Mobbing is not restricted to problem of young people but the bigger recent problem occurs in workspaces. According to reports of ILO and domestic case mobbing in the workplace is increasing more and more numerically from 9.1%('03) to 30.7%('08). These mobbing brings personal and social losses. The proposed algorithm makes it possible to grasp not only current mobbing victims but also potential mobbing victims through user profile and contribute to efficient personnel management. This paper extracts user profile related to mobbing, in a way of selecting seven factors and fifty attributes that are related to this matter. Next, expressing extracting factors as '1' if they are related me or not '0'. And apply similarity function to attributes summation included in factors to calculate similarity between the users. Third, calculate optimizing weight choosing factors included attributes by applying neural network algorithm of SPSS Clementine and through this summation Mobbing-Value(MV) can be calculated . Finally by mapping MV of online social network users to G2 mobbing propensity classification model(4 Groups; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims) which is designed in this paper, can grasp mobbing propensity of users, which will contribute to efficient personnel management.
The current study investigated whether SNS such as Twitter can be an assisting tool to compensate the limitations of online learning from social-affective and cognitive perspectives. Such limitations include low level of motivation to participate, feeling of isolation, rare exchanges of ideas and feedback from peers or instructors. This paper reports findings from a research study on the use of Twitter in online learning in Higher Education. Survey and subsequent interviews were conducted to examine students' perceptions about the cognitive and social-affective aspects of their participation in Twitter activities. Some of the challenges and potentials in integrating Twitter into online course are also addressed. It can be concluded that Twitter contributes not only to building close relationships among peers and instructors but also to opening a communication channel that can extend cognitive potentials.
Rathore, Shailendra;Singh, Saurabh;Moon, Seo Yeon;Park, Jong Hyuk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.196-198
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2016
Online social networking sites such as MySpace, Facebook, Twitter are becoming very preeminent, and the quantities of their users are escalating very quickly. Due to the significant escalation of security vulnerabilities in social networks, user's confidentiality, authenticity, and privacy have been affected too. In this paper, a short study of online social network attacks is presented in order to identify the problems and impact of the attacks on World Wide Web (WWW).
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.
With the development of Internet and transition to information society, social capital is expanding to online from the traditional offline context. Especially with the widespread of social network service(SNS) the number of SNS users is increasing sharply and the importance of online social capital has been more and more significant. Most studies on social capital focused on organizational aspects but few studies have payed attention to personal aspect. Empirical studies on the relation between SNS and social capital were seldom conducted in previous studies. Based on the theory of social capital this study targets on the relationship formed through SNS and analyzes on how the relationship affects the perceived social capital. In this study 'self-presentation', 'playfulness' and 'critical mass' are posited as the antecedent factors of 'SNS usage'. This study proposes a research model to examine the effect of 'SNS usage' on 'relationship reinforcement', 'relationship building' and 'perceived social capital'. According to the results of empirical analysis, 'self-presentation', 'playfulness' and 'critical mass' can generate significant positive influence on 'SNS usage'. It also confirms not only the effect of 'relationship reinforcement' and 'relationship building' formed through SNS on 'perceived social capital' but also relationship between the social capital formation and SNS usage. The outcome obtained in this study can be applied in developing SNS services.
The purpose of this study was to examine the relationship between the access level of digital information service and life satisfaction level of the middle and high-aged people and to analyze the Sequential Mediation Effects on online social engagement and online network activities. To this end, we analyzed the effects of multiple mediations on 1,491 seniors who responded to the 2018 digital information gap survey. The results of the study are as follows: First, this study confirmed that there is a statistically significant relationship between the access levels of digital information service and the life satisfaction. Second, the results showed that impact of digital information access level on life satisfaction among high-aged people was higher when they were engaged in both online social activities and online networking, rather than only involved in online social activities. Overall, this study comprehensively examined the relationship among the level of digital information access, life satisfaction, online social engagement, and online networking, which is meaningful in that it can be used as data for reconsideration of the digital information services and life satisfaction of the high-aged people.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.1
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pp.159-167
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2018
In this study, we have developed an online learning community site using Humhub social network software and promote social constructive learning through the questions and answers in subject specific learning groups. By accumulating learning contents which consist of questions and answers about specific topics, learners can acquire knowledge by searching relevant topics and questions and can create and reconstruct knowledge as well as consuming knowledge by participating in self-regulated learning community. We have developed a mathematical editor feature which enables users to enter mathematical expression such as equations and greek characters. Online learning community sites can be used for inquiry based information education.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.101-106
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2023
In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.
The purpose of this study is to explore key factors that influence the intention of continuous use of social network service users in the online environment. Since the intention of continuous use is one of the most critical factors in the profit model of social network service, the findings of this study should be useful to the SNS firms. This study use the personal and network aspects as major behavior intention of that influence user's attachment to a social network service. The results are summarized as follows. First, use motivation in self-determination have effects on emotional attachment, information sharing intention, loyalty. The world's most leading social network services now, the social network service has developed very fast as a kind of new online service. During the past few years, the number of Twitter's registered users around the world has already exceeded 170 million. Not only have the United Sates, many countries around the world have also been hit by the wave of SNS, including those in Korea. Since the intention of continuous use is one of the most critical factors in the profit model of social network service, the findings of this study should be useful to the SNS firms. We need to continue the study of social network.
Due to the spread of unreliable online information on the social network services, the users are faced with a difficult problem for determining if the information is trustworthy or not. At present, the users should make a decision by themselves throughly for the trustworthiness of the information. Therefore, we need a way to systematically evaluate the trustworthiness of information on the social network services. In this paper, we design a trust index, called KTI (Korean Trust Index for SNS), as a criterion for measuring the trust degree of the information on the social network services. Using KTI, the users are readily able to determine whether the information is trustworthy. Consequently, we can estimate the social trust degree based on the variation of KTI. This paper derives the various factors affecting trust from the properties of the social network services, and proposes a model to evaluate the trustworthiness of information that is directly produced and distributed over the online network. Quantifying the trust degree of the information on the social network services allows the users to make efficient use of the social network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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