Visual analytics is an emerging research field that combines the strength of electronic data processing and human intuition-based social background knowledge. This study demonstrates useful visual analytics with Tableau in conjunction with semantic network analysis using examples of sentiment flow and strategic communication strategies via Twitter in a blockchain domain. We comparatively investigated the sentiment flow over time and language usage patterns between companies with a good reputation and firms with a poor reputation. In addition, this study explored the relations between reputation and marketing communication strategies. We found that cryptocurrency firms more actively produced information when there was an increased public demand and increased transactions and when the coins' prices were high. Emotional language strategies on social media did not affect cryptocurrencies' reputations. The pattern in semantic representations of keywords was similar between companies with a good reputation and firms with a poor reputation. However, the reputable firms communicated on a wide range of topics and used more culturally focused strategies, and took more advantages of social media marketing by expanding their outreach to other social media networks. The visual big data analytics provides insights into business intelligence that helps informed policies.
This study aims to investigate what communication phenomenon social viewing is associated with, and how satisfaction with using live commerce affects, taking into account that live commerce is a form of content consumption based on social viewing. In particular, social viewing is classified in this study as message production and sharing activities that influence users' satisfaction with live commerce viewing, as well as how two-dimensional social viewing behaviors are associated with users' perception of social presence. Then, the impact of these factors on improving viewing satisfaction is determined. It is also designed to investigate the moderating effect of social presence and viewing satisfaction as a function of the size of users' social networks by taking into account how social viewing affects the degree of social exchange among users. The findings of the analysis are as follows. First, social viewing behaviors. i.e., sharing and production behavior were identified as strong factors that have a direct impact on social presence and viewing satisfaction. Second, social presence plays a moderating role in the relationship between social viewing behavior and viewing satisfaction. Third, the impact of sharing behavior on social presence and viewing satisfaction was greater than the that of production behavior. Fourth, network size (number of followers and followings) had no direct effect on social reality or viewing satisfaction, but it had a moderating effect on the relationship between production behavior and social presence. Based on the findings, the implications and recommendations were discussed.
Song, Minsun;Jung, Kyujin;Kim, Jiyoung Ydun;Park, Han Woo
Journal of Contemporary Eastern Asia
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제18권1호
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pp.189-216
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2019
The frequent occurrence of overwhelming disasters necessitates risk communication systems capable of operating effectively in disaster contexts. Few studies have examined risk communication networks during disasters through social networking services (SNS). This study therefore investigates the patterns of risk communication by comparing Korean and international networks based on the social amplification of risk communication in the context of the Sewol ferry disaster (SFD). In addition, differences in language use and patterns between Korean and international contexts are identified through a semantic analysis using KrKwick, NodeXL, and UCINET. The SFD refers to the sinking of the ferry while carrying 476 people, mostly secondary school students. The results for interpersonal risk communication reveal that the structure of the Korean risk communication network differed from that of the international network. The Korean network was more fragmented, and its clustering was more sparsely knitted based on the impact and physical proximity of the disaster. Semantic networks imply that the physical distance from the disaster affected the content of risk communication, as well as the network pattern.
Using the network analysis method, this study investigates the communication structure of Open Data on the Twitter sphere. It addresses the communication path by mapping influential activities and comparing the contents of tweets about Open Data. In the years 2015 and 2016, the NodeXL software was applied to collect tweets from the Twitter network, containing the term "opendata". The structural patterns of social media communication were analyzed through several network characteristics. The results indicate that the most common activities on the Twitter network are related to the subjects such as new applications and new technologies in Open Data. The study is the first to focus on the structural and informational pattern of Open Data based on social network analysis and content analysis. It will help researchers, activists, and policy-makers to come up with a major realization of the pattern of Open Data through Twitter.
The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.129-139
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2024
In digital marketing, the strategic use of emojis in social media advertising, particularly on the Xiaohongshu app, significantly influences consumer acceptance and purchase behavior. This study examines the impact of emoji-laden advertisements and the role of brand metaphorical warmth on consumer perceptions. Employing a tailored questionnaire, the research explores how emojis affect brand advertisement reception, filling a gap in empirical research on emoji advertising effectiveness. Findings indicate that emojis, when used judiciously, enhance consumer acceptance and contribute to a positive brand perception. However, excessive use may undermine trust. Brand metaphorical warmth emerges as a crucial factor, suggesting that emojis can effectively convey warmth, fostering a deeper emotional connection with consumers. These insights offer practical implications for refining social media marketing strategies, advocating for a balanced approach to emoji usage in advertisements to optimize engagement and influence consumer behavior.
This article attempts to explain social media use within the relationship between the public and government of Indonesia in the era of digital government, as well as to consider public opinion on this matter. This research is based on the application of social media logic and the theory of dialogic communication and action. A qualitative descriptive approach was used to observe the general behavior of social media use by 34 ministries in Indonesia, including interviews with the resource persons within the ministries and focus group discussions with members of the public and observers. The research shows that the relationship between the public and government is accommodative and in line with social media logic. The public sector implemented social media as its platform, which has been further adopted by all ministries. The public sector cannot avoid social media, as it has become part of basic connectivity, even though the use of social media by the government still tends to be in the form of presenting public information. There are advantages and disadvantages of the usage of social media by the government. The advantages include allowing the government to be more open via social media so that communication between the government as the ruling organization and its public can be more fluent. Social media provides space to the public sector in the practice of digital government. Some disadvantages arise as logical consequences that usage of social media cannot be separated from the implementation of digital government. The adaptive behavior of social media by the government can be found by following social media logic as part of digital government implementation. Social media logic causes the government to follow the rules of social media. In this context, the strength and power of the country seems to be regulated by social media. Therefore, more studies on how social media is managed in the context of its usage as digital government support is needed.
위기 상황에서 다수의 공중들이 소셜미디어를 통해 정보를 공유하고, 이를 활용하여 커뮤니케이션을 하는 경향이 증가하고 있음에도 불구하고, 수용자 측면에서 소셜미디어의 영향력을 실증적으로 규명하고자 하는 연구가 거의 없었다. 따라서 이 연구는 소셜미디어가 조직의 위기관리에서 어떠한 영향력을 발휘할 수 있는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 미디어 유형에 따라 조직-공중 관계성과 조직이 위기 상황에서 내세우는 이미지회복전략의 차이가 공중의 위기커뮤니케이션 수용에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 검증하기 위해 신문과 트위터를 중심으로 구체적인 위기상황을 제시한 후 실험을 진행하였다. 삼원변량분석(3-way ANOVA) 결과, 미디어 유형과 이미지회복전략 변인은 공중의 위기인식에서 상호작용 효과가 나타났다. 또한 미디어 유형, 조직-공중 관계성, 이미지회복전략 세 변인은 공중의 위기커뮤니케이션 수용에서 상호작용 효과를 나타냈다. 결과적으로 미디어 유형에 따라 공중의 위기인식과 수용에 차이가 있는 것으로 나타나 조직의 위기관리에서 소셜미디어의 영향력이 검증되었으며 이를 적절히 활용하기 위한 조직의 차별화된 전략의 필요성이 드러났다.
이 연구는 소셜 미디어 환경에서 수용자의 현실 위험인식에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 했다. 구체적으로 미디어(텔레비전, 인터넷, 페이스북)를 통한 위험이슈 노출 및 결속적, 교량적 사회자본이 사회적 개인적 현실 위험인식에 어떠한 영향을 미치는지, 전염성 질병, 성범죄, 방사능 오염으로 나누어 살펴보았다. 연구결과, 위험이슈별로 미디어 유형과 사회자본에 따라 위험인식에 미치는 영향이 차별적으로 나타났다. 전염성 질병과 방사능 오염 이슈에 대해 교량형 사회자본은 사회적 위험인식에 정적 영향을 미쳤으며, 결속형 사회자본은 개인적 위험인식에 부적 영향을 보였다. 성범죄 이슈에 대해서는 결속형 사회자본이 사회적 개인적 위험에 부적 영향을 미쳤으며, 노출량과 사회자본 간 상호작용효과가 나타났다. 이 연구는 위험이슈에 따라 차별적으로 나타나는 효과를 검증했다는 점, 위험인식에 관한 선행연구에서 사용된 미디어 변인과 소셜 미디어 연구에서 중요하게 취급되는 사회자본 변인을 함께 고려하여 위험인식에 미치는 영향을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1984-2002
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2020
With the appearance of wireless spectrum crisis in traditional cellular network, device-to-device (D2D) communication has been regarded as a promising solution to ease heavy traffic burden by enabling precise content delivery among mobile users. However, due to the channel sharing, the interference between D2D and cellular users can affect the transmission rate and narrow the throughput in the network. In this paper, we firstly present a weighted interference minimization cluster formation model involving both social attribute and physical closeness. The weighted-interference, which is evaluated under the susceptible-infected(SI) model, is utilized to gather user in social and physical proximity. Then, we address the cluster formation problem via spectrum clustering with iterative operation. Finally, we propose the stable matching theory algorithm in order to maximize rate oriented to accomplish the one-to-one resource allocation. Numerical results show that our proposed scheme acquires quite well clustering effect and increases the accumulative transmission rate compared with the other two advanced schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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