Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.69-76
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2016
As the number of SNS users increases, so does their self-disclosure. This study examined the factors affecting self-disclosure based on Social Capital Theory and Regulatory Focus Theory. The (extent of self-disclosure by users/number of users disclosing themselves) in SNSs is expected to differ depending on their social capital (bonding capital vs. bridging capital) and regulatory focus (promotional vs. defensive). As a result of this study, it is found that bridging capital is positively related to self-disclosure in profile and in conversation, while bonding capital is positively related to self-disclosure only in conversation. With regard to regulatory focus, promotional orientation has a significant effect on self-disclosure in profile and in conversation, while defensive orientation is negatively related to self-disclosure in profile, but not related to self-disclosure in conversation. Promotional orientation is found to moderate the effect of bridging capital on self-disclosure.
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.
Social Network Service(SNS) is a kind of advanced Internet service that acts as personal media. This study was intended to find out the structural relationships among factors affecting the usage of social network services by extending the Technology Acceptance Model(TAM). For this purpose, the variable 'Flow' was first integrated into the TAM in order to understand the internal motivations of users. And then the external factors of SNS usage were derived from the perspective of users, contents, and media side of SNS, and finally the dependent variable was set with the intention of sustainable use. Then these factors were carefully integrated into a structural model. We expect the findings of this study will be very helpful for the internet marketing professionals, SNS developers, and the others.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.8
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pp.301-308
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2015
SNS is a web-based online platform service supporting the formation of relations between users. SNS users have usually used a desktop or laptop for this purpose so far. However, the number of SNS users is greatly increasing and their access to the web is improving with the spread of smart phones. They share their daily lives with other users through SNSs. We can detect events if we analyze the contents that are left by SNS users, where the individual acts as a sensor. Such analyses have already been attempted by many researchers. In particular, Twitter is used in related spheres in various ways, because it has structural characteristics suitable for detecting events. However, there is a limitation concerning the detection of events and their locations. Thus, we developed a system that can detect the location immediately based on the district mentioned in Twitter. We tested whether the system can function in real time and evaluated its ability to detect events that occurred in reality. We also tried to improve its detection efficiency by removing noise.
Many users are uploading their daily life activities on SNS and use hashtags to describe their postings. Hashtag has the advantage of letting users specify categories for their postings, however until now, the users has had to manually input the hashtags which has been very inconvenient for them. Therefore, in order to address this issue, this paper proposes a hashtag recommender system which recommends proper hashtags to users based on their uploaded images on SNS. The proposed system is designed using four analytic structures, which is composed of a camera information-based analysis, an address-based analysis, a location based CF analysis, and an image-based analysis. In order to check whether the proposed system is improved compared to the existing systems in terms of the hashtag recommendation function, we conducted an evaluation with 212 SNS users from fifteen countries. As a result of the evaluation process, the proposed system shows very high accuracy recommendation results compared to the existing hashtag recommender systems.
Online reputation systems for social network services(SNS) aggregate users' feedback and estimate the reputation of contents or providers. The aim of this research is to enhance credibility of the online reputation system on the SNS based e-Commerce(we called it as social commerce). SNS users usually refer to evaluations from other users who bought the products before. Most social commerce sites provide reputation system to help their customer make a decision, but sometimes we can't believe the reputation because the reputation is too subjective and the seller can deceive the customer for sales promotion. Threrefore, we usually use just the average value to show the general customer's evaluation result. We applied collaborative filtering method to give more weighting to the users who have evaluated correctly in the past. As a result, we could get more accurate evaluation results by considering each customers' credibility value that was computed by collaborative filtering.
Currently, in China, mobile live broadcasts are more popular compared to online live broadcasts. Accordingly, this research focused on Wanghong, SNS's flagship live broadcasting app. In other words, Wanghong refers to an internet celebrity who acts online on social network services (SNS) influencing many other people. This study specifically focused on one social network service and conducted a study on live app users. The study first analyzed the quality factors of an SNS to users using China's live app. Secondly, the research investigated in finding out the impact of quality on the satisfaction of live app users and how this affects the live app user's satisfaction on their intention of continuous use. Studies have shown that information quality, system quality, and social quality among SNS quality have a positive influence on live app user satisfaction. However, the quality of service and the quality of emotion was rejected by the hypothesis. Throughout this study, we hope to create an app that allows users to share more satisfying mobile images, thereby establishing various episodes holding beautiful places of their life on a real-time basis. It is hoped that live broadcasting businesses will spread a significant impact around the world. Finally, in the future, research on the study of collective comparison between Korea and China on SNS is believed to be meaningful.
The social networking services (SNSs) have become popular among smartphone users, and one of the most popular services. In order to explain users' motivations toward SNS, this study considers uses and gratification theory which can explain individuals' motivations to select certain media channels. The purposes of this study is to investigate the relationships between motivations and addiction of SNS, and between addiction of SNS and decline in the subjective wellbeing. We examine moderating effects of social tie based on the social capital theory in the relationships between SNS addiction and decline in the subjective wellbeing. The motivations of SNS are subdivided into emotional motive (entertainment and fantasy) and cognitive motive (information share burden and challenge burden) based on the use and gratifications theory. The addiction of SNS is subdivided into time tolerance, withdrawal symptoms, interruption, and barrier of living. The data used in this study were collected from 286 SNS users through surveys. The data analysis in this study was performed using AMOS 17.0, and we used SEM(Structural Equation Modeling) methods in order to test the research model. The result shows that the emotional motive(entertainment and fantasy) and cognitive motive(information share burden and challenge burden) have an effect on the addiction of SNS. Especially emotional motive such as entertainment and users' fantasy toward SNS is an important factor that can cause SNS addiction. The addiction of SNS such as time tolerance, withdrawal symptoms, interruption, and barrier of living has an effect on the decline in the subjective wellbeing. Our result show that social tie partially moderates the relationship SNS addiction and decline in the subjective wellbeing. In addition, social tie between interruption of SNS and decline in the subjective wellbeing is an important moderating factor. The results focuses on the understanding toward relationship between SNS addiction based on the online and decline in the subjective wellbeing in the real world. The findings of this study also provides theoretical as well as practical implications which reflect the major features of SNS, and moderating effects of social tie based on the social capital.
Social Networking Sites (hereafter SNSs) have become a part of people's daily routines. Beginning as a hobby/communicating tool for a specific group of people, SNSs have expanded in terms of the number of users, frequency of access, and depth and range of sharing. It is recently reported that the users experience SNS fatigue from being connected at all time. However, limited research has addressed this issue. The purpose of the present study was to examine the mediating role of reputational concern and expectation of others' responses on the relationship between narcissism and Facebook fatigue. A total of 329 Facebook users completed an online survey. The results showed that individuals who rated high on narcissism experienced a high level of Facebook fatigue, and that both reputational concern and expectation of others' responses partially mediated the relationship between narcissism and fatigue. Implications of the findings and suggestions for future research are discussed.
According to many smart devices are development, SNS(Social Network Service) users are getting higher that is possible for real-time communicating, information sharing without limitations in distance and space. Nowadays, SNS users that based on communication and relationships, are getting uses SNS for information sharing. In this paper, we used the SNS posts for users to extract the category and information provider, how to following of recommend method. Particularly, this paper focuses on classifying the words in the text of the posts and measures the frequency using Inception-v3 model, which is one of the machine learning technique -CNN(Convolutional Neural Network) we classified image word. By classifying the category of a word in a text and image, that based on DMOZ to build the information provider DB. Comparing user categories classified in categories and posts from information provider DB. If the category is matched by measuring the degree of similarity to the information providers is classified in the category, we suggest that how to recommend method of the most similar information providers account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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