Interests on collaborative research and academic relationship among researchers have been increased. Collaborative researchers can maximize productivity, time and cost savings, and reduce the risk of research. An empirical study on the research productivity of co-authors' network and review efficiency of the reviewer network was conducted based on co-author networks and reviewer networks in Korea Society of IT Service. This study aims to find the characteristics of the co-author and reviewer networks, and to analyze research productivity and review efficiency in order to draw some implications. The meaning of interactions among professional groups was analyzed. Research productivity index was calculated using 728 authors' papers submitted to the society. In order to verify the effects of indicators of social network analysis on research productivity and review efficiency, correlation and regression analyses were used. As a result, the indicators of network centrality did not affect the review efficiency, but affect the research productivity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3935-3949
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2021
With the rapid development of Internet and big data technology, various online social network platforms have been established, producing massive information every day. Hot topic discovery aims to dig out meaningful content that users commonly concern about from the massive information on the Internet. Most of the existing hot topic discovery methods focus on a single network data source, and can hardly grasp hot spots as a whole, nor meet the challenges of text sparsity and topic hotness evaluation in cross-network scenarios. This paper proposes a novel hot topic discovery method across social network based on an im-proved LDA model, which first integrates the text information from multiple social network platforms into a unified data set, then obtains the potential topic distribution in the text through the improved LDA model. Finally, it adopts a heat evaluation method based on the word frequency of topic label words to take the latent topic with the highest heat value as a hot topic. This paper obtains data from the online social networks and constructs a cross-network topic discovery data set. The experimental results demonstrate the superiority of the proposed method compared to baseline methods.
We study the antecedents to tie formation on an (Facebook-like) enterprise social media platform implemented to support cross-boundary connections. Research has produced mixed findings regarding the role of social media in cultivating bridging vs. closed networks. We examine the tie formation patterns of 1,386 enterprise social media users over a two-year period. Specifically, we observe who became (or chose not s become) "friends" with whom at the dyadic level and relate the decisions to various mechanisms that affect one's network to expand, constrain, or bridge. Using logistic and OLS regressions, we find that users tend to form ties via reciprocity and transitivity (with friends of friends), both of which help expand one's network. We also find strong networking tendency toward functional and hierarchical homophily (same business unit and same rank, respectively), which is likely to constrain one's network (closed network structure). We find that one's participation in various online interest groups is likely to open one's network (bridging network structure) while no evidence found for preferential attachment. Overall, we find that enterprise social media offers features, some of which are likely to foster bridging while others foster closed networks via different mechanisms.
The use of social media has many advantages such as knowledge sharing, social networking, and communicating with other people. However, it has given rise to various side effects including stress, Which is defined as social network stress in this study. This study aims to conceptualize social network stress and investigate its effect on switching behavior in social media. For this purpose, we present a research model that consists of the antecedents and consequences of social network stress and test it empirically using LISREL 8.7 based on the structural equation model. The empirical results showed that knowledge sharing and self-disclosure had positive impact on social network stress, which in turn positively influenced social media switching behaviors. In conclusion, we discussed both theoretical and practical implications of this research and suggested its limitations.
The purpose of this study is to compare social network characteristics of male managers and female managers. To achieve purpose of the research, data were collected in large Korean companies with more than 500 employees and 402 samples were restricted to middle managers. The results of the study are as follows. First, male managers have more strong instrumental network than female mangers while female mangers have more focused on expressive network than male mangers. Second, social network characteristics of male managers are smaller size but stronger intimacy and higher status than that of female mangers. This means that social network of male managers are more qualitative than that of female managers.
Recently, with the growing of social network sites, people's choice is also getting more and more. So the notion of loyalty has become an important construct within the Social Network framework because of member is easy switching on the social networking sites. Despite the increasing importance of social network sites loyalty question, there's very little research in this area. In electronic commerce, the website loyalty development process is based on both website satisfaction and website trust toward the net-enabled business. But how to target the members with high or low loyalty in the social network sites is still a question. In this paper we propose one improved RFM model to evaluate the member loyalty to find the potential members for improving the service quality of the social network site. In addition, an empirical case study is performed to demonstrate how this procedure works. Moreover, further applications of this research are provided for improved social network sites experiences and how to use the model to practice.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.19-25
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2017
The research is to identify social networks of problems that have an influence on the quality of ageing people's lives by using social network analysis, based on the premise that there are differences in networks of ageing problems in urban and rural areas. From analyzing network of ageing people's problems using NodeXL, vertices in the networks of both urban and rural areas are well-connected. For urban areas, financial poverty is the core problem related to the quality of life. It has direct connections with illness and health, family responsibility, housing, role loss in community, and employment, which have positive or negative interactions with the quality of older people's lives. For rural areas, on the other hand, role loss in community is the major problem. It has direct connections with the elderly abuse, financial poverty, leisure activity, divorce, isolation and loneliness from society, education, and suicide. As a result, the research shows that the problems of ageing people have strong linkages and interactive effects with a structure of network, and the networks are different depending on types of places for living.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.11
no.3
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pp.87-96
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2016
The purpose of this study is to analyze the effect of entrepreneurs' social network on entrepreneurial performance and the moderate effect of entrepreneurial experience on the relationship between social network and entrepreneurial performance. Empirical study was conducted using survey questionnaires for entrepreneurs and path analysis was conducted using PLS method. The result of this study showed that tie strength of entrepreneurs' social network was related to productivity but creativity while network diversity was positively related to creativity but productivity. The moderate effect of entrepreneurial experience was significant on the relationship between tie strength of social network and entrepreneurial performance. This study implies the importance of entrepreneurs' social network and experience and suggests an effective social network structure for entrepreneurial success.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.4
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pp.41-53
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2011
Trust prediction between users in social network based on the trust propagation assumes properties of transitivity and composability of trust propagation. But it has been hard to find studies which test on how those properties have been operated in real social network. This study aims to validate if the longer the distance of trust paths and the less the numbers of trust paths, the higher prediction error occurs using two real social network data set. As a result, the longer the distance of trust paths, we can find higher prediction error when predicting level of trust between source and target users. But we can not find decreasing trend of prediction error though the possible number of trust paths between source and target users increases.
Park, Byung-Sun;Kwahk, Kee-Young;Kim, Sun-Woong;Choi, Heung-Sik
Korean Management Science Review
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v.29
no.2
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pp.167-184
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2012
Business diversification is inevitable to survive under the current competitive business environments. The advent of new businesses makes corporate governance more complicated through corporate combinations. Recent introduction of new accounting standard, International Financial Reporting Standards(IFRS), accelerates the need for corporate governance analysis. This study analyses the complex corporate governance system and its relation to the business performance using social network analysis. Corporate inter-governance networks can be visualized easily in a social network diagram. 552 corporate governance data are empirically analysed in the Korean stock market. The changes in In-Degree between networks are positively related with the changes in corporate sales volume. We can find the same results using operating profits as corporate performance proxy. The results show that social network analysis technique can be applied to investments in the stock markets.
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