• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권3호
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• pp.392-414
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• 2021

Social networking services (SNS) is an indispensable method in order to obtain information of the Internet participants. The study identified three variables of social media communication, sharing culture, and online trust in terms of social capital theory (SCT) and reviewed intention& behavior variables in terms of theory of planned behavior (TPB). The data were collected from 330 samples of SNS user, and were involved, and the research model uses AMOS to make confirmatory factor analysis. The findings confirmed our hypothesis that social media communication, sharing culture, and online trust affect individuals' behaviors to sharing information. This study emphasizes that not only social media communication but also sharing culture to SNS can stimulate information sharing. while previous research has predominately focused on personal cognition or social network, the study examines the integrated influence of communication, culture and trust on information sharing in SNS. In sum, by explicating the unique role of social capital, this paper aims at contributing to the continued development and success of SNS in general.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.1-6
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• 2023

Text mining (TM) is most widely used to process the various unstructured text documents and process the data present in the various domains. The other name for text mining is text classification. This domain is most popular in many domains such as movie reviews, product reviews on various E-commerce websites, sentiment analysis, topic modeling and cyber bullying on social media messages. Cyber-bullying is the type of abusing someone with the insulting language. Personal abusing, sexual harassment, other types of abusing come under cyber-bullying. Several existing systems are developed to detect the bullying words based on their situation in the social networking sites (SNS). SNS becomes platform for bully someone. In this paper, An Enhanced text mining approach is developed by using Ensemble Algorithm (ETMA) to solve several problems in traditional algorithms and improve the accuracy, processing time and quality of the result. ETMA is the algorithm used to analyze the bullying text within the social networking sites (SNS) such as facebook, twitter etc. The ETMA is applied on synthetic dataset collected from various data a source which consists of 5k messages belongs to bullying and non-bullying. The performance is analyzed by showing Precision, Recall, F1-Score and Accuracy.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제15권2호
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• pp.104-111
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• 2017

The visual presentation is one key feature which gives much consideration in designing mobile applications as it acquires attention from the end user. It takes only a few milliseconds to form an impression on a person and this is not any different to the web and mobile application designs. The first few milliseconds are a crucial time for developers as the impression produced would indicate further engagement of the service. Developers should continuously update the designs based on human needs. A few of these contents have actually paved its way to being continuously used. By synthesizing results of preceding researchers, this paper considers layout, color, and font as UI design elements of SNS messenger, and illustration and animation as the graphic image of it. In this study, the preference for messaging application chat layout was being surveyed and analyzed. As a result, there has been little significance identified since the instant messaging, so chat layout shows very minimal variance in their design.

• 지식경영연구
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• 제15권2호
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• pp.89-106
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• 2014

As an empirical study on the psychological side effects of using Social Networking Services (SNS), this study aims to identify the reality of negative emotion of using SNS and to predict its consequences. To this end, a measurement tool was developed through literature review, in-depth interview with users and expert review to induce negative emotional factors that can arise while using SNS. An exploratory factor analysis was performed for a total of 24 measurement items, which then were divided into the following 6 factors: 'concern over privacy,' 'burden from undesired connection,' 'relative deprivation,' 'a sense of alienation,' 'concern over reputation' and 'negative feeling about simple relationship.' Also, the relationship between the 6 negative emotional factors and psychological dissonance was analyzed. The results indicate that all the factors, except relative deprivation and a sense of alienation, affect psychological dissonance. It was also found that psychological dissonance, which implies a conflicting condition from using SNS, significantly affects the behavior that possibly reduces and limits the use of SNS. In other words, the users who have experienced psychological dissonance respond passively by avoiding the use of SNS to resolve the dissonance. The results of this study provide the base for explaining the psychological side effects of using SNS, which have been understood at a phenomenal level, such as 'Facebook depression' or 'SNS stress.' In addition, this study is of significance as it helps understand the psychological mechanism by identifying the relationship between negative emotion and use behavior with the theory of cognitive dissonance.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.37-56
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• 2017

최근 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service, SNS)를 통해 소통하고자 하는 개인들이 급격히 증대하고 있다. 이러한 현상은 SNS 상에서 막대한 정보생성을 이끌었고, 이에 따라 SNS 이용자들은 관심 부족을 느끼고 이를 극복하기 위해 보다 자극적이고, 과장된 정보를 생성하고 있다. 본 연구는 이러한 현상을 이용과 충족이론의 관점에서 관심에 대한 욕구를 충족시키기 위한 SNS 이용자들의 이용행태를 살펴보고자 한다. 또한 SNS 이용행태 연구들을 살펴보면, 성별에 따른 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 관광객의 관심욕구가 SNS 몰입(순응, 동일시, 내재화)과 관광경험 공유 행위에 미치는 영향을 파악하고자 하였으며, 성별에 따른 조절효과를 살펴보고자 하였다. 분석 결과, 관심욕구는 SNS 몰입 수준에서 순응과 동일시를 매개로 관광경험 공유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 순응과 동일시가 영향을 미치는데 있어 성별에 따른 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 학술적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.315-325
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• 2021

소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.294-300
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• 2021

The current society relies upon social media on an everyday basis, which contributes to finding which of the following supervised machine learning algorithms used in sentiment analysis have higher accuracy in detecting Malay internet slang and short forms which can be offensive to a person. This paper is to determine which of the algorithms chosen in supervised machine learning with higher accuracy in detecting internet slang and short forms. To analyze the results of the supervised machine learning classifiers, we have chosen two types of datasets, one is political topic-based, and another same set but is mixed with 50 tweets per targeted keyword. The datasets are then manually labelled positive and negative, before separating the 275 tweets into training and testing sets. Naïve Bayes and Random Forest classifiers are then analyzed and evaluated from their performances. Our experiment results show that Random Forest is a better classifier compared to Naïve Bayes.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.235-240
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• 2016

본 연구에서는 서비스 혁신을 위한 외부 자원으로 트위터(Twitter)를 활용하고자 하였다. 이를 위해 2016년 5월, S사, X사와 관련 있는 데이터를 각각 4,766건, 15,543건 씩 실시간 추출하고 분석을 실시하였다. 정서 분석(sentiment analysis, SA)을 통하여 두 기업에 대한 감성적 분위기를 파악할 수 있었고, 계량서지학적 분석(bibliometric analysis, BA)을 이용하여 주제어 간의 수직적 관계를 파악할 수 있었다. 추가적으로 사회적 연결망 분석(social network analysis, SNA)을 통하여 주제어 간의 수평적 관계 또한 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 혁신 주제의 탐색 시 사회 연결망 서비스가 외부 자원으로서 충분한 활용 가치가 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.