• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.79-89
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• 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.

• 정보화정책
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• 제18권3호
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• pp.25-49
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• 2011

소셜 네트워크는 사람들이 살아가는데 필요한 여러 가지 정보를 얻을 수 있는 경로로써 매우 중요하게 인식되고 있다. 오늘날 소셜 네트워크는 인터넷의 확산, 소셜 네트워크 사이트의 발전, 소셜 네트워크에 대한 중요성 인식으로 빠르게 확산되어가고 있다. 최근 소셜 네트워크 서비스는 참여(Participation)와 개방(Openness)을 모토로 하는 웹 2.0이라는 새로운 패러다임을 기반으로 발전해 왔다. 소셜 네트워크 서비스가 웹 2.0을 수용함으로 사용자들은 보다 편리한 방법으로 새로운 사람들과 관계를 맺고 유지할 수 있게 되었다. 소셜 네트워크 서비스 이용자들은 자신의 생각과 경험 등을 공유하고 여러 사람들과의 커뮤니케이션에 참여하는 과정에서 자신의 존재를 인식하고 삶의 만족을 느끼며 사회 구성원으로써의 영향력을 가지게 된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 분석하고자 고차요인분석(higher order factor analysis)을 실시하였다. 연구 모형은 인지된 사회적 실재감, 인지된 개인적 만족, 인지된 사회적 영향력을 포함한 2차 요인으로 개발되었다. 1차 요인들은 기술적, 개인적, 사회적 요인들로 그룹화 하였다. 이를 평가하고자 SmartPLS 2.0 분석 도구를 활용하여 실증분석을 수행하였으며, 소셜 네트워크 서비스의 사용의도에 영향을 주는 요인들을 규명하였다. 분석 결과 사회적 영향력이 개인의 소셜 네트워크 서비스 사용의도에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.221-242
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• 2020

Purpose This study collects data of the recently activated online black market and analyzes it to present a specific method for preparing for a hacking attack. This study aims to make safe from the cyber attacks, including hacking, from the perspective of individuals and businesses by closely analyzing hacking methods and tools in a situation where they are easily shared. Design/methodology/approach To prepare for the hacking attack through the online black market, this study uses the routine activity theory to identify the opportunity factors of the hacking attack. Based on this, text mining and social network techniques are applied to reveal the most dangerous areas of security. It finds out suitable targets in routine activity theory through text mining techniques and motivated offenders through social network analysis. Lastly, the absence of guardians and the parts required by guardians are extracted using both analysis techniques simultaneously. Findings As a result of text mining, there was a large supply of hacking gift cards, and the demand to attack sites such as Amazon and Netflix was very high. In addition, interest in accounts and combos was in high demand and supply. As a result of social network analysis, users who actively share hacking information and tools can be identified. When these two analyzes were synthesized, it was found that specialized managers are required in the areas of proxy, maker and many managers are required for the buyer network, and skilled managers are required for the seller network.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.332-337
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• 2023

The purpose of the study was to analyze consumers' perceptions of gamification. Based on the analyzed data, we would like to provide data by systematically organizing the concept, game elements, and mechanisms of gamification. Recently, gamification can be easily found around medical care, corporate marketing, and education. This study collected keywords from social media portal sites Naver, Daum, and Google from 2018 to 2023 using TEXTOM, a social media analysis tool. In this study, data were analyzed using text mining, semantic network analysis, and CONCOR analysis methods. Based on the collected data, we looked at the relevance and clusters related to gamification. The clusters were divided into a total of four clusters: 'Awareness of Gamification', 'Gamification Program', 'Future Technology of Gamification', and 'Use of Gamification'. Through social media analysis, we want to investigate and identify consumers' perceptions of gamification use, and check market and consumer perceptions to make up for the shortcomings. Through this, we intend to develop a plan to utilize gamification.

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

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제17권2호
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• pp.147-175
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• 2018

Under authoritarian regimes, citizen-led NGOs such as environmental NGOs (ENGOs) often operate under close scrutiny of the government. While this presents a challenge to a single ENGO, we propose here - in line with existing research on network effects - that there are opportunities for multiple ENGOs to coordinate and thus work in ways that supersede government controls, affect public opinion, and contribute to policy revision and/or creation. In this paper, we specifically examine the possibility that the gamut of citizen-based ENGOs in China are coordinating. Based on network analysis of ENGOs web pages as well as interviews with more than a dozen ENGO leaders between 2014 and 2016, we find that ENGOs have few direct and public connections to each other, but social media sites and personal connections offline provide a crucial function in creating bridges. A closer examination of these bridges reveals, however, that they can be substantive to the environmental discussion or functional to the dissemination of web page information but typically not both. In short, ENGOs in China are not directly connected but rather are connected in a way that responds to the available social media and the government's censorship practices.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.206-211
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• 2021

Internet users are increasingly invited to express their opinions on various subjects in social networks, e-commerce sites, news sites, forums, etc. Much of this information, which describes feelings, becomes the subject of study in several areas of research such as: "Sensing opinions and analyzing feelings". It is the process of identifying the polarity of the feelings held in the opinions found in the interactions of Internet users on the web and classifying them as positive, negative, or neutral. In this article, we suggest the implementation of a sentiment analysis tool that has the role of detecting the polarity of opinions from people about COVID-19 extracted from social media (tweeter) in the Arabic language and to know the impact of the pre-processing phase on the opinions classification. The results show gaps in this area of research, first of all, the lack of resources when collecting data. Second, Arabic language is more complexes in pre-processing step, especially the dialects in the pre-treatment phase. But ultimately the results obtained are promising.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권2호
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• pp.284-307
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• 2020

Customer engagement has been the main objective of brand companies in their marketing through social networking sites (SNS). Facebook is the most popular platform for SNS marketing, especially for companies that try to engage with their customers by providing various values through their brand pages (i.e., brand communities). The management of brand pages, therefore, becomes "the means" by which to achieve the result ("the end") of SNS marketing, and visitors to the brand pages (i.e., brand communities) then come to have a favorable attitude toward the brand. Based on a "means-ends" framework, this study examines the development of engagement between customers and brands in terms of brand page engagement as the means objective and brand attitude as the ends objective in the context of Facebook. This study further examines the antecedents and consequences of brand page engagement based on the customer value theory with two-stage data collection. This study contributes to the literature by explaining the roles and effects of brand page engagement in SNS marketing. This study further provides guidance to SNS providers and practitioners on SNS marketing strategies.

• 지식경영연구
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• 제24권2호
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• pp.161-183
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• 2023

소셜 Q&A 사이트에서는 사용자들이 서로 질문하고 답변한 내용들이 실시간으로 저장되어, 지식 저장소로서 중요한 역할을 수행한다. 이러한 소셜 Q&A 사이트가 지속적으로 성장하려면 신규 질문자와 답변자가 지속적으로 유입되어야 한다. 하지만 선행 연구는 기존 사용자, 그 중에서도 답변자의 자발적 지식 공유에 주로 초점을 맞추었고, 신규 참여자에 대한 관심이 부족했다. 본 연구는 동기부여 어포던스 이론과 자기결정이론을 이론적 근거로 하여 신규 참여자들이 소셜 Q&A 사이트를 지속적으로 사용하도록 하는 요인에 대해서 살펴보았으며, 신규 참여자가 질문자인지 답변자인지에 따라 영향요인에 차이가 있는지도 알아보았다. 추가적으로, 전환 비용의 개념을 활용하여 신규 사용자의 다른 멤버 사이트에 대한 사전 경험이 지속사용 영향요인에 대해서 가지는 조절효과도 확인해 보았다. Stack Exchange Network의 5개 주요 사이트에서 수집된 25,000명의 온라인 활동 데이터를 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법을 통해 분석한 결과, 자기결정 이론에서 제시하는 근본적인 욕구 세가지(역량, 자율, 관계)와 연관된 동기부여 어포던스들이 신규사용자의 지속사용 행위에 유의한 영향력을 보여주었다. 멤버 사이트 사용 경험은 사용자들의 전환비용을 높여서 지속사용 선행요인들의 영향력을 약화시켰다. 흥미로운 점으로, 규제 관련 어포던스는 신규 사용자 전체를 대상으로 한 분석에서 유의하지 않은 결과를 보였으나, 질문자와 답변자를 구분한 분석에서는 서로 반대 방향으로 유의한 영향력을 보였다.