during the self-isolation and after the release of self-isolation). Similarity analyses, including multidimensional scaling (MDS), representational similarity analysis (RSA), and classification analyses, were conducted separately at each point in time. The results of MDS revealed that time spent on social media and depression were distinguished from others in the first dimension, and loneliness and passive use were distinguished from others in the second dimension. We divided the data into two groups based on the quality of social media relationships (high and low), and we conducted RSA on each group. Findings indicated an interaction between the quality of the social media relationships and the situation. Specifically, the effect of self-isolation on the high-quality social media relationship group is more pronounced than that on the low-quality group. The classification results also revealed that the predictors of social media relationships depend on whether or not they are isolated. Overall, the results of this study imply that social media relationship could be well predicted when people are not in isolated situations.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.1
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pp.61-71
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2014
Recently social shopping, combining e-Commerce with Social Network Service, become a brand-new eBusiness model. In this paper, we aim to identify the structural relationship of the factors affecting the intention of using social shopping. Reviewing the previous works of social shopping, internet shopping and TAM (Technology Acceptance Model), we extract factors affecting the intention of using social shopping and build a structural research model among these factors. To analyze the structural relationship among theses factors, we perform an empirical study - gathering data from a survey and analyzing gathered data using EFA (Exploratory Factor Analysis) and SEM (Structural Equation Model) to identify the structural relationship. We also analyze moderating effect of past experience of social shopping and gender. As a result, We also can find that two factors - Perceived usefulness and Expected enjoyment - are the key factors influencing acceptance of social shopping and that more segmented strategies are required to attract customers since factors affecting Intention to use are somewhat different according to past experience and gender of respondents.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1260-1263
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2013
데이터 시각화 기술을 이용하여 데이터에 대한 접근성과 이해도를 높여 사용자가 빅데이터 가치를 효율적으로 활용할 수 있도록 소셜 네트워크에서의 사용자 관계 시각화 기술에 대해 연구하였다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자관계를 시각화하기 위해 소셜 네트워크 데이터 스트리밍 기술, 동적 애니메이션 적용을 위한 시각화 기술 그리고 사용자 관계를 분석하기 위한 데이터마이닝 기술을 적용하여 소셜 네트워크 사용자들 간의 관계를 본인 중심으로 시각화하는 방안을 제시하였다.
Since social media's introduction, it has reached a point where almost all Internet users, or more than half of the world's population, use social media. As its use became a common activity for many people, social media inevitably induced a range of social phenomena, and numerous researchers have examined them from diverse perspectives. In order to understand the social media phenomenon and related studies better, this study incorporates and analyzes 1,038 articles of social media literature, explores their focuses, and provides an integrative knowledge of the social media phenomenon and research trend. Furthermore, by applying Ihde (1990)'s theories on human-technology relationships to social media literature, this study also investigates how the relationship between people and social media has changed. This study interprets the approaches used in literature in light of human-technology relationships and offers suggestions for future research.
This paper proposes a closeness centrality analysis algorithm for workflow-supported social networks that represent the collaborative relationships among the performers who are involved in a specific workflow model. The proposed algorithm uses the social network analysis techniques, particularly closeness centrality equations, to analyze the closeness centrality of the workflow-supported social network. Additionally, through an example we try to verify the accuracy and appropriateness of the proposed algorithm.
웹 기술의 발전과 스마트폰 이용자 수의 증가는 소비자와 기업 간의 관계를 혁신적으로 변화시키고 있다. 기업이나 공공기관들은 고객들과 커뮤니케이션 효과를 극대화 하기 위해 새로운 크로스미디어 플랫폼으로 등장한 소셜미디어를 적극적으로 활용하고 있다. 블로그, 페이스북, 인스타그램 등 더욱 다양하지고 변화의 속도가 빨라지는 소셜미디어 트렌드 속에서 기업들은 채널의 특성에 따라 어떠한 콘텐츠가 소비자에게 만족과 구매에 중요한 영향을 미치는지 체계적인 분석과 운영전략이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 기업 마케팅의 활용 관점에서 블로그와 SNS 채널 특징에 따라 콘텐츠 유형의 만족도를 비교 분석하고, 이용자의 개인 특성에 따라 채널별로 어떠한 차이가 있는지에 관한 전략적 틀과 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 소비자와 판매자 간의 커뮤니케이션 방법에 따라 소셜미디어 콘텐츠를 홍보성, 정보성, 소통성 유형으로 구분하여 블로그 페이스북, 인스타그램의 소셜미디어 채널별로 소비자 만족도를 조사하고자 한다. 또한, 인터넷 이용자의 개인 특성에 따라 선호하는 SNS 콘텐츠 유형이 다를 수 있음에 착안하여 SNS를 이용하는 사용자의 특성을 네 가지 형태로 분류하고 특성에 따른 만족도의 영향관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 다양한 소셜미디어 채널을 활용하고자 하는 기업들에게 효율적인 SNS 마케팅 전략구축 방안과 인터넷 이용자 특성을 고려한 콘텐츠 활용 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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