• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권3호
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• pp.382-406
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• 2019

We study the antecedents to tie formation on an (Facebook-like) enterprise social media platform implemented to support cross-boundary connections. Research has produced mixed findings regarding the role of social media in cultivating bridging vs. closed networks. We examine the tie formation patterns of 1,386 enterprise social media users over a two-year period. Specifically, we observe who became (or chose not s become) "friends" with whom at the dyadic level and relate the decisions to various mechanisms that affect one's network to expand, constrain, or bridge. Using logistic and OLS regressions, we find that users tend to form ties via reciprocity and transitivity (with friends of friends), both of which help expand one's network. We also find strong networking tendency toward functional and hierarchical homophily (same business unit and same rank, respectively), which is likely to constrain one's network (closed network structure). We find that one's participation in various online interest groups is likely to open one's network (bridging network structure) while no evidence found for preferential attachment. Overall, we find that enterprise social media offers features, some of which are likely to foster bridging while others foster closed networks via different mechanisms.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.404-414
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• 2017

스마트폰의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 사용자들은 많은 콘텐츠를 생산하거나 서로 공유한다. 이로 인해 사용자는 자신이 원하지 않는 콘텐츠를 받아보거나 소비함으로써 많은 시간을 소요하게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 사용자에게 협업 필터링을 이용하여 적합한 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 낮추는 사용자의 데이터를 제거하기 위해서 사용자 신뢰도를 고려한다. 사용자의 신뢰도는 온라인 소셜 네트워크의 사용자 행위를 분석해서 도출한다. 사용자의 신뢰도를 다양한 관점에서 평가하기 위해서 기존기법에서 사용하지 않았던 사용자 행위들을 수집해서 사용한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1263-1274
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• 2021

In online competitive social networks, each user can be influenced by different competing influencers and consequently chooses different products. But their interest may change over time and may have swings between different products. The existing influence spreading models seldom take into account the time-related shifts. This paper proposes a minimum cost influence maximization algorithm based on the competitive transition probability. In the model, we set a one-dimensional vector for each node to record the probability that the node chooses each different competing influencer. In the process of propagation, the influence maximization on Competitive Linear Threshold (IMCLT) spreading model is proposed. This model does not determine by which competing influencer the node is activated, but sets different weights for all competing influencers. In the process of spreading, we select the seed nodes according to the cost function of each node, and evaluate the final influence based on the competitive transition probability. Experiments on different datasets show that the proposed minimum cost competitive influence maximization algorithm based on IMCLT spreading model has excellent performance compared with other methods, and the computational performance of the method is also reasonable.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.131-142
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• 2011

최근 페이스북, 트위터 등 다양한 소셜 네트워크 서비스(SNS)가 등장하였으며, 많은 사용자들이 SNS를 이용하고 있다. 이러한 사용자의 증가로 인해 많은 조직들은 SNS에 관심을 가지게 되었다. 조직에서 SNS의 사용은 다양한 이점을 지니고 있다. SNS를 통해 조직들은 사용자들의 행위에 신속하고 지속적으로 반응할 수 있고, 다양한 특성을 지닌 사용자에게 쉽게 접근할 수 있으며, 타 매체에 비하여 사용자 특성이 반영된 차별화된 전략을 세울 수 있다. 또한 기업들은 SNS를 통해 상대적으로 저렴한 비용으로 활용이 가능하며, 사용자들과 양방향 소통이 가능하여 친근성과 신뢰성이 있는 관계 구축이 용이하다. 그러나 네트워크의 특성에 따라 SNS의 정보전달의 효과가 다르게 나타남에도 불구하고 조직들은 네트워크의 특성을 고려하지 않고 획일화된 방법으로 SNS를 활용하여 사용자들과 커뮤니케이션하고 있다. 따라서 본 연구에서는 네트워크에 따른 SNS의 정보전달의 효과 차이를 분석하였다. 즉 오프라인에서의 커뮤니케이션 기반으로 형성된 네트워크와 무작위로 형성된 네트워크를 생성하여, 각각의 네트워크들의 특징 차이를 분석하기 위하여 소셜 네트워크 분석을 하였다. 또한, 각각의 네트워크에서 SNS를 이용한 정보 전달 효과의 차이가 있는지 실증적으로 검증하였다. 실증 분석후 네트워크의 특성에 따라 네트워크 내 사용자들은 SNS를 받아들이는 반응이 달랐다. 따라서 조직이 효과적인 마케팅 수단으로 소셜 네트워크를 활용하기 위해서는 그 목적에 따라 네트워크의 특성을 고려하여 적절한 네트워크 형태를 구성해야 함을 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.370-379
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• 2012

본 연구는 청소년들의 온라인 사회적 활동에 있어 이들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위가 어떤 특성을 나타내는지를 살펴보고 이러한 사회적 지위가 온라인에서의 사회적 활동에 미치는 영향을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 먼저 청소년들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위를 개인 네트워크와 학교 네트워크로 나누어 살펴보았다. 그 결과, 개인 네트워크에서는 사회적 지위를 나타내는 사회적 유대와 사교성이 활동성과 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 학교 네트워크의 사회적 지위를 나타내는 중앙성 지표인 인접중앙성과 매개중앙성은 활동성과 상관관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 청소년의 개인 네트워크에서는 사회적 유대가 클수록, 사교성이 클수록 온라인의 활동 깊이가 높고 온라인의 활동 넓이도 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권7호
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• pp.814-818
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• 2010

온라인 소셜 네트워킹 서비스는 현실에 존재하는 인적 네트워크를 온라인 상에서도 형성할 수 있는 서비스를 제공해준다. 최근 급격하게 확산되고 있는 트위터는 온라인으로 형성된 소셜 네트워킹 서비스가 무한히 커질 수 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 트위터 메시지와 장소 인식 기술을 통해 근처에 있는 트위터 친구의 존재를 알려주는 서비스를 제안한다. 본 서비스가 제공해주는 기능을 효과적으로 활용하여 오프라인 만남이 활성화되면 온라인으로 형성된 소셜 네트워크가 현실에 존재하는 인맥으로 확장되는 효과를 거둘 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3197-3218
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• 2012

Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권1호
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• pp.39-59
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• 2024

An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권2호
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• pp.177-191
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• 2013

Social network has been expected to increase the value of social capital through online user interactions which remove geographical boundary. However, online users in social networks face challenges of assessing whether the anonymous user and his/her providing information are reliable or not because of limited experiences with a small number of users. Therefore. it is vital to provide a successful trust model which builds and maintains a web of trust. This study aims to propose a prediction method for the interpersonal trust which measures the level of trust about information provider in Facebook. To develop the prediction method. we first investigated behavioral research for trust in social science and extracted 5 antecedents of trust : lenience, ability, steadiness, intimacy, and similarity. Then we measured the antecedents from the history of interactive behavior and built prediction models using the two decision trees and a computational model. We also applied the proposed method to predict interpersonal trust between Facebook users and evaluated the prediction accuracy. The predicted trust metric has dynamic feature which can be adjusted over time according to the interaction between two users.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제15권2호
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• pp.145-161
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• 2016

Using the Sunflower movement as a case study, this article seeks to articulate a theoretical framework to evaluate online "free spaces" as tools for political mobilization. To this end, this article conducts a thematic and content analysis of 151 posts on the official Facebook page of the Sunflower movement. Key results uncover four thematic functions among posts - expressive, informative, informative-support, and promotional - that overlap, in which the expressive theme prevails, and two thematic topics discussed by posts - damages by protesters and their ideology of freedom. I conclude that: (1) combining the logistic and thematic dimensions of posts enables a specific understanding of an online free space's political viability and anticipates the campaigns it will connect itself to; (2) the networked nature of the Sunflower movement page prompts the reconceptualization of (i) online free spaces as nodes through which various political campaigns and struggles are thematically connected by a political ideology; (ii) inactivity as a strategy where protest capital and followers accumulate to prepare and empower future mobilizations.