Purpose Today, world-wide societies share their daily life and many communities exchange their information through the explosive developed SNS and the social media systems. However, many SNS fatigue related factors forced the discontinuance of SNS. This paper is aim to examine effect of SNS feature and negative emotion to figure out the reason of SNS discontinuance. This is verifying the effect of maintenance of SNS, security concern and psychological concern on SNS fatigue and the effect of upward/lateral comparison on negative emotion. Moreover, the effect of SNS fatigue and negative concern on the SNS discontinuance intention was examined. Design/methodology/approach This research used to the survey method to test its hypotheses and the survey population is Facebook SNS users. A software tool called AMOS 18 is used to analyze the structural equation model. Findings The results showed that maintenance of SNS, security concern and psychological concern had a positive effect on SNS fatigue respectively and upward/lateral comparison did on negative emotion. In addition, SNS fatigue and negative emotion had significant effect on discontinuance intention.
Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.
Most of the SNS users argue that they feel techno-stress or digital fatigue when they use SNS. As the relationships in the SNS expand, users may feel work overload, digital fatigue, and techno-stress which are caused by the time and effort for the retaining the existing relationships established via SNS. The SNS activities require users' time and effort to update their profiles and the current news of them, responding to online friends' contents. Thus, more relationships they have, more stress they can feel. This study tries to examine the key factors that can affect subjective well-being of individuals in Social Network Service (SNS) usage. Therefore, this study, based on the previous literature, investigates what the sources of SNS stress are and how SNS stress and flow affect subjective well-being of SNS users. Major findings of this study from an empirical analysis with 201 SNS user respondents who have accessed SNS at least one time within one month are as follows. First, perceived opportunity cost and reputation recognition in SNS usage were found to have significant effects on negative emotion. Second, individual's flow in SNS was significantly affected by challenges and interactions, and had a significant impact on positive emotion. However, SNS users' flow did not show a positive relationship with their satisfaction of life. This study contributes to the expansion of theoretical discussion about the effect of individual's SNS usage on quality of life in validating whether SNS usage can bring individuals subjective well-being. Implications of the study findings and future research directions are also discussed.
The ultimate purpose of psychotherapy is to identify covert causes of a psychological problem and then to modify and change the causes. The goal of this study is also to make contribution to SNS addiction intervention program development through exploring the covert causes of SNS addiction which recently became social issue. Previous research identified such overt causes of SNS addiction as maladaptive self-concept (e.g., low self-esteem), maladaptive personality (e.g., strong narcissism) and strong negative emotions (e.g., high level of anxiety). Based on previous research, the study explored early maladaptive schema (i.e., cognitive dimension) and emotion dysregulation (i.e., emotional dimension) as the covert causes of SNS addiction and conceptually developed psychological maladaptive mechanism of 'early maladaptive schema ${\rightarrow}$ emotion dysregulation ${\rightarrow}$ SNS addiction.' As a result of a survey with respondents in their 20's who are at high risk for SNS addiction, the mechanism was confirmed for females. However, a significant relationship of 'early maladaptive schema ${\rightarrow}$ SNS addiction' was found for males. The findings offer an implication that interventions of early maladaptive schema for males and females in their 20's and interventions of emotion dysregulation for females in their 20's can fundamentally help cure their SNS addiction.
Recently, creation and sharing of information make progress actively through the SNS(Social Network Service) such as twitter, facebook and so on. It is necessary to extract the knowledge from aggregated information and data mining is one of the knowledge based approach. Especially, emotion analysis is a recent subdiscipline of text classification, which is concerned with massive collective intelligence from an opinion, policy, propensity and sentiment. In this paper, We propose the emotion prediction method, which extracts the significant key words and related key words from SNS paragraph, then predicts the emotion using these extracted emotion features.
This paper tried to determine whether emotional dysregulation would function as a mediating variable when social exclusion affects SNS addiction tendencies. For this purpose, a survey was conducted targeting students enrolled in a university located in the central region. Responses from 298 people were analyzed. The analysis results show that social exclusion completely mediates emotional dysregulation and influences SNS addiction tendencies. Meanwhile, we set the two sub-dimensions of social exclusion as independent variables to determine whether it influences SNS addiction tendency through emotion regulation. It was found that the experience of being ignored influenced the tendency to addict to SNS by partially mediating the experience of emotion regulation, while the experience of rejection was found to affect the tendency to addict to SNS by fully mediating the experience of emotion regulation. These analysis results show that when establishing social exclusion as an influential factor in SNS addiction tendency, it is meaningful not only to set it as an overall factor but also to approach it by dividing it into individual factors.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.217-222
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2011
SNS is growing by leaps and bounds, and many users of SNS are using by a medium of communication. Using SNS users are using means of their own news and the change of emotional expression. In this study using emotional elements to the program was implemented to classify the message. Extraction of emotional elements were used for emotional vocabulary in OMLS (Ocean-Monmouth Legal Services). Emotional elements were extended by The Roget of the thesaurus and WordNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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