This paper aims to inform people how to support each other on social media. It alludes to an architecture for social media discourse and proposes a novel theory of support in social media discourse. It makes a methodological contribution. It combines predominately artificial intelligence with corpus linguistics analysis. It is on a large-scale dataset of anonymised diabetes-related user's posts from the Facebook platform. Log-likelihood and precision measures help with validation. A multi-method approach with Discourse Analysis helps in understanding any potential patterns. People living with Diabetes are found to employ sophisticated high-frequency patterns of device-enabled categories of purpose and content. It is with, for example, linguistic forms of Advice with stance-taking and targets such as Diabetes amongst other interactional ways. There can be uncertainty and variation of effect displayed when sharing information for support. The implications of the new theory aim at healthcare communicators, corpus linguists and with preliminary work for AI support-bots. These bots may be programmed to utilise the language patterns to support people who need them automatically.
This study is focused on analyzing the tourism social media channel importance of Trytoursumer. On the basis of previous studies, the factors were divided into tourism communication, tourism cooperation, tourism contents sharing, tourism entertainment. As a result of the empirical analysis using AHP, Analytic Hierarchy Process, tourism communication relatively appeared as the most important factor. And order showed that the high importance of such tourism content sharing, tourism entertainment, tourism cooperation. Also, there was the highest priority of social networking in the area of tourism communication among 14 types of total evaluation factors regarding priority, followed by social news in the area of tourism cooperation, and micro-blog in the area of tourism communication. Analysis result, may contribute to the increase of social media channels effectiveness and strategy of application in social media channel of Trytoursumer.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.114-116
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2012
According to common use of smart mobile devices, various services based on the location become to appear. Futhermore, as the number of social media users using the mobile devices grows rapidly, the needs for Social Media services based on location also increase. With proposing the method to access and analysis the location-based social media database by standard SNS API, this thesis introduces technical methods to generate and the information which users want to get and to service them by mobile in real time.
Social media such as Twitter and Facebook have become popular. In the age of social media, many people have become more active online. For example, about half of all global active Internet users are on Facebook (Perry 2012). Personal branding is a very important strategy to build on an individual's strengths, and this kind of branding is expected to contribute to self-actualization. Therefore, the presence of mentors who advise users to discover their own strong points for self-actualization is necessary. In this paper, we propose a personal branding support service, Mentors, which connects mentors and mentees. The core concept is: "Everyone has the face of both a mentor and mentee." The key function is sharing stages of self-analysis in human life design: Determining value, creating a mission, and forming a strategy. From this function, a good match between a mentor and mentee can be found. The program aims to improve human life by understanding the client's strengths and using social media effectively. Future work includes launching Mentors and evaluating its service.
Fischer, Julia;Knapp, Daniel;Nguyen, Bich Chau;Richter, Daniel;Shutsko, Aliaksandra;Stoppe, Melanie;Williams, Kelly;Ilhan, Aylin;Stock, Wolfgang G.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.4
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pp.6-19
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2020
The objective of this research is to analyze which functions make up web-based as well as mobile social media services and messengers. Services are clustered by their functionality. A total of 640 individual functions were identified, while investigating altogether 44 selected services in their web and mobile versions. Applying content analysis, functions were assigned to the services. The services were ranked by the number of implemented functions, and the functions were ranked by their occurrence in the services. Cluster analysis was applied to classify the services according to their functionality. Facebook and VKontakte were found to be the ones with the most functions; the most frequently implemented functions are support, profile, and account-related. Cluster analysis revealed six classes for mobile and seven classes for web applications. There is a noteworthy difference regarding the functionality scope between web and mobile applications of the same services. An example for this is Mendeley with 38 functions in the mobile and 91 functions in the web version. This is the first empirical attempt at clustering social media services based on their functionality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1570-1594
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2017
Social network services have recently changed from environments for simply building connections among users to open platforms for generating and sharing various forms of information. Existing user reputation computation methods are inadequate for determining the trust in users on social media where explicit ratings are rare, because they determine the trust in users based on user profile, explicit relations, and explicit ratings. To solve this limitation of previous research, we propose a user reputation computation method suitable for the social media environment by incorporating implicit as well as explicit ratings. Reliable user reputation is estimated by identifying malicious information raters, modifying explicit ratings, and applying them to user reputation scores. The proposed method incorporates implicit ratings into user reputation estimation by differentiating positive and negative implicit ratings. Moreover, the method generates user reputation scores for individual categories to determine a given user's expertise, and incorporates the number of users who participated in rating to determine a given user's influence. This allows reputation scores to be generated also for users who have received no explicit ratings, and, thereby, is more suitable for social media. In addition, based on the user reputation scores, malicious information providers can be identified.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.133-140
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2020
Emotional analysis is an application of opinion mining that analyzes opinions and tendencies of people appearing in unstructured text. Recently, emotional analysis of social media has attracted attention, but social media contains newly-created words and slang, so it is not easy to analyze with existing emotional analysis. In this study, I design a new emotional analysis system to solve these problems. The proposed system is possible to analyze various emotions as well as positive and negative in social media including newly-created words and slang. First, I collect newly-created words and slang related to emotions that appear in social media. Then, expand the existing emotional model and use it to quantify the degree of sentiment in emotional words. Also, a new sentiment dictionary is constructed by reflecting the degree of sentiment. Finally, I design an emotional analysis system that applies an sentiment dictionary that includes newly-created words and an extended emotional model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.70-76
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2021
The relevance of intelligence involves the definition of such communication systems of PR-management and branding of media channels with the use of social networks, which are already implemented in practice by modern representatives of professional PR product. The purpose of the investigation is to determine the system of implementation of technologies of PR-management and branding of media channels with the use of social networks based on a survey of PR and brand of different media channels on the basis of a survey of brand managers and PR. 980 respondents from Ukraine took part in the survey. The survey was conducted on the Google-forms platform. The results outline a list of the most popular social networks and messengers for the implementation of PR management and branding technologies, including Facebook, Twitter, Google, LinkedIn, Tumblr; Telegram, WhatsApp, Viber, Skype. It is determined that the criteria of branding analysis are informativeness, centralization/distribution, content, feedback intensity. Identified 2 prospects for the development of branding in an interactive media environment (creation of a presentation system; integration of websites of social media and companies in universal centers). The criteria of general importance of the factors influencing the behavioral intention of consumers to use social media channels are presented (satisfaction, accessibility, perceived usefulness, trust, ease of use, attitude, social influence, self-efficacy). The meaning of the content of social media channels (public, informational and communication) is indicated. The practical significance of the study was to present the links between the criteria, development prospects and the values of branding factors.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.3
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pp.59-69
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2017
The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.6
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pp.13-27
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2019
Social media are used as a tool which is suitable for delivering various images emotionally in the area of fashion. How deeply consumers are led by the brands to be engaged in the brands' SNS, how often they visit SNS and gain information, how much empathy they elicit from visitors with their contents and how continuously brands provide up-to-date information are the important factors to raise consumers' fashion consciousness and draw out their fashion consumption to express themselves. Therefore, this study aims to explore the effect of social media engagement and contents characteristics on fashion consumption tendency and purchase intention. In order to verify the research question, study makes analysis centering on the 2 × 2 × 2 MANCOVA model to draw out results of the differences among groups. As a result of analysis, this study verifies the difference between the effect of social media engagement on purchase intention and the effect of interaction of three variables on fashion consumption propensity and purchase intention and summarizes the implications.
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