The purpose of this study is to explore the possibility of measuring advertising effectiveness through the ad evaluation text. The 384 university students were asked to evaluate the positive and negative evaluation ads of high and low involvement products by self-report method and to write ad evaluation text online. The written ad evaluation text were analyzed by KLIWC and to examine the difference between the comment of positive and negative advertising. The results of the analysis are as follows. First, there were differences between positive and negative ads in 17 psychosocial variables. Second, there were differences between positive and negative ads in 9 linguistic variables. Third, there was a significant correlation between KLIWC variables(Positive & negative emotions, inhibition, conviction, physical condition & function and sleep/dreams) and advertising effect variables. This study suggests that the advertising evaluation comment reflects the consumer's psychological reaction to advertising and the possibility of measuring the advertising effectiveness using advertising evaluation text.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.957-960
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2012
최근 블로그나 인터넷 게시판과 같은 온라인 커뮤니티가 활발히 사용됨에 따라 댓글을 통해 자신의 의견을 적극적으로 나타내고자하는 이용자들이 계속해서 증가하고 있다. 실제 댓글 활동이 활발한 인터넷 게시판에서는 수천 개의 댓글이 달린 게시물도 심심치 않게 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 게시판의 글의 정보와 댓글을 이용하여, 댓글의 확장과 조회 수와의 상관관계에 대해 알아보았다.
Recently, as famous YouTubers produce and broadcast videos that receive sponsorship and advertising such as indirect advertising (PPL), a so-called 'back advertising' controversy continues, and not only famous YouTubers but also entertainers are caught up in the issue. It is causing confusion among the public in Korea. This study attempts to find out the public's reaction before and after the controversy of 'back advertising' by YouTubers through comment analysis. Specifically, among text analysis using R programs, we intend to analyze the issue through various methods such as word cloud, qgraph analysis, LDA, and word2vec analysis, a deep learning technique. The target of the analysis was to analyze the channels of three YouTubers who belonged to the controversy of the 'back advertising' YouTuber and uploaded the 'Apology video'. The 5 most recent videos of Muk-bang YouTuber Moon Bok-hee, who has a similar content disposition to SussTV's Han Hye-yeon stylist, which was controversial, and Yang Pang, a YouTuber who showed various contents (August 09, 2020) Criterion and her first 5 videos uploaded were reviewed. As a result of the study, most of the comments that showed positive reactions before the controversy, but after the controversy, it was found that negative reactions accounted for most of the comments. Therefore, this study examines the degree of change of the public about influencers through comments after the controversy over 'back advertising' through various analysis using R program. This research also devises various measures to prevent the occurrence of back advertising of influencers in the future.
This study examines the interplay between the reactions of YouTube users and North Korean propaganda. Interesting enough, the study has noticed changes in the strict media environment under young leader Kim. Messages delivered by the communist regime to the outside world appeared to resemble those of 'normal' countries. Although North Korean YouTube was led mainly by the account operator, visitors from different nations do comment on the channel, which suggests the possibility of building international communities for propaganda purposes. Overall, the study observed a sparsely connected social network among ordinary commenters. However, the operator did not exercise tight control over peer-to-peer communication but merely answered questions and tried to facilitate mass participation. In contrast to the many news clips, the documentary content on North Korea's YouTube channel did not explicitly advocate for North Korea's current political positions.
In order to identify effective approaches for creating more viral Facebook posts, this research conducted an empirical content analysis of leading Korean brands' Facebook fan-pages (Samsung Mobile, SK Telecom, Kia Motors, and POSCO). Their distinctive visual storytelling and communication patterns were investigated as effective user engagement triggers. Through analysis of the research results, it was statistically proved that the different industrial attributes of the four brands, which are primarily characterized by their product (or service) types, affect their Facebook posting patterns by showing different engaging rates (measured by like, comment, and share metrics). In addition, the user engagement rates of the posts were influenced by their visual storytelling factors (i.e. ad objective, value scale, and visual media types). In line with these statistical findings, the distinctive visual storytelling strategies of the four brands were identified. Moreover, competitive and uncompetitive visual storytelling tactics were suggested according to the ad objectives and visual media types on Facebook.
Korean is well-known for its topic-prominent properties. In this paper, we look into several subtypes of topic constructions whose grammatical complexities have received much attention in generative grammar. From a semantic/pragmatic view, topics in Korean can be classified into three different types: aboutness, contrastive, and scene-setting. Meanwhile, syntax can classify topic constructions into two types, depending on whether or not the comment clause following topic has a syntactic gap linked to the topic. In this paper, we review some key properties of these topic constructions in Korean, and suggest that each type is licensed by tight interactions between syntactic and semantic constraints. In particular, the paper tries to offer a Construction Grammar analysis where each grammatical component is interacting in non-modular ways and in which the multiple inheritance network of constructions plays an important role in capturing cross-cutting generalizations of the topic constructions.
Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
Purpose The proliferation of data on the internet has created a need for innovative methods to analyze user satisfaction data. Traditional survey methods are becoming inadequate in dealing with the increasing volume and diversity of data, and new methods using unstructured internet data are being explored. While numerous comment-based user satisfaction studies have been conducted, only a few have explored user satisfaction through video and audio data. Multimodal sentiment analysis, which integrates multiple modalities, has gained attention due to its high accuracy and broad applicability. Design/methodology/approach This study uses multimodal sentiment analysis to analyze user satisfaction of iPhone and Samsung products through online videos. The research reveals that the combination model integrating multiple data sources showed the most superior performance. Findings The findings also indicate that price is a crucial factor influencing user satisfaction, and users tend to exhibit more positive emotions when content with a product's price. The study highlights the importance of considering multiple factors when evaluating user satisfaction and provides valuable insights into the effectiveness of different data sources for sentiment analysis of product reviews.
Decision Science or Decision Analysis can be described as a scientific methodolog to provide suitable quantitative information for the decision maker to be able to selected the best feasible alternative on the given decision environment and thus we can say that where there are decision problems, there needs the decision analysis to be applied to them. International shipping is generally said to be the cheapest and most widely used means of transport in international trade and each of the hundreds of seaport. So far as the decision makings in the shipping and port transportation are concerned, of real importance is to understand what the decision problems in each of shipping and port transportation really are and to recognize the meaning of relevance between shipping and seaport in the outworn phrase, that is to say, "The chain is as strong as its weakest link." This paper is intended to present a literature survey on the applied decision analysis to shipping and port transportation problems which have actually been involved in the wide variety of decision environment. At first, the author suggests four divisional framework such as decision analysis in each field of Shipping Economics, Management and Operations of Shipping, Port Economics, and Port Operation and Management, according to the main concern of the decision environment, and then the literature surveys on those four major divisions are described including the problems and solution approaches in each case. The author concludes the paper with the comment on the need of joint research around this area by citing the phrase of "a process of updating the decision makers' intuitions."s' intuitions."quot;
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[게시일 2004년 10월 1일]
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