디지털 미디어 환경에서는 이용자의 요구가 새로운 서비스와 콘텐츠를 창출할 뿐만 아니라 새로운 미디어 서비스와 콘텐츠가 이용자의 요구를 새롭게 개발해내면서 컨버전스가 진행되고 있다. 소셜 게임 역시 또 다른 컨버전스 현상을 구현하고 있다. <시티빌>과 같은 소셜 게임은 일과 여가, 노동과 놀이, 사적 영역과 공적 영역의 경계가 허물어지는 상황을 드러내고 있으며, 사회적 상호작용과 사회적 자본의 연결이 어떻게 인맥을 구성하고 견고하게 만들어주는지 보여주고 있다. 또한 <시티빌>은 온라인 상에서 이루어지는 의례적인 커뮤니케이션을 보다 흥미롭고 유연하게 만들어줌으로써 온라인 상에서 축적된 인맥 혹은 인적 네트워크가 사회적 자산이 되는 현상을 드러내고 있다.
Purpose: The aim of this descriptive study was to identify the factors influencing depression risk among South Korean nursing students. Methods: The data were collected from nursing students attending two universities through web-based questionnaires that surveyed them about depression, academic stress, social network service (SNS) addiction tendency, and upward social comparison from August 22 to September 4, 2021. The collected data from 196 nursing students were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple linear regression. Results: The mean score of depression (using CES-D Korean version) among nursing students was 13.91, which denotes probable depression. Concerning the variance with regard to depression among nursing students, 20.2% was explained by clinical practice period, academic stress, and upward social comparison. Conclusion: Programs to relieve academic stress and depression should be developed in a simple way and systematically provided at the organizational level so that nursing students secure sufficient support during the initial and continuing period of clinical practicums. Concomitantly, an attempt to reduce the upward social comparison should be highly considered.
본 연구는 소셜네트워크의 구조적 특성인 연결밀도와 중심성에 따라 소셜쇼핑에 대한 구매의도의 차이를 검증하고자 실시하였다. 이와 함께 집단중심의 온라인 커뮤니티와 개인중심의 SNS(소셜네트워크서비스)간의 소셜쇼핑 구매의도의 차이를 제안하고 분석하였으며, 그 이유를 구체적으로 살펴보기 위해 구조적 특성을 반영한 가설을 설정하고 분석하였다. 분석결과, 연결밀도가 높은 경우에 소셜쇼핑에 대한 구매의도가 높게 나타났으며 중심성 역시 높을 때 구매의도가 높은 것으로 나타났다. 또한 온라인 커뮤니티와 SNS간에도 소셜쇼핑에 대한 구매의도가 차이를 보였는데, 온라인 커뮤니티에서는 연결밀도가 높은 경우에, SNS는 중심성이 높은 경우에 각각 구매의도에 중요한 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이러한 결과를 토대로 소셜네트워크 및 소셜쇼핑 연구에 있어 네트워크 구조의 중요성에 대한 시사점을 제시하고 소셜쇼핑의 구매의도를 높이기 위해 소셜네트워크 유형별 구조를 이해한 전략 수립의 중요성과 방향에 대한 시사점을 제안하였다.
In recent years, the social network service (SNS) and the location-based social network service (LBSNS) industry is expanding and the competition within the field is increasing much more. Since 2010, the full-scaled studies of SNS and LBSNS have begun. With the growth of SNS and LBSNS markets, SoLoMo (Social-Local-Mobile) is also becoming the trend for applications in different fields. However, despite the importance of SoLoMo, there have been little studies on the characteristics of SoLoMo applications. The purpose of this research is to investigate the effect of characteristics and perceived privacy risk of mobile location-based SNS on intention to use SoLoMo applications. For the purpose, we proposed a SoLoMo service acceptance model with TAM (Technology Acceptance Model) and the characteristics of SoLoMo applications. The characteristics consist of three factors, i.e. SNS, location, and mobile-related factors. This study also considered a gamification and a perceived privacy risk factor influencing on SoLoMo service usage in our proposed research model. The results of our empirical analysis using partial least squares (PLS) method show that the characteristics of SoLoMo applications including SNS, location, and mobile-related features, gamification, and perceived privacy risk have partially an effect on intention to use SoLoMo applications. Based on these results, SoLoMo-related companies will be able to increase the usage of SoLoMo services by differentiating their own strategies with these factors influencing on SoLoMo services.
This study investigated the semantic network based on the focus of the fashion image and SNS text utilized by global SPA brands on the last seven years in terms of the quantity and quality of data generated by the fast-changing fashion trends and fashion content-based media environment. The research method relocated frequency, density and repetitive key words as well as visualized algorithms using the UCINET 6.347 program and the overall classification of the text related to fashion images on social networks used by global SPA brands. The conclusions of the study are as follows. A common aspect of global SPA brands is that by looking at the basis of text extraction on SNS, exposure through image of products is considered important for sales. The following is a discriminatory aspect of global SPA brands. First, ZARA consistently exposes marketing using a variety of professions and nationalities to SNS. Second, UNIQLO's correlation exposes its collaboration promotion to SNS while steadily exposing basic items. Third, in the case of H&M, some discriminatory results were found with other brands in connectivity with each cluster category that showed remarkably independent results.
Purpose The purpose of this study is to find meaningful insights using regression analysis to resolve the digital divide between generations. In the analysis process of this study, social network analysis was applied to approach it with a perspective differentiated from the existing statistical techniques. Design/methodology/approach This study used a social network analysis methodology that transforms and analyzes government-led survey data into relational data. First, the cross-sectional data were converted into relational data, and a continuous core-periphery model and multidimensional scaling method were applied. Afterwards, the relationship between various factors affecting the digital divide and the difference in influence were analyzed by generation. Findings According to the network analysis results, it can be seen that all generations commonly use 'information and news search' and 'living information service'. However, it can be seen that the centrally used services of each generation are clearly different from each other, and the degree of linkage between the services is also clearly different. In addition, it can be seen that the relationship between factors influencing the digital divide by generation is also different.
The Internet of Things(IoT) is a new promising technology made from a variety of technology. The IoT links the objects or people, then enabling anytime, anywhere connectivity for anything and not only for anyone. Social networking services have changed the way people communicate. Recently, new research challenges in many areas of Internet of things and social networking services are fired. In this paper, we propose things recommendation method using social relationship in social Internet of Things. We study previous researches about social network service, IoT, and social IoT. We proposed SIoT_FW(Social IoT Friendship Weight) using static and a dynamic social friendship weight. Also, our method considers four social relationships (Ownership Object Relationship, Co-Location Object Relationship, Social Object Relationship, Parental Object Relationship). We presents a music device scenario using our proposed method.
소셜 네트워크 서비스는 온라인상에서 정보의 공개성과 관계의 확장성을 기반으로 사용자의 개성을 표현하고 인적 네트워크를 강화시켜 주는 서비스이다. 하지만 이러한 특성은 사용자의 개인정보를 확산시키고 신뢰할 수 없는 정보에 접근하도록 하는 부작용을 초래한다. 따라서 사용자의 프라이버시를 보호하기 위한 다양한 접근제어 기법이 제안되었다. 하지만 데이터 암호화 접근제어 기법은 사용자와 직접적인 관계를 맺은 대상에 대한 접근제어만 지원하며 데이터 비 암호화 접근제어 기법은 서비스 제공자가 모든 정보를 열람할 수 있게 한다. 또한 두 접근제어 기법 모두 사용자 신뢰도에 대한 동적인 변화를 고려하지 않아 정적 접근제어만 제공하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자가 선별한 민감한 데이터에 대한 암호화를 제공하는 관계 기반 동적 접근제어 모델을 제안하여 소셜 네트워크 서비스의 특성에 적합하면서 프라이버시 침해에 대한 보안성을 향상시킬 수 있는 방법을 제공한다.
현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.
Social networking services have changed the way people communicate. Rapid growth of information generated by social networking services requires effective search methods to give useful results. Over the last decade, social search methods have rapidly evolved. Traditional techniques become unqualified because they ignore social relation data. Existing social recommendation approaches consider social network structure, but social context has not been fully considered. Especially, the friend recommendation is an important feature of SNSs. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose a levelized data processing method for social search in ubiquitous environment. We study previous researches about social search methods in ubiquitous environment. Our method is a new paradigm of levelelized data processing method which can utilize information in social networks, using location and friendship weight. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's performance is better than other existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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