Purpose: The purpose of this study was to propose useful standards evaluation method using standards networks by analyzing the relationship between normative references citation information list. Methods: The collected data through the survey were analyzed using social network analysis. The measurement tools used for this study were divided into three dimensions such as certificate standard, normative reference and degree centrality. Results: The results of this study are as follows; regarding the influence of standard information, It is meaningful that the research using normative reference item among the bibliography information that the standard itself possesses. The analysis of social network analysis data of population standard, normative reference and the correlation analysis with sales, a variable representing actual utilization performance, suggested the importance of the standard and how to evaluate it. Conclusion: In prioritizing standard maintenance, more efficient management will be possible if centrality figures of standard network information are analyzed and used for standard maintenance.
Recently collaboration network is generated to find out experts in their field as potential collaborators in health care sector. In this paper, the co-author network of a National Cancer Center researcher was generated for identifying each researcher's role and collaborative research pattern. The co-author network of 2,437 authors was extracted from 1,194 SCI(E) publications from 2000 to 2010 and author's role was analyzed by author's centrality value. Centrality reflecting only the number of papers and centrality weighted by the paper number, impact factor, and authorship contribution was evaluated. On the comparison with simple degree centrality value and the weighted degree centrality, difference of value was statistically significant(t=11.66, p=0.00). Co-author network considering various variables of the paper provides more objective figure of researcher's role. This suggests that co-author network could be more effective in identifying potential collaborators.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.81-94
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2023
The study aims to compare and analyze the social network structures of Qatar Airways,s Singapore Airlines, Emirates Airlines, and ANA Airlines, recording the top 1 to 4, and Korean Air in ninth by Skytrax's airline evaluations in 2022. This study uses NodeXL, a social network analysis program, to analyze the social networks of 5 airlines, Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, and Average Betweenness Centrality as indicators to compare the differences in these social networks of the airlines. As a result, Singapore's social network has a better network structure than the other airlines' social networks in terms of sharing information and transmitting resources. In addition, Qatar Airways and Singapore Airlines are superior to the other airlines in playing roles and powers of influencers who affect the flow of information and resources and the interaction within the airline's social network. The study suggests some implications to enhance the usefulness of social networks for marketing.
Safety management is becoming one of the most hot research issues in Korea. We collected the researcher information in two safety related journals of the journal of the Korea safety management & science and the journal of Korean society of safety. Social network analysis was used to analyse the research relationship among the authors in each journal. The degree centrality, the betweenness centrality, the closeness centrality and the proximity prestige centrality on each researcher were calculated to find out most influenced researcher. Biggest research groups in each journal were introduced by clustering technique.
In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search method applied with risk analysis in a complex network is proposed, and a method for finding a core node in a malware distribution network is introduced through this approach. In addition, there is a big difference between a benign network and a malicious network in terms of in-degree and out-degree, and also in terms of network layout. Through these characteristics, we can discriminate between malicious and benign networks.
This study aims to analyze STEAM-related articles and to look into the trend of research to present implications for research directions in the future. To achieve the research purpose, the researcher searched by key words, 'STEAM' and 'Convergence Education' through the RISS. Subjects of analysis were titles of 181 articles in journal articles and conference papers published from 2011 through 2013. Through an analysis of the frequency of the texts that appeared in the titles of the papers, key words were selected, the co-occurrence matrix of the key words was established, and using network maps, degree centrality and betweenness centrality, and structural equivalence, a network text analysis was carried out. For the analysis, KrKwic, KrTitle, UCINET and NetMiner Program were used, and the results were as follows: in the result of the text frequency analysis, the key words appeared in order of 'program', 'development', 'base' and 'application'. Through the network among the texts, a network built up with core hubs such as 'program', 'development', 'elementary' and 'application' was found, and in the degree centrality analysis, 'program', 'elementary', 'development' and 'science' comprised key issues at a relatively high value, which constituted the pivot of the network. As a result of the structural equivalence analysis, regarding the types of their respective relations, it was analyzed that there was a similarity in four clusters such as the development of a program (1), analysis of effects (2) and the establishment of a theoretical base (1).
The purpose of the study is to structure the friendship network by the social network analysis and investigate the effects of social network centrality and learners' performances in college students. Both the in-degree centrality of 1st grade class study-network(t=2.722, P<.005) and the in-degree centrality of and $2^{nd}$ grade class study-network(t=2.708, P<.005)are predicted the individual student's learning performances. But there is no correlation between the in-degree centrality of $1^{st}$ and $2^{nd}$ grade class entertainment-network and the individual student's learning performances. Results of the study suggested the significant effect of social network analysis measures on learners' performance in the friendship networks. Based on the results, implication to the teaching strategy and future research direction were discussed.
We explore the impact of individuals'network position toward knowledge sharing intention. In order to identify network positions, we utilize three centrality measures (degree/closeness/betweenness) of individual network participants. The research findings show that the individual network positions significantly affect knowledge sharing intentions. Since an individual with high degree centrality might be the leader or the hub, one makes considerable effort to maintain the network position by actively participating in intra-team and inter-team knowledge sharing, A participant who can quickly interact with many other participants within a team (high closeness centrality) is more interested in intra-team knowledge sharing than inter-team knowledge sharing. Unlike degree centrality and closeness centrality, the betweenness centrality provides a participant with diverse resources located in multiple sub-groups. Although an individual with high betweenness centrality is not at the center of the networks, one plays a crucial role in disseminating and regulating information. Therefore, the individual is likely to have more positive intention toward inter-team knowledge sharing than intra-team knowledge sharing.
Air transport markets are composed of airlines' networks through their base airports. The analysis of an air transport market has been focusing on determining the efficiency or competitiveness of airports or airlines in the market using number of routes, number of passengers, transfer rates, revenues, costs, and other data. However, little work has been done in analyzing the airport network itself. Assuming the air transport markets of Korea, China, and Japan are integrated, this paper aims to analyze the characteristics of the resulting airport network. To that end, the degree of connectivity, the degree of closeness, and the betweenness of centrality are employed. The analysis shows that Incheon International Airport is better than most other airports in terms of the degree of connectivity and that of closeness. Airports in Japan, however, exhibit strong connectivity but weak closeness and betweenness of centrality. Although it has low connectivity, Shenyang Airport has a possibility of becoming an attractive point of the integrated market in the future due to its high degree of closeness.
Kim, Mi-Jin;Park, Sung-Hoon;Kim, Yu-Na;Lee, Hae-Chan;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.19
no.2
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pp.117-133
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2021
This study aimed to identify its research trends using social network analysis(SNA). The results of the analysis showed that, for degree centrality, Busan Port(0.223) was the keyword that had the highest centrality, followed by DEA(0.060), AHP(0.056), and container terminal and port competitiveness(0.049). Busan Port(0.245) also had the highest betweenness centrality, followed by DEA(0.048), container terminal(0.044), AHP(0.039), and Busan New Port(0.032). The trend analysis inferred that efficiency analysis(DEA), strategy selection, and competition analysis(AHP) were the keywords with a high centrality for Busan Port to gain a competitive edge with global ports. However, research on the Fourth Industrial Revolution, which is emerging as a key issue, was insufficient. In the future, research using social data, such as mass media and social networks, is necessary.
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