Today, Internet users start off using heavily SNS(Social Network Site) such like, Facebook, Twitter. The reason of the growth of using SNS would be closely related to the various services of gaming, playing, entertainment items, sharing information etc., provided by the SNS, technically, the most important one out of the services provided would be behaving of sharing knowledge among people who connected and networked in the site. In sum, we assume that the users may communicate well each other and pay attention to build closely a social network using that kind of activities. However, nevertheless the new trends of communications and sharing knowledge become popular, researchers have just began the research issues in explaining why Internet user rush into SNS and enjoy the time in there. Therefore, we investigate on the reasons of posting knowledge voluntarily in the SNS and how others response to the posted information and actually affected by the behavior. We appled personal relation and social identity theory for this study, which personal relation in SNS may affect on social identity and make them produce knowledge generation. We found that social identity and involvement in SNS is closely related and influence knowledge creation and generation. This empirical study resulted in the importance of social relations in SNS, which leads to a sharing knowledge.
Nowadays, many first-time Internet users start off heavily using SNSs (Social Network Sites), such as Cyworld, Facebook, and Twitter. The reason for the growth of SNS use is closely related to the various services of gaming, playing, using entertainment items, sharing knowledge etc., provided by the SNS; technically, the most important of the services provided would be the behavior of sharing knowledge among people connected and networked in the site. In sum, we assume that the users may communicate well with each other and pay attention to building a close social network using the abovementioned activities. However, researchers have just begun to focus on the issues explaining why Internet users rush into SNSs and enjoy their time there. Therefore, we investigated the reasons for posting and sharing knowledge voluntarily on the SNS and how others respond to the posted knowledge and are actually affected by the behavior. We applied social identity theory and social capital theory in this study to find which network externalities in SNSs may affect online identity-based attachment and cause them to produce a knowledge sharing generation. We found that people's online identity in SNSs is closely related to and influences knowledge sharing. This empirical study resulted in the importance of social relations in SNSs, which leads to sharing knowledge.
Recently, the popularity of Social Network Service (SNS) along with the spread of smart phone, personal computer and tablet PC helps personal network to construct new forms of services in cyberspace. As such, SNS plays a significant role in constructing diverse online networks and there is a growing interest on SNS at societal level. In this vein, the purpose of the research was to find the factors affecting the continuance intention to use social network services. The major findings are summarized as follows. First, "System Quality", "Contents Quality", "Personal Innovativeness", "Self-Efficiency", "Honor Benefit" has significant effects on "Relationship Quality". Yet, "Economic Benefit" is not statistically significant on "Relationship Quality". Second, "Relationship Quality" has a significant effect on "Continuous Usage Intention". Last, our research discovered the relationship between exogenous variables which would serve as valuable inputs in the development of strategic guideline and plan for SNS companies and related services.
최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.
This study is about a marketability analysis and commercialization methodology analysis system using big data, and a marketability analysis and commercialization methodology analysis system that can analyze the marketability of the product based on a content channel capable of viral marketing. The marketability analysis and commercialization methodology analysis system using big data according to this study analyzes the marketability of the products to be analyzed by analyzing the marketing content provided on the content channel, so it has the advantage of determining more accurate viral marketing effects on the products to be analyzed.
This study found the strategies for activating the security industry to utilize social network services based on the platform business model. This research was utilized for in-depth interview and IPA analysis. And use it was to check the contents and strategic improvement projects that can actually materialize and direction of the strategy. First, run a priority need area is a private center of community policing related portal development and operation, universal social networking service(SNS) utilizing expanded, professional training, IT-based security content management and operation of IT infrastructure security guards and security professionals up educational content development, online security guards and security professionals-up refresher training program development. Second, the area over the inventory capabilities increase the effectiveness of the security guards was constructed open-type comprehensive public information system. Third, the area needed to be reviewed are the individual security industry experts workers operating information channels, dedicated customer service and expanding the event of a private security guard & security service providers up. Fourth, the effectiveness of the insufficient area are discuss system improvements, the sharing of community policing closed Cameras for proposals for the expanded utilization of social networking services, private development organizations Social Network Service(SNS).
This study explores of press report on the death of Beongen Yoo based on network analysis and how issue diffuses via Internet and SNS in mainstream news and conservative channels of comprehensive programming. Issue salience, word's visibility and word's connectivity are the main keyword and analysis criteria of this study. Conservative channel of comprehensive programming focused on the surrounding information rather than core information compared to Mainstream media, Conservative channels of comprehensive media was interested in Yu, Beongeon, an article left, brand, rumor of a body and Mainstream media focused on the results of DNA test. Mainstream media covers this case as the discovery of the Yu, Beongeon body, Mainstream media reported as 'the discovery of the body frame, conservative channels of comprehensive programming reports as blame of investigation at the first stage. The former focuses on the cause of death and the latter focuses on the raising of strong doubts frame at the second stage. In case of the third stage the latter covered on the emphasis of the surrounding information. They frames the issue differently based on network analysis. The view point of conservative channel of comprehensive programming is diffused via SNS. This study highlights the role of journalist of mainstream media in the process of agenda-setting
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.5
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pp.715-721
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2018
With the spread of mobile devices, the users of social network services or e-commerce sites have increased dramatically, and the amount of data produced by the users has increased exponentially. E-commerce companies have faced a task regarding how to extract useful information from a vast amount of data produced by the users. To solve this problem, there are various studies applying big data processing technique. In this paper, we propose a collaborative filtering method that applies the tag weight in the Apache Spark platform. In order to elevate the accuracy of recommendation, the proposed method refines the tag data in the preprocessing process and categorizes the items and then applies the information of periods and tag weight to the estimate rating of the items. After generating RDD, we calculate item similarity and prediction values and recommend items to users. The experiment result indicated that the proposed method process large amounts of data quickly and improve the appropriateness of recommendation better.
Considerable research over the years has been devoted to ascertaining the impact of social media on political settings.In recent days, Social Network Sites (SNS) such as Facebook allowed users to share their political beliefs, support specific candidates, and interact with others on political issues. This study examines the role of SNS as the means of political campaign. The study tasks the case of the 2015'sspecial election, Seoul Korea. The analysis aims to identify how candidates use Facebook or Twitter to interact with voters by applying functional theory of political campaign discourse developed by Benoit. In this study, we analyzed the candidates' SNS messages in terms of political behavior such as self-expression, informing policy, asking voters to participate in political events. Among them the results indicated that two candidates, Jung, Dong Young and Byun, Hee Jae, both of them used SNS to express themselves the most. The study also found that two candidates used mainly the strategy called 'acclaim' which praises their own strengths. In terms of topics of SNS messages (policy versus character) there was different between two candidates. Jung, sent message in relation to 'character' the most, while Byun contained 'policy' message on SNS the most. Based on these findings implications and directions for future studies are discussed.
With big data analysis, companies use the customized marketing strategy based on customer's information. However, because of the concerns about privacy issue and identity theft, people start erasing their personal information or changing the privacy settings on social network site. Facebook, the most used social networking site, has the feature called 'Likes' which can be used as a tool to predict user's demographic profiles, such as sex and age range. To make accurate analysis model for the study, 'Likes' data has been processed by using Gaussian RBF and nFactors for dimensionality reduction. With random Forest and 5-fold cross-validation, the result shows that sex has 75% and age has 97.85% accuracy rate. From this study, we expect to provide an useful guideline for companies and marketers who are suffering to collect customers' data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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