Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.19-27
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2011
Recent development of information technologies produces a lot of community services. Social Network Service is one of the community services on the world wide webs. In the Social Network Service, a user can register other users as friends and enjoy communication through a virtual message. Previous researches show a few social service methods using manually generated tagging. However, the manual social tagging is not widely used in many social network services. Moreover, they do not consider ubiquitous computing environment. We propose a recommendation method for social service using contexts in ubiquitous environment. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
Cloud services are used for improving business. Moreover, customer relationship management(CRM) approaches use social networking as tools to enhance services to customers. However, most cloud systems do not support the semantic structures, and because of this, vital information from social network sites is still hard to process and use for business strategy. This paper proposes a collaboration framework based on social semantic web for cloud system. The proposed framework consists of components to support social semantic web to provide an efficient collaboration system for cloud consumers and service providers. The knowledge acquisition module extracts rules from data gathered by social agents and these rules are used for collaboration and business strategy. This paper showed the implementations of processing of social network site data in the proposed semantic model and pattern extraction which was used for the virtual grouping of cloud service providers for efficient collaboration.
Much of the process in Social Science Research can be expedited with use of an automation systems that can lead to research efficiency and dramatic improvement of the research process. This study proposes use of a social science research automation system based on the cloud, which generates questionnaires, supports data collection, and intuitively processes statistical analyses of the data collected. The Cloud-based Social Science Research Automation System is developed with GNU/GPL-based open source software. We also integrate R for statistical computing to enable advanced statistical analyses such as PLS structural equation modeling, mediate effect analysis, compare between groups, and complete general statistics. The Cloud-based Social Science Research Automation system developed in this study is expected to play an important role in improving the social science research process and in performing the social science studies efficiently.
Agent-based modeling and simulation (ABMS) is a computational method for analyzing research targets through observations of agent-to-agent interactions, and can be applied to multidimensional policy experiments in various fields of social sciences to support policy and decision making. Recently, according to increasing complexity of society and the rapid growth of collected data, the need for high-speed processing is considered to be more important in this field. For this reason, in the ABMS research field, a scalable and large-scale computing infrastructure is becoming an essential element, and cloud computing has been considered a promising infrastructure of ABMS. This paper surveys the technology trends of ABMS tools, cloud computing-based modeling, and simulation studies, and forecasts the use of cloud-computing infrastructure for future modeling and simulation tools. Although fundamental studies are underway to apply and operate cloud computing in the areas of modeling and simulation, new and additional studies are required to devise an optimal cloud computing infrastructure to satisfy the needs of large-scale ABMS.
This paper consists of two parts: In the first part, we describe our work to build hierarchical knowledge base of digital library patron's research interests and learning topics in various scholarly areas through analyzing well classified Electronic Theses and Dissertations (ETDs) of NDLTD Union catalog. Journal articles from ACM Transactions and conference web sites of computing areas also are added in the analysis to specialize computing fields. This hierarchical knowledge base would be a useful tool for many social computing and information service applications, such as personalization, recommender system, text mining, technology opportunity mining, information visualization, and so on. In the second part, we compare four grouping algorithms to select best one for our data mining researches by testing each one with the hierarchical knowledge base we described in the first part. From these two studies, we intent to show traditional verification methods for social community miming researches, based on interviewing and answering questionnaires, which are expensive, slow, and privacy threatening, can be replaced with systematic, consistent, fast, and privacy protecting methods by using our suggested hierarchical knowledge base.
Recently, much research has been actively conducted for a new kind of network environment ubiquitous computing. This paper will define the smart-tag technology required by a ubiquitous environment. We will describe how to apply smart-tag-related Radio Frequency Identification(RFID) research for GIS in underground social infrastructure, a local-area wireless-communication technology. Application development is important that will be able to materialize a network environment. This research promotes various application developments, such reason currently it establishes the IT 839 from domestic. The geographic information system construction is a part of IT 839. The research which is various becomes accomplished for the ubiquitous of social base facility from domestic. Consequently, in this paper analyzes the geographic information system of existing, researches based RFID underground social infrastructure management system development. The Proposed method is complements the method of existing, and is efficient for underground social infrastructure. This system is new management system for underground social infrastructure, and provides safe administrator function using authentication of active RFID tag. It provides real processing and autonomy of administrator.
This study examined the relationship between SNS use and individual psychological well-being on Instagram. In particular, this study sorted three types of perceived social support-informational, companionship, and self-esteem-to investigate how they influenced individual life satisfaction and loneliness. Results from a survey of 174 college students showed that: (1) frequency of Instagram use was a significant predictor of all three types of perceived social support; (2) status updates had positive effects on perceived self-esteem support, while posting photos was a significant predictor of perceived companionship support; (3) browsing others' profiles was a significant negative predictor of perceived self-esteem support and finally (4) perceived companionship social support had a positive effect on life satisfaction, whereas self-esteem social support had a negative effect on loneliness. These findings imply that Instagram users obtain specific types of social support depending on which activities they engage in and that different types of social support have different effects on well-being.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5841-5859
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2018
The widespread adoption of the social computing paradigm has ushered in the development of online social innovation community (OSIC) as a promising method for solving social problems. Previous studies have not explicitly considered the conceptual factors that facilitate these communities' users' innovative activities, so it is vital to conduct empirical studies to verify the effectiveness of these factors. In this paper, the primary goals are to construct a theoretical model of the social innovation and empirically verify the casual relationship between theoretical factors and societal innovativeness. A survey of 398 OSIC users was conducted to empirically validate the theoretical model. The causal relationships between network characteristics and social innovativeness were experimentally tested. The results of this study indicated that ambiguity, switching, and multiplexity are important factors that facilitate social innovativeness, which contradicts the prior assumptions about innovation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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