KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3868-3888
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2022
A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.
소비자들이 SNS에 공유하는 정보는 소비자들의 구매나 선택에 대한 결정에 많은 영향을 미친다. 이에 소셜 빅데이터를 활용하여 소비자 가치를 분석한 새로운 연구방법론에 주목할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 소셜 빅데이터 분석을 통해 소비자의 가치 인식을 계량적으로 분석해 보고자한다. 이러한 분석 결과를 토대로 광고전략 개발에 적용할 수 있는지를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 3가지 스마트폰 브랜드에 대해 텍스트 마이닝과 긍 부정 이미지 분석을 활용함으로써 소비자 가치 구조를 파악하였다. 분석결과 브랜드별 소비자의 가치 인식에 대한 감성적인 측면과 이성적인 측면에서 차별적인 내용을 선별할 수 있었다. 갤럭시 S7과 아이폰 6S의 경우 출시일 이전에는 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났지만 출시일 이후에는 이성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 그러나 LG G5의 경우 출시일 이전이나 이후 모두 감성적인 측면이 중요한 것으로 나타났다. 또한 소비자 가치 인식의 분석 결과를 바탕으로 핵심적인 광고전략 2가지 안을 제안할 수 있다. 갤럭시 S7의 경우 광고전략 개발 시 제품속성에 대한 성능이나 차별화된 기능 등 이성적 측면을 강조해야 할 필요성이 있다. LG G5의 경우 광고전략에서 제품을 사용함으로써 느껴지는 행복감, 설레임, 즐거움, 재미 등의 감성적 측면을 광고전략 개발에 중요하게 고려할 필요가 있다. 결과적으로 본 연구는 소비자 가치 분석을 통해 실제 광고전략에 좋은 기준을 제시할 것으로 판단된다. 광고전략은 주로 직감이나 경험에 의해 이루어진다. 이에 소셜 빅데이터 분석을 통한 소비자의 가치 인식 분석으로 광고전략을 개발하는 것은 중요한 시사점을 안겨 줄 것으로 판단한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.2996-3011
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2017
With rapid growth of web technology and dissemination of smart devices, social networking service(SNS) is widely used. As a result, huge amount of data are generated from SNS such as Twitter, and sentiment analysis of SNS data is very important for various applications and services. In the existing sentiment analysis based on the $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes algorithm, a same number of attributes is usually employed to estimate the weight of each class. Moreover, uncountable and meaningless attributes are included. This results in decreased accuracy of sentiment analysis. In this paper two methods are proposed to resolve these issues, which reflect the difference of the number of positive words and negative words in calculating the weights, and eliminate insignificant words in the feature selection step using Multinomial $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(MNB) algorithm. Performance comparison demonstrates that the proposed scheme significantly increases the accuracy compared to the existing Multivariate Bernoulli $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(BNB) algorithm and MNB scheme.
Purpose: This study analyzed research trends related to childhood and adolescent cancer survivors (CACS) using word co-occurrence network analysis on studies registered in the Korean Citation Index (KCI). Methods: This word co-occurrence network analysis study explored major research trends by constructing a network based on relationships between keywords (semantic morphemes) in the abstracts of published articles. Research articles published in the KCI over the past 10 years were collected using the Biblio Data Collector tool included in the NetMiner Program (version 4), using "cancer survivors", "adolescent", and "child" as the main search terms. After pre-processing, analyses were conducted on centrality (degree and eigenvector), cohesion (community), and topic modeling. Results: For centrality, the top 10 keywords included "treatment", "factor", "intervention", "group", "radiotherapy", "health", "risk", "measurement", "outcome", and "quality of life". In terms of cohesion and topic analysis, three categories were identified as the major research trends: "treatment and complications", "adaptation and support needs", and "management and quality of life". Conclusion: The keywords from the three main categories reflected interdisciplinary identification. Many studies on adaptation and support needs were identified in our analysis of nursing literature. Further research on managing and evaluating the quality of life among CACS must also be conducted.
현재 온라인 사회연결망 서비스는 인맥 관리, 고용관련 분야에서 널리 활용되고 있으나, 오프라인과 온라인의 이음매 없는 연결의 어려움, 비대면 프로파일 정보 교환에 의한 정보의 불완전성과 신뢰성 부족, 중앙집중형 통제에 의한 사용자 자율성의 제약이라는 한계점을 드러내고 있다. 이에 이 논문에서 는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 기반으로 하는 실세계 공간에서 동일한 관심을 가진 사용자들간의 실시간 변대변 사회적 상호작용을 이음매 없이 가능하게 하는 유비쿼터스 사회연결망관리를 정의하고, 이에 기반하여 사회연결망관리 프레임워크를 도출하였다. 유비쿼터스 사회연결망관리의 사례로서 u-구인 구직 서비스 모델을 설계하고 평가하고자 한다. 이를 위해 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 서비스 모델 참여자 역할 및 참여자 별 제공 가치와 참여자들의 잠재적 이익을 비즈니스 모델 관점에서 분석한다. 그리고 본 연구에서 제시하고자 하는 모텔의 상대적 우위를 평가하기 위해서, 관련 6개 사례를 비교한다.
소셜커머스는 최근 성장하고 있는 새로운 거래이자 사회적 현상의 하나이다. SNS의 확산에 따라 소셜커머스 시장은 매우 빠르게 성장하고 있지만 이에 대한 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 소셜커머스에 대한 초기 연구로서 소셜커머스에 대한 소비자들의 이용의도를 알아보는데 그 목적이 있다. Fishbein과 Ajzen(1975)의 합리적 행동이론을 적용하여 소셜커머스가 창출하는 가치가 소셜커머스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 소셜커머스가 창출하는 가치는 경제적, 심리적, 시간적 가치의 세 가지 개념으로 정의하였고, 이들 가치가 태도에 미치는 영향, 태도와 주관적 규범이 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 태도와 이용의도 간의 관계에서 쿠폰상환노력의 조절효과를 검증하였다. SNS를 활발하게 사용하고 새로운 문화 및 기술 수용을 가장 먼저 추구하는 대학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 연구결과 경제적 가치와 심리적 가치는 소셜커머스에 대한 태도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 시간적 가치는 유의적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 태도와 주관적 규범은 이용의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 합리적 행동이론은 소셜커머스를 이용의도를 설명하는데 유용한 모형인 것으로 밝혀졌다. 또한 쿠폰상환에 대한 지각은 태도와 이용의도 간에 관계를 조절하는 것으로 나타났다.
빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.
Firms increasingly utilize Social Networking Service(SNS) to lead user's voluntary behavior. In the web-based environment, users show coexist loyal behavior which is represented by 'web-based pro-organization citizenship behavior' and 'anti-citizenship behavior'. To measure genuine performance of web-activity, we separated degree of compliance based on credibility, 'deep-level' and 'surface-level' to comprehend different behavior after compliance. The analysis result shows that contents credibility is important to enhance deep-level of compliance which has significant influence on web-based pro-organization citizenship behavior. Contrastively, surface-level of compliance has influence on anti-citizenship behavior. Based on the results of these analyses, the directions of web-based activities for the common good and self-interests of the stakeholders of the web-based activities will be proposed.
In this paper, we tried to investigate whether the influence of 'I' in a heterogeneous network of physical network and virtual network can be quantitatively measurable. To do this, we used Networked Community(NC) methodology to devise a concrete model of influence assessment in heterogeneous network. In order to test the model, we conducted an experiment with Donald J. Trump and his surroundings to evaluate the effectiveness of this influence assessment model. Experimentation included the measurement of impacts on the physical and virtual networks, and the impact on the networked community. Using Trump's case, we found that analyzing only one of the two networks can not accurately analyze the impact on others.
Recently, predicting personality with the help of smartphone usage is become very interesting and attention grabbing topic in the field of research. At present there are some approaches towards detecting a user's personality which uses the smartphones usage data, such as call detail records (CDRs), the usage of short message services (SMSs) and the usage of social networking services application. In this paper, we focus on the predicting user attitude based on MBTI theory by using their smartphone usage data. We used Naïve Bayes and SVM classifier for classifying user personalities by extracting some features from smartphone usage data. From analysis it is observed that, SVM classifier works well as compared to Naïve Bayes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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