• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7607-7616
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• 2015

본 연구는 청소년의 SNS(Social Network Service) 이용시간에 따른 우울 및 충동성의 차이에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2013년 12월 27일부터 2014년 1월 3일까지 수집된 '2014년 청소년 전자기기 과몰입 실태와 예방방안' 연구 설문 중 서울지역 중 고등학생 1,008명의 데이터를 활용하였다. 이 중 SNS 이용시간 상위 33%(N=364)와 하위 33%(N=319)의 자료를 추출하여 두 집단을 구성하였고, 성별을 통제한 후 두 집단의 우울 및 충동성의 차이를 살펴보기 위하여 Mplus 7.31 프로그램을 사용해 최대우도법 추정을 적용한 구조방정식모형(SEM) 분석을 실시하였다. 분석 결과, SNS 이용시간에 따른 집단 간 우울 및 충동성 수준은 통계적으로 의미 있는 차이를 보였다. 즉 우울과 충동성에 성별이 미치는 영향력을 통제했을 때, 청소년의 우울 및 충동성 수준은 SNS 이용시간 하위집단 보다 SNS 이용시간 상위집단에서 더 높게 나타났다. 이것은 SNS 이용시간이 많을수록 청소년의 우울 및 충동성이 높아질 가능성이 있음을 의미한다.

• 한국조리학회지
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• 제22권8호
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• pp.39-52
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• 2016

Present study was performed to identify the effects of SNS WOM characteristics on attitude and purchase intention as perceived in restaurant participants and to confirm the moderating effect according to SNS receivers' characteristics on formulated model. Survey method was employed to consumers who are using SNS to find restaurant foods through convenience sampling method in Seoul area. A total of 250 surveys were distributed and 230 were used for analysis, after excluding missing and unusual data. The results from this study are as follows. First, vividness of SNS WOM characteristics had a greater effect on attitude of restaurant food than timeliness, but the consensus and neutrality of SNS WOM characteristics have no significant effect on attitude of restaurant food. Second, SNS receivers characteristics found to moderate the relationships between vividness and timeliness of SNS WOM characteristics and attitude. However, SNS receivers characteristics did not have a moderating role relationships between consensus and neutrality of SNS WOM characteristics and attitude. Third, attitude of restaurant food had a significant effect on purchase intention.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권4호
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• pp.137-157
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• 2015

The development of Social Network Service (SNS) has brought many positive changes to the ways people communicate, interact and share information. However, using the SNS does not always leads to in a positive results, particularly when it is addictively used. In fact, the addictive use of SNS results in many negative effects in our society. Recently, SNS users feel negative emotions such as expecially stress and fatigue while using SNS. Thus, the purpose of this study is to empirically examine antecedents of user fatigue on SNS, which can be explained by the degree of Individual, environment and SNS characteristics. This study also examines consequences of user fatigue on SNS. Lastly, we examine the moderating effects of Habit among SNS fatigue, barrier of living and task performance decline. The data for empirical analysis were collected 401 responses on SNS users in Korea. The results of this study are as follows; First, reputation perception, loneliness, unwanted relation, privacy concern, information overload, social presence and interaction are significantly related to SNS fatigue. Second, SNS fatigue, barrier of living and Task performance decline are significantly related to discontinuous usage intention. Third, the moderating effect of Habit of SNS using is found in the relationship among SNS fatigue, barrier of living and task performance decline. Based on the results of this study, Theoretical and practical suggestions were discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-435
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• 2016

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.

• 유통과학연구
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• 제18권4호
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• pp.87-96
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• 2020

Purpose: In this paper, we provide an illustration of Indonesian youth Social Networking Service (SNS) behavior and its relation to their culinary activity. Specifically, their behavior of culinary activity preferences and also the factors affecting their action of spending their money. Data and methodology: We gathered primary data from stratified random questionnaire survey (406 youth). The gathered data was analyzed using text data mining and statistics using R statistical computing language. Results: 1) We found out why our respondents are interested in following the accounts of SNS food influencers: i.e. visually attracted to the posts, as their reference to find places to dine out, as their reference to try new food menu and to get nostalgic feeling about the food. 2) The respondents decide to actually go to the recommended culinary places because of several factors, specifically, its description (visual and text), location, word of mouth (WoM), the experience of being to that place and price. 3) Important factors affecting culinary spent are income, number of following food influencer account, SNS usage time and their interest when looking at WoM. Conclusions: SNS behavior influences Indonesian youth culinary activity preferences and spent.

• 지식경영연구
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• 제16권4호
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• pp.69-87
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• 2015

Given the huge number of data produced by its users, SNS is a great source of customer insights. Since viral trends in SNS reflect customers' direct feedback, companies can draw out highly meaningful business insights when such data is effectively analyzed and managed. However, while the importance of understanding SNS big data keeps growing, the methods for analyzing atypical data such as SNS postings for business insights over product has not been well studied. This study aims to demonstrate the way to exploit topic modeling method to support marketing strategy generation and therefore leverage business process. First, we conducted topic modeling analysis for twitter data of Apple and Samsung smartphones. Then we comparatively examined the analysis results to draw meaningful market insights about each smartphone product. Finally, we draw out a strategic marketing recommendation for each smartphone brand based on the findings.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.139-150
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• 2020

이 연구의 목적은 SNS 중독 경향성이 간호대학생의 대학 생활 적응에 미치는 영향을 파악하고, 대학 생활 적응을 향상시키기 위한 프로그램의 기초자료를 제공하기 위함이다. 자료는 전라남도와 경기도에 소재한 2개 대학교 간호대학생 255명을 대상으로 2020년 5월 16일부터 5월 20일까지 자기 기입식 설문지로 설문 조사하여 수집하였다. 자료는 SPSS 23.0 program (frequency, pearson's correlation, ANOVA, multiple regression) 으로 분석하였다. SNS 중독 경향성 평균점수는 2.16±0.54점 (범위:1-5점) 이었다. 대학 생활 적응 평균점수는 3.13±0.39점 (범위:1-5점) 이었다. 대학 생활 적응에 SNS 중독 경향성은 부적 영향을 미쳤다. 대학 생활 적응의 하위영역 중 '대학에 대한 애착'에 SNS 중독 경향성이 부적 영향을 미쳤다. SNS 중독 경향성은 대학 생활 적응에 27%의 설명력을 보였다. 이 연구의 결론은 SNS 중독 경향성이 간호대학생의 대학 생활 적응에 부적인 영향을 미친다는 것이다. 향후 간호대학생의 대학 생활 적응을 향상시키기 위해 SNS 중독 경향성을 치료하는 프로그램을 마련해야 하며, 치료를 시작해야 하는 SNS 중독 경향성 기준점을 파악하는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.48-62
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• 2016

Consumers have come to demand high quality, affordable prices, and innovative product designs of the outdoor wear market due to their well-being and leisure oriented lifestyle. A new system of business in outdoor wear has emerged in the process through which corporations have endeavored to satisfy such consumer needs. Outdoor wear brands have utilized social network services (SNS) such as Facebook and Twitter as means of marketing and have built close relations with consumers based on communication through these media. Recently, explosively escalating SNS data are referred to as social big data, and now that every consumer online is a commentator, reviewer, and publisher, the outdoor wear market and all of its brands have to stop talking and start listening to how they are perceived. Therefore, this study employs Social $Metrics^{TM}$, a social big data analysis solution by Daumsoft, Inc., to verify changes in the allusions related to outdoor wear market found on SNS. This study aims to identify changes in consumer perceptions of outdoor wear based on changes in outdoor wear search words and trends in positive and negative public opinion found in SNS social big data. In addition, products of interest, the major brands mentioned, the attributes taken into consideration during purchases of products, and consumers' psychology were categorized and analyzed by means of keywords related to outdoor wear brands found on SNS. The results of this study will provide fundamental resources for outdoor wear brands' market entry and brand strategy implementation in the future.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.579-586
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• 2015

스마트폰 보급률이 증가함과 함께 SNS(Social Networking Service) 이용자도 늘어가고 있다. SNS는 실시간으로 사람들 간의 개인적인 의견을 빠르게 주고받을 수 있다는 특징이 있어 이를 통해 개인의 반응을 실시간으로 수집, 분석이 가능하다. 한편, TV광고 효과 분석에 있어 사람들의 의견을 실시간으로 수집하고 분석하기 위해 새로운 접근 방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 트위터라는 특정 SNS를 대상으로 광고에 대한 데이터를 수집하여 실시간으로 광고 효과를 분석하는 시스템을 설계 및 구축하였다. 특히, 하둡을 이용하여 빅데이터 분석을 병렬화하여 효율적으로 수행하도록 하였으며, TV광고에 대해 언급도와 선호도, 신뢰도를 각각 분석하여 다양한 분석을 가능하게 하였다. 오피니언 마이닝 기법을 신뢰도 분석에 사용하여 분석의 정확도를 높였다. 구축한 시스템을 통해 트위터 SNS를 대상으로 TV광고에 대한 분석을 세분화하여 신속하게 처리할 수 있음을 보여주었다.