본 연구는 스마트폰 환경의 소셜 네트워크 서비스를 다룬다. 모바일 소셜 네트워크 서비스는 증강현실 기술과 결합하여 발전하고 있다. 따라서 증강현실과 소셜 네트워크를 연구 대상으로 한다. 본 연구에서는 스마트폰에서 고려할 수 있는 소셜 네트워크 분석의 방법론을 소개한다. 소개된 방법론과 항목 그리고 증강현실은 스마트폰의 향후 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
Business diversification is inevitable to survive under the current competitive business environments. The advent of new businesses makes corporate governance more complicated through corporate combinations. Recent introduction of new accounting standard, International Financial Reporting Standards(IFRS), accelerates the need for corporate governance analysis. This study analyses the complex corporate governance system and its relation to the business performance using social network analysis. Corporate inter-governance networks can be visualized easily in a social network diagram. 552 corporate governance data are empirically analysed in the Korean stock market. The changes in In-Degree between networks are positively related with the changes in corporate sales volume. We can find the same results using operating profits as corporate performance proxy. The results show that social network analysis technique can be applied to investments in the stock markets.
Reaction of people is importantly considered about specific case as a social network service grows. In the previous research on analysis of social network service, they predicted tendency of interesting topic by giving scores to sentences written by user. Based on previous study we proceeded research of sentiment analysis for social network service's sentences, which predict the result as positive or negative for movie reviews. In this study, we used movie review to get high accuracy. We classify the movie review into positive or negative based on the score for learning. Also, we performed embedding and morpheme analysis on movie review. We could predict learning result as positive or negative with a number 0 and 1 by applying the model based on learning result to social network service. Experimental result show accuracy of about 80% in predicting sentence as positive or negative.
This thesis proposes a new social network simulator, which can be used for the social network analysis (SNA). It is composed of three modules; initialization, network evolution, and output generation. For the network evolution module, we suggest a modified JGN (MJGN) based on JGN, the network evolution model developed by Jin, Girvan, and Newman. Arena, one of the most popular simulation tools, was used to model the agent based social network simulator. Lastly, some test results were presented to show the value of the proposed simulator when one performs SNA at the longitudinal point of view.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.291-299
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2020
The purpose of this study focuses on finding the influences of social capital on personal happiness by studying service industry employees. This current study utilized a questionnaire survey method which was used to collect the analysis data, from July 20 to August 10 in 2019. 281 questionnaires were gathered in Korea and the statistical analysis was conducted. This study recognized social capital as 3 independent variables and personal happiness as a dependent variable. Social capital is composed of the social network, social trust and social norms. First, the social network consisted of the satisfaction degree in one's social relations and the social interaction degree. Second, social trust is composed of the trust degree with ones neighbors in the same local area. Last, social norms are consisted of reciprocity, participation and a sense of belonging one feels in the same society. The findings of this study were as follows: first, it was found that social network, social trust, and social norms made affirmative influences on personal happiness of the employees. Second, the social network and social norms made statistically significant influences with personal happiness, but social trust was shown to not have similar influence.
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.
This paper reports on a structural view of a knowledge network comprised of clubs and organisationsexpressly concerned with cultural activities in a regional Australian city. Social network analysis showed an uneven distribution of power, influence, and prominence in the network. The network structure consisted of two modules of vertices clustered around particular categories of creative arts and these modules were linked most frequently by several organisations acting as communication hubs and boundary spanners. The implications of the findings include 'network weaving' for improving the network structure and developing a systemic approach for exploring the structures of social action that form community-based knowledge networks.
개인의 소셜네트워크 서비스 활용의 증가는 기업의 비즈니스 활동에 새로운 기회로 주목 받고 있으며 소셜네트워크 서비스 관련연구 또한 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석을 통하여 소셜네트워크 서비스 사용자패턴을 발견하고자 한다. 그리고 사용자의 사용목적에 따른 네트워크의 패턴을 구분하고자 한다. 이를 위해 네트워크분석 도구인 NodeXL을 이용하여 소셜 네트워크 서비스 중 페이스북(Facebook.com)의 사용자를 분석하였다. 그 결과 단일 네트워크로 인식되었던 사용자의 네트워크를 여러 개의 하위그룹으로 구분할 수 있었다. 그리고 개인사용자의 페이스북 친구와 국내 K대학의 페이스북 친구를 비교하여 소셜네트워크 서비스의 사용목적에 따른 네트워크 구조의 차이를 발견하고 노력 하였다.
In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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