The purpose of this study was to examine major motivations for using SNSs and the effect of them on SNS participation. In order to address the research questions, 253 undergraduate and graduate students participated. Results of the study were summarized as follows. First, Cyworld was mainly used followed by Facebook and Twitter. Most of the respondents had access to SNSs via smart devices. The average frequency of SNS use was 1-3 times a day and they used them less than 30 minutes a time. The reasons why they started to use SNSs were mainly to follow current trends, maintain friendship, and accept acquaintances recommendations. Second, the result of component analysis derived four primarily underlying dimensions related to SNS use; self-satisfaction, social interaction, recreation, and information seeking. Third, both self-satisfaction and social interaction motivation had significant correlation with SNS participation. The results of multiple regression analysis showed that self motivation was more influential on active participation than social interaction and information seeking motivation.
This study was intended to analyze the effect of emotional marketing on brand awareness and purchase intention in the coffee shop and investigates how SNS usage play moderating effect roles between motional marketing and purchase intention. The results of analysis are summarized as follows. First, emotional marketing has a positive effect on purchase intention(especially, taste factor and visual facto). Second, in the analysis of the effect of emotional marketing on brand awareness, the significant influence factors were the taste factor, tactile factor, visual factor and auditory factor. Third, as a result of analyzing the effect of brand awareness on purchase intention, it was found that brand awareness had a significant positive(+) effect on purchase intention. Fourth, it was analyzed that the moderating effect of SNS usage between emotional marketing and purchasing intention is to be positive(+) influence in the all detail factors. Therefore, In the start-up stages, it may be helpful to actively use emotional marketing and SNS usage for business activation.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.48
no.3
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pp.335-351
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2014
This study proposes a customized SNS operational strategy for special libraries based on a case study on the Ocean Science Library (OSL) of South Korea. The study conducted an in-depth analysis on an organizational structure, manpower, contents, and promotion. The outcome of SNS operational strategy deducted from this study can be categorized into several items, including: (1) a selection of an appropriate SNS channel, which meets the objective of the operation; (2) a formal division of works for SNS operation; (3) a designation of full-time managers and an establishment of a task force team; (4) a specialization of contents according to specific subjects; (5) on/off-line promotions focused on events, which encourage participations; (6) an improvement of contents through regular log analyses; and (7) a promotion of library website access through SNS, and so on. This research also suggested the strategies for the development of SNS operation: strengthening of communication and cooperation among librarians; distribution of academic and research outcomes of the umbrella organization; enhancement of a role as a communication channel between librarians and users, and carry out a role as a 'social curator.'
Given social problems of social network service (SNS) addiction, it is critical to understand user's formation mechanism of SNS addiction. Since a number of studies have demonstrated the negative outcomes of excessive SNS use, the researchers examined important antecedents of SNS addiction as SNS habit that is considered as a key driver of SNS addiction. Moreover, the effects of self-expression, network management, and information search on SNS addition formation were investigated. The proposed theoretical model was empirically tested by using longitudinal survey data collected from 206 Facebook users. The analysis results indicate that SNS habit plays an important role in forming SNS addiction. Further, self-expression, network management, and information search influence SNS addiction through SNS habit. The analysis results offer some in-depth perspectives to SNS providers and government that establish policies or digital convergence strategies to induce healthy SNS use.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.6
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pp.499-506
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2021
The purpose of this study is to verify the effect of SNS addiction on cyber-bullying among adolescents, considering the adjustment effect of friendship on this relationship. This study involved 811 middle/high school students with a gender distribution of 391 males and 420 females. According to the analysis, the higher the level of SNS addiction, the higher the level of cyber-bullying. A hierarchical regression analysis was conducted to verify the moderating effect of friendship. The result shows that better peer communication and reliance lowers the impact of cyber-bullying from SNS addiction. Based on research results suggesting the popularization of proactive pre-diagnosis programs to solve SNS addiction, practical intervention plans and the limitations of research on SNS addiction and cyber-bullying in youth are suggested.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.20
no.2
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pp.117-125
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2017
SNS Big-data Analysis means to find potential value from big data which has produced by the social media. In this paper, SNS Big-data has been analysed to find Korean concerns by using 24 key words from the marine and fisheries sector. Among 24 key words, seafood, shipping and Dokdo Island are the most mentioned ones. Some key words such as ocean policies and marine security that have less concerns have bess mentioned less. Also, key words that are led by government are mostly mentioned by news media, but key words that are led by private sector and have intimate relationship with people's lives are mostly mentioned by Blogs and Twitters. Therefore, reflecting close national concerns by SNS Big-data Analysis and especially resolving negative factors are the most significant part of the policy establishment. Also, differentiated promotion methods need to be prepared because the frequency of key words mentioned from each type of media are different.
As smart-phone usage increases, the number of Social Networking Service (SNS) users has also exponentially increased. SNS allows people to efficiently exchange their personal opinion, and for this reason, it is possible to collect the reaction of each individual to a given event in real-time. Nevertheless, new methods need to be developed to collect and analyze people's opinion in real-time in order to effectively evaluate the impact of a TV advertisement. Hence, we designed and constructed a system that analyzes the effect of an advertisement in real-time by using data related to the advertisement collected from SNS, specifically, Twitter. In detail, Hadoop is used in the system to enable big-data analysis in parallel, and various analyses can be conducted by conducting separate numerical analyses of the degrees of mentioning, preference and reliability. The analysis can be accurate if the reliability is assessed using opinion mining technology. The proposed system is therefore proven to effectively handle and analyze data responses to divers TV advertisement.
In this study, we classified SNS into open and closed types, and empirically examined in which SNS activity the privacy paradox holds. The idea comes from the argument that privacy paradox may be observed differently in the open SNS, which is more vulnerable to the leakage of personal information due to public profiles, and the closed SNS, which is relatively less vulnerable by limiting the range of acquaintances, The results of the empirical analysis are as follows. First, in case of SNS usage, the privacy paradox holds in the overall SNS activities, but different conclusions are drawn according to open and closed SNS. In particular, it is found that as privacy concerns increase, individuals respond in a reasonable and desirable way to reduce SNS activity in the open SNS, which is more susceptible to infringement. Second, in the case of SNS activity intensity, (i) heavy users are more seriously aware of the probability of privacy infringement than light users, so there is a reasonable response to reducing the intensive margin with increasing privacy concerns, and (ii) this tendency is more clearly observed in open SNS, which is more vulnerable to privacy infringement. Accordingly, insisting that the privacy paradox is empirically established by observing only the overall SNS activities without distinguishing them into open and closed SNS may be interpreted as a "Fallacy of Composition."
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.438-440
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2014
Recently it is used commercially to actively move the data from the SNS service. Therefore, we propose a method that can accurately analyze the information related to the reputation of companies and products in real time SNS environment in this paper.Identify the relationship between words by performing morphological analysis on the text data gathered by crawling the SNS scheme. In addition, it shows the visualization to analyze statistically through a established emotional dictionary morphemes are extracted from the sentence. Here, if the extracted word is not exist in sentimental dictionary. Also, we propose the algorithm that add the word to emotional dictionary automatically.
금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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