The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.1
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pp.231-240
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2019
The paper aims to investigate the relationship between firm size and organizational actions on adopting social media for corporate reputation management. The sample group of 198 companies is selected with a simple random sample method from the New York Stock Exchange (NYSE) listings: Sixty nine companies were from the Fortune 500 listings, seventy one companies from the NYSE midsize capitalization and fifty eight companies from the NYSE small capitalization listings. This study employs cross tabulations and Chi-square analysis, and the Kruskal-Wallis that enables the comparison of three samples that are independent. The results of the study show that (1) large firms have more social media ownership than small firms, (2) large firms respond to social media posts at a greater frequency and quickly than small firms, and (3) firm size is less likely associated with response styles to social media for online reputation management. The results show that reply time and response styles of organizations to social media customers in the 2015 survey has no significant change compared to that of 2011. There appears to be a pervasive lack strategic framework as most firms in the study were found not to be adequately monitoring or leveraging social media communication for their reputation management.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.6
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pp.117-139
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2020
This research analyzes the factors that affect the consumers' participation of the internet-only banks, and suggests effective financial sales strategies and methods to attract more users. Through prior research review and interviews with experts, the factors affecting the consumers to sign up for the internet banks are identified. The actual user data from the internet banks are used for the analysis, providing more systematic and credible results. The research shows that social media buzz positively affects the user growth, proving Granger Causality relation of increasing social media buzz on K Bank increases K Bank users. The research also shows that marketing activities noticeably impacts K Bank's positive user growth. On the other hand, the event of Kakao Bank's grand opening shows negative effect. The results from the research validates the need for periodical monitoring process of social media buzz. Moreover, the research proves that the integrated analysis of social media buzz and marketing effect is also essential.
Prevalent usage of mobile devices among consumers has been well recognized and this is especially imperative among young adult consumers. The mobile phone became the gateway of their communication, media consumption, retail transaction, education, and (virtual) social life. However, there is little empirical research explaining the dynamics behind the psychological underpinning of young adult consumers, specifically Generation Y, to understand their usages and dependency on mobile phones. This study, therefore, aims to unveil antecedents and consequences of Gen Y consumers' mobile phone dependency from a media psychological perspective. We developed a conceptual model based on theory of self-monitoring (Snyder 1974, 1987), extended self-concept (Belk, 1988), and media dependency theory (Ball-Rokeach & Defluer, 1976). Four hundred ninety-eight students in the U.S. provided usable responses to our pencil-and-paper survey. Causal modeling analysis results demonstrated that both ability to modify one's behavior and sensitivity to cues for social appropriate behavior dimensions of the self-monitoring tendency positively predicted one's level of fashion involvement, which in turn positively predicted his/her mobile phone dependency. Individual's mobile phone dependency, fashion involvement and self-monitoring's ability dimension exhibited positive and direct impact on one's perception of the salience of mobile phone case product attributes. Based on the findings, we provided pragmatic and theoretical implications for the industry and academia.
In accordance with the increased political and social utilization of social media, demands on online trend analysis and monitoring technologies based on social bigdata are also increasing rapidly. In this paper, we define 'risk' as issues which have probability of turn to negative public opinion among big social issues and classify their types in details. To define risk types, we conduct a complete survey on news documents and analyzed characteristics according to issue domains. We also investigate cross-medias analysis to find out how different public media and personalized social media. At the result, we define 58 risk types for 6 domains and developed automatic classification model based on machine learning algorithm. Based on empirical experiments, we prove the possibility of automatic detection for social issue risk in social media.
Social Media transformed the mass media based information traffic, and it has become a key resource for finding value in enterprises and public institutions. Particularly, in regards to disaster management, the necessity for public participation policy development through the use of social media is emphasized. National Disaster Management Research Institute developed the Social Big Board, which is a system that monitors social Big Data in real time for purposes of implementing social media disaster management. Social Big Board collects a daily average of 36 million tweets in Korean in real time and automatically filters disaster safety related tweets. The filtered tweets are then automatically categorized into 71 disaster safety types. This real time tweet monitoring system provides various information and insights based on the tweets, such as disaster issues, tweet frequency by region, original tweets, etc. The purpose of using this system is to take advantage of the potential benefits of social media in relations to disaster management. It is a first step towards disaster management that communicates with the people that allows us to hear the voice of the people concerning disaster issues and also understand their emotions at the same time. In this paper, Korean language text mining based Social Big Board will be briefly introduced, and disaster issue detection model, which is key algorithms, will be described. Disaster issues are divided into two categories: potential issues, which refers to abnormal signs prior to disaster events, and occurrence issues, which is a notification of disaster events. The detection models of these two categories are defined and the performance of the models are compared and evaluated.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.3
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pp.36-41
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2022
In the 21st century, information collection and information provision based on digital informatization and intelligent automation are emerging as one of the social problems in the society for the elderly and the vulnerable groups in the welfare society including the disabled, and various methods are being studied to find realistic alternatives. Among these factors, the problem of the elderly living alone is emerging as the most serious, and as a realistic approach to solve some problems by applying information devices, it is a monitoring system using the Internet of Things(IoT). The need for an optimized system is emerging. In this study, the state of the elderly and the elderly living alone can be measured remotely by applying IoT technology. We present the research cases of a Breathing Sensor-based Smart Monitoring System that is used as a smart information system and used as a monitoring system for the elderly and infirm when it is identified as deceased through state detection
Najwa N. Alshahrani;Sara N. Abduljaleel;Ghidaa A. Alnefaiy;Hanan S. Alshanbari
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.6
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pp.202-206
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2023
Today, social media has become a vital tool. The world communicates and reaches the news and each other's opinions through social media accounts. Recently, considerable research has been done on analyzing social media due to its rich data content. At the same time, since the beginning of the COVID-19 pandemic, which has afflicted so many around the world, the search for a vaccine has been intense. There have been many studies analyzing people's feelings during a crisis. This study aims to understand people's opinions about available Coronavirus vaccines through a learning model that was developed for this purpose. The dataset was collected using Twitter's streaming Application Programming Interface (API) , then combined with another dataset that had already been collected. The final dataset was cleaned, then analyzed using Python. Polarity and subjectivity functions were used to obtain the results. The results showed that most people had positive opinions toward vaccines in general and toward the Pfizer one. Our study should help governments and decision-makers dispel people's fears and discover new symptoms linked to those listed by the World Health Organization.
Objective: This study aimed to examine the effects of maternal monitoring, shared activities with children, maternal education-oriented behavior, and allowing children to own smart-phones on smart media usage patterns based on smart-phone usage time and purposes among elementary school children. Methods: The participants were 1,315 second-grade elementary school children from the 9th wave of PSKC. Latent profile analysis and the three-step estimation approach were used to examine the determinants of the latent profile and the effects of maternal parenting on the profile. Results: Four latent profiles were identified: 'High-level usage & Entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Social/entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Learning oriented,' and 'Low-level usage.' Additionally, results showed that each profile can be predicted by maternal monitoring, education-oriented behavior, and permitting children to own smart-phones. Conclusion/Implications: Our outcomes suggested that it would be necessary to understand the smart media usage patterns of elementary school children, considering both the amount of time spent with smart media and purposes of uses. Further, it is helpful for mothers to monitor children's daily activities, support their educational activities, and take the role of gatekeeper for smart media as a way of appropriate guidance for their children's use of smart media.
In the wide area surveillance system including many CCTVs, application for remote realtime monitoring is designed and implemented. The applications using Xcode provide secure administrator interface from headquarters. Through the efficient and intuitive interface, it delivers real-time context reports and inference results. For the user convenience, it includes push alarm of events, SNS, Media streaming service for real-time monitoring uses Wirecast and Wowza media server. Wowza stream engine provides URL accommodating development specification. Mobile devices can receive real-time stream data. Performance evaluation in the processing is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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