• 제목/요약/키워드: Image-based SNS

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매체 풍요도, 사회적 존재감 및 생활 만족도가 상대적 박탈감을 통해 SNS 이용자의 이용 지속 의도 또는 이탈 의도에 미치는 영향 (The Effect of Media Richness, Social Presence, and Life Satisfaction on Continuance Usage Intention or Withdrawal Intention of SNS Users via Relative Deprivation)

  • 이은곤
    • 유통과학연구
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    • 제14권10호
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    • pp.165-178
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    • 2016
  • Purpose - This study aims to empirically verify the impact of media richness, social presence, and prior life satisfaction on various continual usage or withdrawal behaviors of SNS users via both a positive path of satisfaction and a negative path of relative deprivation. By identifying these causal paths, we observe dynamic interactions of SNS user psychology in a balanced view, and provide some implications about design principles for SNS providers. Research design, data, and methodology - We developed 16 hypothesis based on media richness theory, social presence theory, social comparison theory, the literature about relative deprivation, and the literature about the various reactions of IS users. The rich SNS media, social presence recognition among peer SNS users, and prior life satisfaction could generate positive experience, attitude, and virtuous behavioral intentions among SNS users. At the same time, rich media, low social presence, and low prior life satisfaction could generate relative deprivation and could increase withdrawal behavioral intentions such as refusal to provide information, misrepresentation of information, and removal of uploaded information in SNS. Scenario surveys were conducted to collect data from potential SNS users. Data from 357 surveys were collected and analyzed through a PLS algorithm to test the hypotheses. Results - Media richness, social presence, and prior life satisfaction could significantly increase perceived enjoyment, satisfaction, and behavioral intention of continual usage and knowledge sharing. They also could significantly decrease refusal and misrepresentation intention. Relative deprivation is significantly decreased only by prior life satisfaction. Relative deprivation could not significantly decrease satisfaction, but it could significantly increase misrepresentation and removal intention, which could be regarded as information distortion intention. Conclusions - SNS providers should focus on developing rich media and social presence support because these two variables could impact the positive experiences of SNS users. Moreover, the positive experiences could heavily influence SNS user behavior. Some management is needed to prevent relative deprivation and its consequences of misrepresentation and removal intention. SNS providers should prevent SNS users from excessive image misrepresentation and removal as this information distortion could be the source of relative deprivation.

사회연결망서비스의 EXIF 기반 Hashtag 추천 시스템 (EXIF-based Hashtag Recommender System on Social Networking Service)

  • 이상훈;김수연
    • 경영정보학연구
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    • 제20권3호
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    • pp.73-92
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    • 2018
  • 많은 사용자들이 자신의 일상과 활동을 사회연결망서비스(SNS)에 업로드하고 있으며 자신들의 포스팅을 설명하기 위한 Hashtag를 사용하고 있다. Hashtag는 사용자가 스스로 자신의 포스팅에 대한 카테고리를 지정한다는 장점이 있으나 최근까지도 사용자가 직접 수동적으로 입력해야 한다는 번거로움이 있었다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 SNS 상에서 사용자가 업로드하는 이미지를 기반으로 하여 적절한 Hashtag를 추천하는 방법을 제안하였다. 본 연구를 위하여 촬영정보에 기반한 분석, 주소에 기반한 분석, 타사용자에 기반한 분석, 이미지 자체에 기반한 분석 방법을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 방법이 기존의 시스템에 비해 개선되었는지 확인하기 위하여 성능 테스트를 실시하였으며 15개국 212명의 SNS 사용자를 대상으로 평가를 진행하였다. 분석 결과 기존에 서비스되는 Hashtag 추천 시스템에 비해 제안된 시스템이 높은 정확도의 추천 결과를 보였으며 기존 대비 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다.

문화권 클러스터링 기반 SNS 빅데이터 및 사용자 선호도 분석 (Cultural Region-based Clustering of SNS Big Data and Users Preferences Analysis)

  • 노승민
    • 한국항행학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.670-674
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    • 2018
  • 최근 댓글 / 텍스트, 이미지, 비디오, 블로그 및 사용자 경험을 포함한 소셜네트워크서비스(SNS) 데이터에는 다양한 고객의 추천 시스템을 구축하고 비즈니스 분석가에게 통찰력 있는 데이터 / 결과를 제공하는데 사용할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 멀티미디어 데이터, 특히 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터는 SNS 데이터 중에서도 특정(문화권) 지역을 반영할 수 있는 가장 풍부한 데이터이며, 문화적 가치 및 관심사는 전반적으로 데이터의 많은 부분을 차지하고 있다. 이러한 방대한 데이터로부터 원하는 데이터를 지능적으로 추출하고, 엄청난 양의 데이터를 마이닝 하려면 보다 효율적이고 지능적인 데이터 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문의 목적은 이러한 데이터를 모델링하고, 색인하고, 검색하는 방법에 대해 제안하고자 한다.

소셜 데이터를 통한 공간적 공동경험에 관한 연구 (A Study on Spatial Co-experience through Social Data)

  • 차민금;이주엽
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.851-859
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    • 2017
  • 오늘날 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 등장과 발전으로 인해 이전에는 관찰하기 힘들었던 다양한 형태의 정보가 쏟아져 나오고 있으며 또한 최근에는 사용자 각각의 개성과 기호에 따라 특정 관심 분야를 주제로 공유하는 서비스인 버티컬 SNS (Vertical Social Networking Service)가 주요 연구 분야로 떠오르고 있다. 특히 모바일의 GPS를 통해 수집된 지역 데이터(Geolocation Data)와 소셜 데이터를 통해 공간적 특성뿐 아니라 인문사회학적 측면을 관찰할 수 있어 다양한 연구에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 이미지 기반 버티컬 SNS인 인스타그램을 통해 수집된 소셜 데이터를 분석하고 이를 통해 사용자의 공간적 맥락을 바탕으로 소셜 미디어(social media)의 기반을 둔 사용자의 경험을 측정하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 사회적 데이터를 통한 경험 공유와 지리적 특성의 경험적 요소 간에 어떤 유형의 공간적 패턴이 존재하는지 탐색하고, 추출 된 데이터를 통해 공유된 경험 구조의 새로운 모형을 고찰하고자 한다.

원자력 규제기관의 SNS 활용 및 수용자 반응 분석 : 원자력안전위원회와 NRC 페이스북 비교를 중심으로 (An Analysis on SNS Management and Visitors' response of Nuclear Regulatory Organizations : Focus on the Comparison about facebook page between NSSC and NRC)

  • 최현주;심은정
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권5호
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    • pp.11-19
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    • 2016
  • 최근 SNS 사용자가 증가함에 따라 정부부처의 홍보에도 SNS가 주요 홍보채널로 등장하였다. 특히 리스크를 관리하는 데 있어서 SNS는 유용한 도구이자 새로운 도전 과제가 되었다. 우리나라에서 원자력은 주요한 리스크 중 하나이며, 원자력 규제기관이 국민과 어떻게 소통하고 있는가는 원자력시설에 대한 신뢰 혹은 수용성에 매우 주요한 영향을 미칠 수 있다. 이를 반영하여 본 연구는 한국(NSSC)과 미국(NRC) 양국의 원자력규제를 담당하는 정부부처의 SNS 활용과 수용자 반응을 비교 분석했다. 연구 결과, 양 기관 모두 '정보제공'목적의 포스팅이 가장 많았으며, PR유형의 경우 한국은 '관계관리 PR', 미국은 '이미지 PR'의 포스팅이 많았다. 수용자 반응을 살펴보면 참여형과 비주얼형(동영상, 카드뉴스, 인포그래픽 등)의 포스팅에 수용자들의 반응이 높았으며, 관계관리 PR에 대한 수용자 반응이 더욱 높았다. 이러한 연구 결과가 향후 정부부처 정책을 소통 전략을 수립하는데 있어 도움이 되길 기대해 본다.

SNS 메신저 환경에서의 썸네일 이미지 기반의 새로운 스테가노그래피 통신 기법 연구 (A Study on Novel Steganography Communication Technique based on Thumbnail Images in SNS Messenger Environment)

  • 육심언;조영호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.151-162
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    • 2021
  • 스테가노그래피 기술은 은닉하고자 하는 정보를 미세한 노이즈의 형태로 변환하여 이미지, 비디오, 오디오 같은 멀티미디어 파일 속에 은닉함으로써 정보은닉 여부를 육안으로 알 수 없게 하는 것이 주 목적인 고도의 은닉기법으로, 각종 간첩 행위 및 사이버 공격에 악용되어 왔다. SNS 메신저는 스테가노그래피의 주요 매개체로 활용되는 멀티미디어 파일을 송수신하는데 있어서 다양한 장점을 가진 매력적인 플랫폼이다. 본 연구에서는 SNS 메신저 환경에서 썸네일 이미지의 활용을 통해 완전한 수신율을 보장하는 두 가지의 새로운 스테가노그래피 통신 기법을 제안했다. 또한, 대표적인 SNS 메신저인 카카오톡을 사용한 실제 환경에서 제안한 기법들에 대한 구현과 시험을 통해 실현 가능성을 검증하였다. 본 연구를 통해 새로운 유형의 스테가노그래피 통신 기법을 제안함으로써 스테가노그래피 기술의 위험성을 재평가하고, 상응하는 방어기법에 대한 후속 연구의 촉발을 도모한다.

A Study on Brand Image Analysis of Gaming Business Corporation using KoBERT and Twitter Data

  • Kim, Hyunji
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.75-86
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    • 2021
  • 브랜드 이미지는 고객, 이해관계자, 시장 전체가 해당 브랜드를 어떻게 보고 인지하는지를 뜻한다. 긍정적 브랜드 이미지는 계속적인 구매를 유발하지만, 부정적인 브랜드 이미지는 구매를 중단하게 만드는 등 소비자의 구매행동에 직결되기 때문에, 기업 입장에서는 빠르고 정확히 파악할 필요가 있다. 현재 브랜드 이미지를 조사하는 방법으로는 설문조사, SNS조사 등이 있는데, 표본의 수가 한정되고 시간과 비용이 많이 소요된다는 이슈가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 KoBERT 모델을 활용하여 소셜미디어 상의 텍스트 데이터에 대한 감성분석을 실시한 후, 이를 브랜드 이미지 분석에 활용하는 방법을 제시하고, 이에 대한 성능을 검증하였다. 결과적으로, 다섯 개의 브랜드 이미지 순위를 매긴 결과가 한국기업평판연구소의 순위와 일치함으로써 본 연구의 사용성을 입증하였다.

The Kernel Trick for Content-Based Media Retrieval in Online Social Networks

  • Cha, Guang-Ho
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권5호
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    • pp.1020-1033
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    • 2021
  • Nowadays, online or mobile social network services (SNS) are very popular and widely spread in our society and daily lives to instantly share, disseminate, and search information. In particular, SNS such as YouTube, Flickr, Facebook, and Amazon allow users to upload billions of images or videos and also provide a number of multimedia information to users. Information retrieval in multimedia-rich SNS is very useful but challenging task. Content-based media retrieval (CBMR) is the process of obtaining the relevant image or video objects for a given query from a collection of information sources. However, CBMR suffers from the dimensionality curse due to inherent high dimensionality features of media data. This paper investigates the effectiveness of the kernel trick in CBMR, specifically, the kernel principal component analysis (KPCA) for dimensionality reduction. KPCA is a nonlinear extension of linear principal component analysis (LPCA) to discovering nonlinear embeddings using the kernel trick. The fundamental idea of KPCA is mapping the input data into a highdimensional feature space through a nonlinear kernel function and then computing the principal components on that mapped space. This paper investigates the potential of KPCA in CBMR for feature extraction or dimensionality reduction. Using the Gaussian kernel in our experiments, we compute the principal components of an image dataset in the transformed space and then we use them as new feature dimensions for the image dataset. Moreover, KPCA can be applied to other many domains including CBMR, where LPCA has been used to extract features and where the nonlinear extension would be effective. Our results from extensive experiments demonstrate that the potential of KPCA is very encouraging compared with LPCA in CBMR.

해시태그 유형이 인플루언서 및 패션 정보 평가, 수용자 반응에 미치는 영향 (The Effects of Hashtag Type on Evaluations of Influencer and Fashion Information and Consumer Responses)

  • 김우빈;김동섭;박지수
    • 한국의류학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.1-16
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    • 2019
  • This study explores the effect of hashtag type on consumer response via evaluations of SNS fashion influencer and information in the context of fashion product communication. The moderating effect of perceived fit between hashtag content and fashion product image on information evaluation was also investigated. An online survey was conducted, and responses from 152 Instagram users were collected. The results indicated that hashtag type (informative vs storytelling) affects the evaluations of influencer and information. First, the informative hashtag has a positive effect on influencer's expertise and usefulness of information. Meanwhile, storytelling type has a positive effect on the familiarity of the influencer. This study also verified the mediated paths from hashtag type to consumer response through the evaluations of SNS fashion influencer and information. The influencer's expertise and familiarity mediated the effect of hashtag type on consumer response. In the information evaluation, only the mediating effect of usefulness was significant. Finally, the high condition of the perceived fit between hashtag content and fashion product image was found to highly evaluate the trust of information. This study extends the scope of fashion communication research from various angles by examining the role of the hashtag as a new type of information source.

소셜 네트워크 서비스의 지속적 사용의도에 영향을 미치는 서비스 및 개인 특성에 대한 실증연구 (An Empirical Study on the Influence of Social Network Services(SNS) and Individual Characteristics on Intention to Continuous Use of SNS)

  • 김상현;박현선
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.17-38
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    • 2012
  • Social network service(SNS), provided by social network sites such as Facebook, Twitter and Cyworld is rapidly growing in online business. Furthermore, many companies have growing interests in finding effective ways to use SNSs for their innovations, marketing and advertisement. In fact, firms have recognized the utility value of the SNS for their business. In this aspect, this study attempts to identify key factors influencing the intention to continuous use of SNSs. Based on the UTAUT(the Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology)model, this study proposes the research model, including the effects of social network service characteristics(social relationship support, information sharing, image expression) and individual characteristics(self-disclosure, extroversion, familiarity) on performance expectancy as well as the moderating effect of perceived information security among UTAUT variables. The 412T sets of data collected in a survey were tested against the modeling using SEM using SmartPLS. Results indicated that social network service and individual characteristics had significant effect on performance expectancy with exception of self-disclosure. In addition, the moderating effect of perceived information security had significant effect. The results had important implications for firms providing SNSs hoping to develop a successful business model.