Two surveys for exploring communicative paths toward political participation were conducted with relatively large samples of Americans (N = 1001) and South Koreans (N = 1166). Hierarchical regression modeling of the relationships among demographics, personal networks, news consumption, and cross-cutting discussion and political participation demonstrated mostly commonalities between the two samples, including the interaction between political diversity and Twitter usage for news access but with distinct effect sizes of cross-cutting discussion on political participation. We attribute the differences to the two countries' distinct histories of democracy and culture, and the commonalities to the general relationships between cross-cutting discussion and political participation moderated by strong ties political homogeneity.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.3
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pp.895-905
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2018
Public opinion polls have a strong influence on modern society as a means of examining the tendency of social groups on specific issues. As the influence of the polls increases, the problem of forgery and falsification of the results becomes an important issue. So, to guarantee the reliability of the results, our society needs novel mechanisms. As one of such mechanisms, the Ethereum blockchain is an environment for developing decentralized applications with the reliable blockchain technology. Ethereum decentralized applications can utilize smart contracts to provide services for users in transparent and reliable ways. In this paper, we propose a polling method that guarantees reliability using the blockchain technology, which is a distributed ledger technique that makes forgery or falsification actually impossible. The proposed method provides a robust verification function on the results of the associated polls for individual voters and verification organizations. Also, we present a distributed opinion polling application running on our private Ethereum blockchain network, showing the effectiveness of the proposed method.
This paper examines the problems of big data analysis education and suggests ways to solve them. Big data is a trend that the characteristic of big data is evolving from V3 to V5. For this reason, big data analysis education must take V5 into account. Because increased uncertainty can increase the risk of data analysis, internal and external structured/semi-structured data as well as disturbance factors should be analyzed to improve the reliability of the data. And when using opinion mining, error that is easy to perceive is variability and veracity. The veracity of the data can be increased when data analysis is performed against uncertain situations created by various variables and options. It is the node analysis of the textom(텍스톰) and NodeXL that students and researchers mainly use in the analysis of the association network. Social network analysis should be able to get meaningful results and predict future by analyzing the current situation based on dark data gained.
Social Network Service has the sufficient potential can be widely and effectively used for various fields of society because of convenient accessibility and definite user opinion. Above all Twitter has characteristics of simple and open network formation between users and remarkable real-time diffusion. However, real analysis is accompanied by many difficulties because of semantic analysis in 140-characters, the limitation of Korea natural language processing and the technical problem of Twitter is own restriction. This thesis paid its attention to human's political attitudes showing permanence and assumed that if applying it to the analytic design, it would contribute to the increase of precision and showed it through the experiment. As a result of experiment with Tweet corpus gathered during the election of national assemblymen on 11st April 2012, it could be known to be considerably similar compared to actual election result. The precision of 75.4% and recall of 34.8% was shown in case of individual Tweet analysis. On the other hand, the performance improvement of approximately 8% and 5% was shown in by-timeline political attitude analysis of user.
This study focused on the difference of the volume of sanitory pad issue and The aim of this study is to explore the relationship between the characteristics of SNS and the diffusion of issue in the process of crisis issue. SNS is categorized into communication diffusion, communication restriction,, diffusion, restriction base on the media interactivity and the user interactivity, In case of Twitter, media interactivity is low and user interactivity is low. In case of Youtube, media interactivity and user interactivity are all high. Crisiss issue is interactively diffused via Youtube compared to via Twitter. There was a negative public opinion in social media even if the government and the manufacturer said that there was no harm in the sanitary goods. In conclusion, this study highlights the importance of social media environment in the diffusion of information. The government prepared for the use of SNS in crisis because there was a negative opinion on the government and the manufacturer via SNS.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.3
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pp.35-46
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2016
Social network services (SNS) that help to build relationship network and share a particular interest or activity freely according to their interests by posting comments, photos, videos,${\ldots}$ on online communities such as blogs have adopted and developed widely as a social phenomenon. Several researches have been done to explore the pattern and valuable information in social networks data via text mining such as opinion mining and semantic analysis. For improving the efficiency of text mining, keyword-based approach have been applied but most of researchers argued the limitations of the rules of Korean orthography. This research aims to construct a database of non-standard Korean words which are difficulty in data mining such abbreviations, slangs, strange expressions, emoticons in order to improve the limitations in keyword-based text mining techniques. Based on the study of subjective opinions about specific topics on blogs, this research extracted non-standard words that were found useful in text mining process.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.6
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pp.1207-1219
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2014
In this study, 1) we compare face channel and non-face channel of life insurance company and non-life insurance company with insurance employs' suitability opinion about channel type, channel property, channel evaluation items requiring when selling insurance products, 2) we construct two social networks for life insurance companies and non-life insurance companies and find/compare two networks' properties, and then want to suggest any direction about sale channel strategy. As the result of comparing social networks of life insurance company and non-life insurance company created by insurance selling channel fit evaluation, employs of life insurance companies have more common opinion than those of non-life insurance companies and so can have more same directional channel strategy. However, property insurance companies need to manage their own channel strategy based on their own circumstance.
Misbah Iram;Saif Ur Rehman;Shafaq Shahid;Sayeda Ambreen Mehmood
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.10
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pp.97-106
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2023
Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.27
no.3
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pp.151-171
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2016
This study investigated the contents of twitters of metropolitans by year and city using language network analysis. The possibility of twitter as a medium of information provision was also explored. This study employed KrKwic, Ucinet6, and Netdraw programs to conduct language network analysis. As the results, the network was mainly formed with information about civic administration (citizen, management, opening service, participation) and information about citizens living (cultural events, parks, way to work) in 2014. However, information about civic service and announcement (citizen, civic opinion, opening service, civic service, events) occupied a central role in the network of 2015. The results showed that different keywords were derived by year and city in network analysis by city.
Baek, Yong Jin;Hong, Suk Won;Park, Jae Heung;Kang, Gyeong Won;Kim, Sang Bok
Convergence Security Journal
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v.18
no.5_1
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pp.113-120
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2018
Today, the development of information and communication technology is rapidly increasing the number of users of network-based service, and enables real-time information sharing among users on the Internet. There are various methods in the information sharing process, and information sharing based on portal service is generally used. However, the process of information sharing serves as a cause of illegal activities in order to amplify the social interest of the relevant stakeholders. Public opinion attack using macro function can distort normal public opinion, so security measures are urgent. Therefore, security measures are urgently needed. Macro attacks are generally defined as attacks in which illegal users acquire multiple IP or ID to manipulate public opinion on the content of a particular web page. In this paper, we analyze network path information based on traceback for macro attack of a specific user, and then detect multiple access of the user. This is a macro attack when the access path information for a specific web page and the user information are matched more than once. In addition, when multiple ID is accessed for a specific web page in the same region, it is not possible to distort the overall public opinion on a specific web page by analyzing the threshold count value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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