This research explores the empirical confirmation of the Internet development including from the period of innovation to the time of social-cultural use in today. The research focused on how tradition news media rover about the Internet developed from early to today, and understanding the media characteristics on the each stages from news frame. The research Is designed to conduit content analysis from 1989 to 2004, then this research is divided four(4) stages of the Internet development: innovation, diffusion, commercial usage, social-cultural usage. The results shows that there are significant different coverage by the stages. First of all, the news coverage pattern shift from technology focused on early stages to social usage focused on the later stages. This research confirms that the ratio of the seriation(technology) coverage defined when social usage is increased, on the other hand skeumorphs(social usage and content) coverage is increased in the commercial and social usage stages. This coverage pattern among news media does not such a big different and there is no competitive coverage. Moreover, the news coverage shifted from thematic coverage on early stages to episodic coverage while the number of usage increasing. In addition, the tone of coverage has not been changed significantly.
The popularity of social media has led to a variety of communicative behaviors among users. This study targeted Facebook as a representative social medial platform because it has the most subscribers in order to investigate factors that influence Facebook usage. In particular, because a person's behavior is based on how they are perceived by others, self-conscious behavior was examined in the study. Facebook usage and news consumption were examined to ascertain the effects of self-consciousness. An online survey was conducted to examine how private SC and public SC (SCs), affects Facebook usage (profiles and writing posts) and news consumption (clicking "like" and sharing news). 616 participants completed the survey, and results indicated that public SC was positively related to the degree of profile updating and post writing. On the other hand, private SC was positively related to the degree of news sharing. These results suggest that psychological elements significantly predict a user's behavior on Facebook.
Eun Hye Shin;Do Woo Kim;Jae Hak Chung;Seong Rok Chang
Journal of the Korean Society of Safety
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v.38
no.5
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pp.27-35
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2023
Social interest in disasters is a significant factor in shaping disaster management policies, enabling the enhancement of disaster safety management and prevention activities according to the specific needs of society. However, in the past, there were limits to measuring which disasters society was particularly interested in. Hence, in this study, a method of measuring social interest using news data was devised. Specifically, we classifed news reports into natural and social disasters, creating a comprehensive Social Interest Index (SII) on disasters covering from 2011 to 2021. Additionally, we quantitatively compared the SII with budgets allocated to disaster-related efforts. Our primary findings are as follows: First, our methodology not only distinguishes natural disasters from social disasters but also identifies emerging areas of societal concern. Second, in recent years (2014-2021), social disasters gained more attention than natural disasters. Third, the disaster safety budget accounted for approximately 3.5% of Korea's total budget, closely paralleling the SII we measured. However, exceptions were noted in cases such as heavy snow, cold waves, and heat waves, where the SII remained high, but the disaster safety budget was relatively low, indicating potential outliers. The findings of this research are projected to contribute to the improvement of national disaster management policies by providing a quantitative measure of social interest in disaster, enabling more informed and effective policy decisions.
This paper explores the characteristics of curated news content. With content analysis of 1020 news clips, the study found that news values immersed in card news differed from those of traditional news. Specifically, timeliness was not regarded as a key factor in newsworthiness. Rather, information and social impacts were highly emphasized. Considering news consumers depend on traditional news for timely news, curated news content was not a replacement for traditional news but a supplement. By refurbishing photos from previous news reports and googling the web for related information, curated news reiterates social meaning and provides relevant information. Furthermore, salience of human interest can be explained by entertaining characteristics of curated news. In story forms, the list technique has several important points to stress, and was more frequently used than inverted pyramids. Another key finding of this study is man-on-the street as the most quoted main sources in the curatorial context.
The novel Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is unprecedentedly changing the world since its outbreak in late 2019. Using the collected the data related to COVID-19 and the social media user data from a mobile application market research agency from January 25 to April 7, this study empirically examines the effect of the number of confirmed COVID-19 cases worldwide, the number news COVID-19, and the enforcement of social distancing measures on the daily active users (DAU) of two social media services - Twitter and Facebook - in South Korea. There are three important findings from the results of econometric analysis. First, the number of confirmed COVID-19 cases worldwide has a negative effect on the DAU of social media. Second, the number of COVID-19 news is negatively associated with the DAU of social media. Finally, the implementation of social distancing measures has no significant effect on the DAU of the social media. Theoretical implications and managerial guidelines are also discussed.
'Instagrammable' is a new term which means a photo or a series of pictures are worth posting on Instagram. Since Instagram is an image-oriented social media platform, it is important to give users proper awareness through images in order to be an instagrammable post. In this study, we explored the proper delivery method of messages within instagrammable posts through the use of hashtags(#). Specifically, we paid attention to the use of 'Card News', which involves a series of images that form a short narrative. Hashtags play an important role that they often describe sharing intention of the post, and we found analyzing the use of hashtags in Card News posts is a good indicator of users' Instagram activities. Currently, there are more than 580k posts are found with the search keyword Card News, and the number is increasing. In this study, we collected and analyzed more than 50k hashtags on Instagram to explore how news stories are posted from both the general users and news media accounts. Furthermore, we conducted interviews with journalists to analyze how news media are making use of Instagram as a legitimate place to share news stories with impact.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
Recently, fake news has attracted worldwide attentions regardless of the fields. The Hyundai Research Institute estimated that the amount of fake news damage reached about 30.9 trillion won per year. The government is making efforts to develop artificial intelligence source technology to detect fake news such as holding "artificial intelligence R&D challenge" competition on the title of "searching for fake news." Fact checking services are also being provided in various private sector fields. Nevertheless, in academic fields, there are also many attempts have been conducted in detecting the fake news. Typically, there are different attempts in detecting fake news such as expert-based, collective intelligence-based, artificial intelligence-based, and semantic-based. However, the more accurate the fake news manipulation is, the more difficult it is to identify the authenticity of the news by analyzing the news itself. Furthermore, the accuracy of most fake news detection models tends to be overestimated. Therefore, in this study, we first propose a method to secure the fairness of false news detection model accuracy. Secondly, we propose a method to identify the authenticity of the news using the social data broadly generated by the reaction to the news as well as the contents of the news.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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