사이버 커뮤니티(cyber community)는 다양한 사회학적 방법론을 통해 연구될 수 있다, 특히, 사회망 분석(social network analysis)에 기반하여 구성된 온라인 소셜 네트워크(online social network)는 사회망분석방법을 통해 제반 현상을 파악하고 그 문제점을 해결할 수 있다. 마누엘 카스텔(Manuel Castells)이 지적한 사회망의 문제점, 즉 참여(participation)와 개방(openness)에 따른 단일화(unification)와 단편화(fragmentation)의 문제는 사이버 커뮤니티의 특성으로 인해 더욱 두드러지게 나타난다. 그러나 시간적, 공간적 제약을 뛰어넘는 사이버 커뮤니티의 전자적 특성은 단일화, 단편화에 대한 또 다른 대안을 제시한다. 최근 들어 더욱 다양해진 온라인 소셜 네트워크의 공개 API(Open API)는 그러한 대안 가운데 하나이다. 본 연구에서는 사회망 분석법을 통해 드러나는 사이버 커뮤니티, 특히 온라인 소셜 네트워크의 문제점을 분석하고 공개 API 를 통한 해결방안을 모색하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study was to develop a multidimensional suicide prevention program for Korean elders by utilizing a community network and to evaluate its effect. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. The subjects were recruited from two different elderly institutions located in D city and K province, Korea. Nineteen subjects in the control group received no intervention and 20 subjects in the experimental group received a multidimensional suicide prevention program. Results: There were more significant decreases in depression, suicide ideation, and increases in life satisfaction in the experimental group compared to the control group. Conclusion: According to the above results, the multidimensional suicide prevention program for Korean elders decreased stressful events like depression, and suicide ideation and increased life satisfaction through the community network. These findings suggest that this program can be used as an efficient intervention for elders in a critical situation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2142-2161
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2018
Distance dynamics model is an excellent model for uncovering the community structure of a complex network. However, the model has poor robustness. To improve the robustness, we design an enhanced distance dynamics model based on Ego-Leader and propose a corresponding community detection algorithm, called E-Attractor. The main contributions of E-Attractor are as follows. First, to get rid of sensitive parameter ${\lambda}$, Ego-Leader is introduced into the distance dynamics model to determine the influence of an exclusive neighbor on the distance. Second, based on top-k Ego-Leader, we design an enhanced distance dynamics model. In contrast to the traditional model, enhanced model has better robustness for all networks. Extensive experiments show that E-Attractor has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.
Many methods of discovering social networking communities or clustering of features are based on the network structure or the content network. This paper proposes a community discovery method based on topic models using a time factor and an unsupervised clustering method. Online community discovery enables organizations and businesses to thoroughly understand the trend in users' interests in their products and services. In addition, an insight into customer experience on social networks is a tremendous competitive advantage in this era of ecommerce and Internet development. The objective of this work is to find clusters (communities) such that each cluster's nodes contain topics and individuals having similarities in the attribute space. In terms of social media analytics, the method seeks communities whose members have similar features. The method is experimented with and evaluated using a Vietnamese corpus of comments and messages collected on social networks and ecommerce sites in various sectors from 2016 to 2019. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method over other methods.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.61-71
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2024
The dynamic nature of Online Social Networks (OSNs), especially on platforms like Twitter, presents challenges in identifying and responding to community attacks, particularly within Arabic content. The proposed integrated system addresses these challenges by achieving 91% accuracy in detecting real-time community event attacks while efficiently managing computational costs. This is accomplished through the use of specialized integrated approach clustering to detect both major and minor attacks. Additionally, the system leverages clustering algorithms, temporal modules, and social network graphs to identify events, map communities, and analyze online dynamics. An extensive parameter sensitivity analysis was conducted to fine-tune the algorithm, and the system's effectiveness was validated using a benchmark dataset, demonstrating substantial improvements in event detection.
The study analyzed the frequency of simultaneous occurrence of keywords presented in a total of 805 papers published in domestic journals from 1995 to 2019 by social network analysis(SNS) method, and examined core keywords of each period(5 years), in order to understand the research trends of the rural residential environment. The main results are as follows. First, as a result of the analysis of centrality, 'Community', 'Tourism' and 'Comprehensive Rural Village Development Project' were the top 3 keywords. Second, examined by each period, the top keywords are 'Eco Friendly' in 2000~2004, 'Tourism' in 2005~2009 and 2010~2014, 'Community' in 2015~2019. Third, comparing the structural characteristics of core keywords 2nd, 3rd, and 4th period, a network centering on 'Tourism' was clearly formed in the 2nd period. 'Tourism' was divided into 'Community' and a movement to form a separate group appeared in the 3rd period. In the 4th period, 'Community' was found to form a network without direct connection with 'Tourism'. The results of this study suggest the trend change of viewpoint for the rural area in the domestic research on rural residential environment. It has been confirmed that while the research had been carried out with the viewpoint of rural area as a 'tourist attraction' or 'sightseeing spot' for the urban citizens until the mid-2010s, in the research of late 2010s the viewpoint has settled down as a 'residential space' or 'space for new economic activities' of a variety of rural residents.
Purpose This paper examines the role of local market-based communities in driving regional revitalization, using detailed analysis of online networks. We aim to dissect a local community's communication network, highlighting members with high engagement levels and exploring their characteristics. Our goal is to identify the conditions that allow local community networks to grow independently and to demonstrate how the activation of these networks contributes to regional revitalization. Design/methodology/approach We employ a mixed-methods approach, combining social network analysis with statistical techniques to investigate the structure of online communication networks. Specifically, we use ANOVA to determine the statistical significance of our findings, ensuring their reliability. To complement our quantitative data, we include qualitative insights from interviews, adding depth and context to our analysis. Findings Our results show that individuals with high centrality in the online network are crucial for maintaining active local communities. We find that leveraging local resources to create a supportive and adaptable environment is essential for the communities' sustainability and expansion. Importantly, our research draws a direct connection between the vitality of local community networks and the broader process of regional revitalization. We argue that energizing local communities is an effective way to address the risk of regional decline. By integrating quantitative analysis with qualitative feedback, this study contributes to the understanding of local market-based communities as key drivers of regional development. It emphasizes the importance of building vibrant, resourceful community networks to revitalize areas experiencing socio-economic challenges.
As the Knowledge Economy grows bigger, studies and practices of knowledge management flourish in almost every organizations. Yet, the studies of fundamental relationships between knowledge and organization have not been sufficiently developed. It is partly because current knowledge management mainly focus on the technical aspects of the theme. This paper tries to find the possible organizing principles and theoretical foundations of knowledge-intensive organizations through the perspective of knowledge market and knowledge community. Based on the differentiation of "knowledge" and "knowing", the author draws several propositions about knowledge creation and knowledge use. Then, the author relates these propositions to the design and implementation of two theoretical models of organizations, i. e. knowledge market and knowledge community. Major claims are: 1) Knowledge use and knowledge creation process are conceptually separable, so that different conceptual models (market & community) need to be applied. 2) Since knowledge use and creation should be integrated, organizations in the Knowledge Economy should be the efficient knowledge market and, at the same time, knowledge community with care and cooperations. 3) The network of independent small KIFs(knowledge-intensive firms) could be considered as the possible organizational model of the future.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권2호
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pp.97-112
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2016
Many studies have pointed out that trust is the most important component of social capital. Although there have been lots of attempts to measure level of trust between members of community, it is hard to find studies which examine trust from the standpoint of structural aspects. Because of the recent rapid growth of SNS and openness trend on members and their friendship information, it became possible to understand the structure of trust relationships among users in SNS. This study aims to facilitate interpersonal trust by comparing the structure of the trust network among social network users. For this purpose, it proposes a method to explore the structure of trust network and strategies to evolve toward more open structure. In experiments to distinguish structure of trust network with three social network communities, it is discovered that ADVOGATO has characteristics of open and collective network together whereas EPINION and FILMTRUST have collective and open characteristics respectively.
Objectives: This study was to measure community capacity using individual-level and organizational-level capacity indicators and illuminated the relationship of community capacity and self-rated health status in two regions in Seoul, Korea. Methods: The data from individual surveys were obtained by quota sampling the residents of two autonomous gu in Seoul (N=1,000). The data from organizational surveys were obtained by snowball sampling lists of organizations in the possession of gu offices with a sampling frame (N=153). The survey tools were 6 indicators regarding residents' social capital and a sense of community and 5 indicators regarding community-based organizations and their networks. The analysis methods consisted of the effect of the components of capacity on health status and social network analysis. Results: As for capacity on individual levels, while D-gu was mainly developed inn individual capacity in terms of social interaction, Y-gu was stronger in a sense of community and cohesion among residents. As for capacity on organizational levels, Y-gu was more developed than was D-gu in associational networks. Conclusion: It is necessary to develop health promotion program per community and to strengthen partnerships with and among grassroots organizations based in local communities through the measurement of community capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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