목적 : 본 연구는 대학생의 소셜 네트워킹 서비스(Social Network Service: SNS) 의존도와 건강한 라이프스타일 간의 관계에서 사회적 관계망의 매개효과를 조사하였다. 연구방법 : 374명의 대학생을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 인구통계학적 데이터, SNS 의존도, 사회적 관계망, 건강한 라이프스타일을 평가하였다. 부트스트래핑을 사용한 매개분석을 통해 SNS 의존도와 건강한 라이프스타일 간의 관계에서 사회적 관계망의 매개효과를 조사하였다. 결과 : 대상자의 평균 연령은 21.8세(standard deviation = 2.1)였으며, 70.3%가 여성이었다. 매개분석 결과, SNS 의존도의 건강한 라이프스타일에 대한 직접 효과는 통계적으로 유의하지 않았다(β = -.078, standard error [SE] = .052, p = .128). 그러나, 사회적 관계망을 통한 간접 효과는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(β = -.052, SE = .020, p = .011). SNS 의존도가 건강한 라이프스타일에 미치는 총 효과는 유의미했다(β = -.130, SE = .053, p = .014). 결론 : 대학생의 사회적 관계망은 건강한 라이프스타일을 촉진하는 데 중요한 역할을 한다. 건강 전문가들은 SNS 의존을 해결하고 사회적 관계망을 활용하여 더 건강한 행동을 장려하는 개입에 중점을 두어야 한다.
ALNSOUR, Iyad A.;SOMILI, Hassan M.;ALLAHHAM, Mahmoud I.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권12호
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pp.223-231
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2021
The study aimed to investigate the impact of social networks safety (SNS) on the marketing information quality (MIQ) during the COVID-19 pandemic in Saudi Arabia. The study examines the statistical differences in social networks safety SNS and marketing information quality MIQ according to the demographics such as age, sex, income, and education. For this study purpose, information security and privacy are two components of social networks safety. The research materials are website resources, regular books, journals, and articles. The population includes all Saudi users of social networks. The figures show that active users of the social network reached 25 Million in 2020. The snowball method was used and sample size is 500 respondents and the questionnaire is the tool for the data collection. The Structural Equation Modelling SEM technique is used. Convergent Validity, Discriminate Validity, and Multicollinearity are the main assumptions of structural equation modeling SEM. The findings show the high positive impact of SNS networks safety on MIQ and the statistical differences in such variables refer to education. Finally, the study presents a set of future suggestions to enhance the safety of social networks in Saudi Arabia.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
In this paper, we propose a method to reduce mobile social network services (SNSs) traffic using a mobile integrated SNS gateway (MISG) to improve network communication performance between the mobile client and SNS servers. The gateway connects the client and SNS servers using the contents adapter and the web service adapter and helps to improve communication performance using its cache engine. An integrated SNS application, the user's client, communicates with the gateway server using integrated SNS protocol. In addition, the gateway can alert the client to new SNS contents because of the broker server implemented by the message queuing telemetry transport protocol. We design and develop the modules of the gateway server and the integrated SNS application. We then measure the performance of MISG in terms of content response time and describe the result of the experiment.
SNS(Social Networking Service)는 사용자 간의 자유로운 의사소통과 정보 공유, 그리고 인맥 확대 등을 통해 사회적 관계를 생성하고 강화시켜주는 온라인 플랫폼을 의미한다. 이 연구에서는 SNS에서 주요 개체들을 발견하고 그들간의 관계를 도출하고, 이들을 기반으로 ERD를 그린다. 작성한 ERD를 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB 데이터 모델의 컬렉션들로 변환함으로써, SNS 데이터베이스의 주요 스키마를 설계한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권5호
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pp.61-70
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2021
With the proliferation of smartphones and 5G networks, mobile social network service (SNS) has become an indispensable part of people's daily lives. However, with the use of SNS, fatigue and withdrawal behavior gradually emerged. Based on The Transactional Theory of Stress and Coping (TTSC), we explored the mechanism of SNS overload on users' discontinuous intention under the framework of "stressor-strain-outcome". And we also investigated the moderating effects of gender in this process. We hope that through our research, we can help SNS users to reduce unnecessary fatigue, and provide better suggestions for platform designers to adjust product design to improve user experience.
SNS(social network service) 이용환경의 변화 및 증가에 따라 소비자들은 SNS를 일상의 일부로 받아들이고 있으며, 인터넷을 기반으로 상호소통하는 활동과 영향력은 지속적으로 확대되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 SNS를 통해서 형성될 수 있는 사회자본과 소비자들의 정서적 웰빙 수준의 차이점을 고찰하고자 한다. 또한 SNS 이용 이유 및 활용도는 소비자들마다 상이하게 나타날 수 있는 점을 고려하여 본 연구에서는 세대별 차이를 살펴보았다. 즉, SNS를 통해 나타날 수 있는 사회적 자본과 정서적 웰빙의 형태는 세대별로 어떠한 차이가 있는지를 검증하였다. 본 연구는 SNS사용 경험이 있는 소비자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 최종 83부의 표본을 활용하여 세대 간 사회자본 및 정서적웰빙의 효과를 살펴보았다. 연구결과, SNS를 통해 형성된 사회적 자본의 크기 및 유형에 따른 효과는 세대에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 사회적 자본의 크기는 고령세대보다 젊은세대가 크게 나타났으며, 사회적 자본의 유형 중 연결적(bridging) 사회자본도 고령세대보다 젊은세대가 크게 나타났다. 또한 전반적인 정서적 웰빙은 세대에 따라 차이가 없었지만, 정서적 웰빙의 유형 중 부정적 웰빙은 고령세대가 젊은세대 보다 더욱 민감하게 나타나 세대별 차이를 보였다. 이러한 결과들을 토대로 SNS관리방향을 제시함으로써 세대별 세분화된 SNS활용방안을 제시하였다.
This research conducted a survey targeting mobile SNS users in order to see whether mobile SNS attribute( accessibility, usefulness, newness, connectivity) through the medium of information share and relationship formation had a positive influence on user satisfaction. The results of the analysis showed that usefulness and accessibility had a significant influence on information share, while accessibility and connectivity had a significant influence on relationship formation. Information share and relationship formation both had a significant influence on user satisfaction. Based on this research, an angle of approach different from the business transactions and information services offered in existing mobile networks is necessary when corporations provide SNS through mobiles. When considering that the most important part in the use of mobile SNS is the social component, this can be actively used for the development and marketing of SNS services. Therefore, the SNS provider must focus its efforts on finding a method to stimulate user sensibilities in order to increase customer satisfaction and draw out continuous usage.
The purpose of this study was to examine how recently fashion corporate did use SNS applications for their product promotion strategies as case studies, and to provide what kinds of SNS marketing strategies would be developed for fashion corporate. Specifically, this study was focused on Twitter among SNS applications. For this study, Internet webs, news paper, articles, and other press work were used for resources. Five fashion corporate such as Buckaroo, MLB, North Faces, Kolon, and ABC Mart were analyzed. As the results, first, fashion corporate used Twitter as the marketing tool for their product promotion. Second, they tried to make an increase the numbers of Twitter follower from their customers. Third, Twitter was used for making higher customer loyalty by fashion corporate through a variety of program such as special events, game, music, or viral marketing. However, there were still some limitations on fashion corporate's Twitter usage, compared to other non-fashion corporate. Thus, fashion corporate needs to provide more creative and unique Twitter marketing strategies. Therefore, based on these results, fashion brand merchandising marketing strategies of fashion products would be provided from this study.
As smart devices and social network services (SNSs) become increasingly pervasive, individuals produce large amounts of data in real time. Accordingly, studies on unstructured data analysis are actively being conducted to solve the resultant problem of information overload and to facilitate effective data processing. Many such studies are conducted for filtering inappropriate information. In this paper, a feature-weighting method considering SNS-message features is proposed for the classification of short text messages generated on SNSs, using Markov logic networks for category inference. The performance of the proposed method is verified through a comparison with an existing frequency-based classification methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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