• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.108-118
• /
• 2017

본 연구에서는 소셜 추천 광고에 대해 중점적으로 살펴보고 광고 효과를 분석하였다. 구체적으로, 소셜네트워크 사이트 상의 광고 효과에 영향을 미치는 중요한 세 가지 요인, 광고 추천인의 광고 추천 의도와 관련된 보상 유형 (금전적 보상 vs. 비금전적 보상), 광고의 제품 유형 (쾌락재 vs. 실용재 ), 광고 추천인과 소비자와의 유대 강도 (강한 유대 vs. 약한 유대)에 대해 조사하였다. 보상 유형과 광고 제품 유형 간의 상호 작용 효과를 검증하기 위해 $2{\times}2$ 요인 실험 설계를 하였으며 광고 추천인과 소비자 사이의 유대 강도는 조절변수로 설정하고 분석을 실시하였다. 연구 결과, 소셜 추천 광고를 본 참가자들이 비금전적인 보상을 제공하는 쾌락재 광고를 볼 때에 효과가 가장 높았으며, 제품 유형과 보상 유형이 각각 효과를 보인 것으로 나타났다. 광고 제품 유형 및 보상 유형의 조합에서는 약한 유대에 있는 사람이 추천하는 광고보다, 강한 유대에 있는 광고 추천인이 광고 효과에 더 큰 영향력을 미친다는 조절 효과가 확인되었다. 즉, 광고 추천인과 소비자 사이의 유대 강도의 차이에 따른 조절 효과가 발생한 것이다. 본 연구 결과를 바탕으로 소셜 네트워크 사이트 상에서의 마케팅 환경 방법에 관한 시사점을 논의하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권2호
• /
• pp.113-119
• /
• 2020

Numerous tourist-related data produced on the Internet contain not only simple tourist information but also diverse ideas and opinions from users. In order to derive meaningful information about tourist sites from such big data, the social network analysis of tourist keywords can identify the frequency of keywords and the relationship between keywords. Thus, it is possible to make recommendations more suitable for users by utilizing the clear recommendation criteria of tourist attractions and the relationship between tourist attractions. In this paper, a recommendation system was designed based on tourist site information through big data social network analysis. Based on user personality information, the types of tourism suitable for users are classified through deep learning and the network analysis among tourist keywords is conducted to identify the relationship between tourist attractions belonging to the type of tourism. Tour information for related tourist attractions shown on SNS and blogs will be recommended through tagging.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권11호
• /
• pp.59-66
• /
• 2023

Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.205-210
• /
• 2011

본 연구는 SNS를 위한 블로그 스타일의 커뮤니티와 쇼핑몰을 새로운 스타일의 사이트로 제안한다. 특히, 이 사이트는 아바타 모델을 이용하여 패션 코디네이션을 시뮬레이션하는 기능을 포함한다. 다른 웹 사이트나 쇼핑몰과 구별되는 것은 사용자에게 친숙한 사용자 인터페이스를 제공하며, 간접적으로 옷을 입어보는 경험을 준다는 것이다. 아바타는 플래시 애니메이션 기법으로 설계되고 구현 되었는데, 사용자가 직접적으로 가능한 코디 형태를 확인할 수 있도록 하였고 쉽게 상품을 검토할 수 있다. 추가적으로 쇼핑몰을 연결하고 SNS를 통해 서비스의 편리함을 추구하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.1-28
• /
• 2014

소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 소셜 네트워크 게임(이하에서는 소셜게임이라 함)이 부각되고 있다. 한편, 소셜게임이 인기를 끌면서 소셜 네트워크 서비스가 더욱 확산되는 계기가 되기도 한다. 사용자들을 소셜게임에 몰입하도록 유인하는 요인이 무엇인가를 파악하면 소셜 네트워크 서비스가 더욱 발전할 수 있는 방안을 찾을 수 있다. 따라서 본 연구는 사용자들을 소셜게임에 몰입하도록 유인하는 요인이 무엇인가를 분석하는데 있다. 본 연구에서는 대표적인 소셜 네트워크 사이트라 할 수 있는 페이스북의 소셜게임 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 280명의 사용자들을 대상으로 한 설문을 통해, 소셜게임에의 몰입, 게임스토리, 게임그래픽, 게임사회화, 게임 통제력, 게임 사용용이성의 관계를 구조방정식모형으로 분석하였다. 특히, 게임 사회화와 게임그래픽은 몰입에 직접적으로 영향을 주기도 하며 게임 사용용이성을 통해 간접적으로도 영향을 주었다. 한편, 게임스토리는 몰입에 직접적으로만 영향을 주고, 게임 통제력을 게임사용 용이성을 통해 간접적으로 영향을 준다. 본 연구는 몰입이론과 기술수용이론을 토대로 하고 있지만, 소셜게임에서의 몰입에 대한 최초의 연구이기 때문에 후속 연구에 지침이 될 수 있다. 또한 소셜게임을 개발하는 사업자들이 무엇에 역점을 두고 게임을 개발하고 서비스해야 할 것인가에 대한 지침이 될 수 있다.

• Educational Technology International
• /
• 제14권2호
• /
• pp.189-213
• /
• 2013

The study was conducted to find out the interaction between learning styles, and types of task on satisfaction and achievement in Chinese learning on Facebook. 44 students from D University in Seoul, Korea finished the questionnaires. To measure the participants' learning styles and satisfaction, the learning style instrument and satisfaction instrument were used. The data received were analyzed to find out the interaction between learning styles, and types of task on satisfaction and achievement. Through the analysis, the study suggests that, in the SNS environment for learning, instructors should focus on more on types of tasks than learning styles. Learning styles are important, however, for new pedagogy for one new learning environment, types of task are definitely more important than learning styles. Depending on the study results, the instructors should pay more attention to types of task, and they should also use different strategies to facilitate the contents of tasks to improve achievement and satisfaction in an SNS environment.

• 정보화정책
• /
• 제19권4호
• /
• pp.46-62
• /
• 2012

본 연구는 개인 수준에서는 심리적 요인(성격, 자존감, 혁신성향, 이용 동기 등)을 중심으로 사회적 수준에서는 미디어 영향 및 준거집단의 영향, 사회적 이미지 등을 중심으로 SNS 이용 집단을 판별할 수 있는 가를 살펴본 것이다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 이용 집단과 비이용 집단을 구분짓는데 영향을 미치는 요인은 연령 집단, 준거집단 영향, 자기효능감, 스마트폰 이용 여부 순으로 나타났다. SNS 이용자 집단은 연령대가 낮고, 자기효능감이 높으며, 스마트폰을 이용하는 집단으로 준거집단의 영향을 받아 이를 이용하고 있다. 둘째, 단독적으로 SNS를 이용하는 이용자 집단은 내향적 성향을 지녔고, 두 개 이상의 사이트를 이용하는 이용자 집단에 비해 '전문적 지식 검색 및 표현'의 동기가 낮고, 혁신 추구 성향과 자기효능감 등 개인의 혁신 성향이 낮았다. 셋째, 페이스북이나 트위터를 이용하는 집단은 싸이월드만을 이용하는 집단에 비해 혁신 추구 성향 및 자기효능감 등의 개인의 혁신성향이 높게 나타났고, '전문적 지식 검색 및 의견 표현' 동기가 높게 나타남을 알 수 있었다. 싸이월드만을 이용하는 집단의 특징을 종합적으로 살펴보면 '친교 및 관계유지'의 동기가 높다는 것을 살펴볼 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 여러 가지 SNS를 이용하게 되는 이유는 개인 성격이나 혁신 성향과 연계되어 있으며 싸이월드와 같은 국내 SNS 이용은 기존 관계 유지 차원에서 이루어지는 것을 살펴보았다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제9권1호
• /
• pp.24-34
• /
• 2021

The popularity of social networking sites (SNS) has facilitated communication between users. The usage of SNS helps users in their daily life in various ways such as sharing of opinions, keeping in touch with old friends, making new friends, and getting information. However, some users misuse SNS to belittle or hurt others using profanities, which is typical in cyberbullying incidents. Thus, in this study, we aim to identify profane words from the ASKfm corpus to analyze the profane word distribution across four different roles involved in cyberbullying based on lexicon dictionary. These four roles are: harasser, victim, bystander that assists the bully, and bystander that defends the victim. Evaluation in this study focused on occurrences of the profane word for each role from the corpus. The top 10 common words used in the corpus are also identified and represented in a graph. Results from the analysis show that these four roles used profane words in their conversation with different weightage and distribution, even though the profane words used are mostly similar. The harasser is the first ranked that used profane words in the conversation compared to other roles. The results can be further explored and considered as a potential feature in a cyberbullying detection model using a machine learning approach. Results in this work will contribute to formulate the suitable representation. It is also useful in modeling a cyberbullying detection model based on the identification of profane word distribution across different cyberbullying roles in social networks for future works.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제31권2호
• /
• pp.197-219
• /
• 2021

Social media platforms have become prominent channels for e-commerce, and the role of social network sites' (SNS) content marketing is expanding as a strategic marketing communication approach to attract and retain consumers and increase sales. In this study, we focused on South Korea market and explored the influence of linguistic complexity and informality on consumer engagement. In particular, we identified the importance of complexity, focusing on its negative effects, as well as the moderating effect of commerce features to minimize these effects. Specifically, content length, hashtags, long words, and average sentence length significantly and negatively impacted consumer engagement. The influence of emojis, an informality variable, was not statistically significant. Shoppable tags, a commerce feature that provides both advertising explicitness and shopping convenience, were a moderating factor in the influence of complexity. Our findings provide new insights for content marketing researchers, and have practical implications for social media managers and content developers.

• 서비스연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2015

최근, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 도입과 더불어 이를 다양한 목적을 충족시키는 연구가 진행되고 있다. 많은 연구가 진행됨에 따라 연구 경향을 파악하는 것이 필요하다. 하지만 연구의 양이 방대하여 많은 양의 관련 연구 문헌을 조사하는 것은 상당히 어려운 작업이다. 따라서 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스 중 트위터를 중심으로 관련 연구들을 체계적으로 분석하여 연구의 경향성을 밝힌다. 특히 체계적인 문헌 조사와 분석을 위해 SLR(Systematic Literature Review) 기법을 이용한다. 그리고 국내 연구를 중심으로 243편을 조사 하였다. 다양한 분야의 학문을 살펴보기 위하여 학술 분류 KDC와 기본 연구자들의 관점 그리고 트위터 데이터의 직접 사용 등을 분석차원으로 구성하여 분석하였다. 연구 결과 다양한 학문에서 트위터를 분석 하고 있으며 그 방법 또한 단순 설문을 넘어 트위터 데이터를 직접 사용하는 연구가 많았다.