Social media such as twitter has been popular by the diffusion of internet, and thanks to the radical improvement of computational ability of computers big data analysis became possible. This research is regarding about smart watch which is receiving attention as post-smartphone technology. Among various types of smart watch, this research focuses on the recently released Samsung Galaxy Gear S2. The main purpose of the research is to analyze customer's actual twitter data that was produced before and after the release of the smart watch to the market. Through the analysis, this research provides practical marketing strategy guideline, and also the analysis framework used in this research can be a research framework for other area and product researches.
Public acceptance is a major issue that will determine the future of nuclear energy. In this article, we review relevant studies and identify several common patterns of nuclear public acceptance. Based on these patterns and four categories of factors, we propose hypotheses on the impact of different socioeconomic factors on the public opinion of nuclear energy. These factors were demographic and social influences, politico-economic, energy conditions, and nuclear accidents and natural risks. We tested these hypotheses using a data set including survey results on public opinion of nuclear energy in 59 countries from 1987 to 2014. Results of the regression analysis generally verified the proposed hypotheses, especially regarding the positive impact of education or geological suitability and the negative effect of improved living standards and democracy on nuclear acceptance. We propose policy recommendations, including a better focus on education and communication and a thorough consideration of the social and geological conditions a country needs to make before deciding to go nuclear. Potential weaknesses of this study are also discussed, including the possible causal relation between independent variables and the binary nature of the dependent variable.
Purpose: This study aimed to derive considerations for the enactment of nursing law by analyzing the trends and social perceptions of nursing law mentioned in major daily newspapers, cafes, and blogs. Methods: Main texts and comments that included nursing law as a keyword were collected from major daily news and online postings from January 2021 to August 2022. The data collected through web crawling were analyzed using a TousFlux program used for big data analysis. Results: During the period of study, the awareness level around nursing law enactment increased. In particular, public concern over nursing law enactment intensified due to the two political parties' policy pledges related to nursing law in January 2022 and the failure to introduce the nursing law to the national assembly judiciary committee in May 2022. Except in December 2021, public perception of nursing law enactment was generally favorable, with public opinion tilting more in favor of than against enactment. Conclusion: Public opinion should be considered when drafting and implementing the nursing law to make it easier for the people to understand what the law constitutes. In addition, it is necessary to pay attention to and continuously promote the relationship between medical care and nursing in the nursing law system of developed nations. Lastly, nursing law enactment can enhance nurses' retention intention and provide a sense of efficacy to medical services.
This study examined the main factors for activating rural tourism of Jeollabuk-do using big data analysis. The tourism big data was gathered from public open data sources and social network services (SNS), and the analysis tools, 'Opinion Mining', 'Text Mining', and 'Social Network Analysis(SNA)' were used. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on rural tourism. Social network analysis detected the relationships between their contents and determined the importance of the contents. The results of this research showed that each location in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of contents affected the scale of tourists. In addition, the number of visitors might be large when their tourism contents were strongly correlated with the other contents. Hence, strong connections among their contents are a point to activate rural tourism. Social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the importance of them in the network. Tourism was active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were distributed evenly in every cluster; however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggests an action plan to extend rural tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.
This study focused on the difference of the volume of sanitory pad issue and The aim of this study is to explore the relationship between the characteristics of SNS and the diffusion of issue in the process of crisis issue. SNS is categorized into communication diffusion, communication restriction,, diffusion, restriction base on the media interactivity and the user interactivity, In case of Twitter, media interactivity is low and user interactivity is low. In case of Youtube, media interactivity and user interactivity are all high. Crisiss issue is interactively diffused via Youtube compared to via Twitter. There was a negative public opinion in social media even if the government and the manufacturer said that there was no harm in the sanitary goods. In conclusion, this study highlights the importance of social media environment in the diffusion of information. The government prepared for the use of SNS in crisis because there was a negative opinion on the government and the manufacturer via SNS.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.3
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pp.35-46
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2016
Social network services (SNS) that help to build relationship network and share a particular interest or activity freely according to their interests by posting comments, photos, videos,${\ldots}$ on online communities such as blogs have adopted and developed widely as a social phenomenon. Several researches have been done to explore the pattern and valuable information in social networks data via text mining such as opinion mining and semantic analysis. For improving the efficiency of text mining, keyword-based approach have been applied but most of researchers argued the limitations of the rules of Korean orthography. This research aims to construct a database of non-standard Korean words which are difficulty in data mining such abbreviations, slangs, strange expressions, emoticons in order to improve the limitations in keyword-based text mining techniques. Based on the study of subjective opinions about specific topics on blogs, this research extracted non-standard words that were found useful in text mining process.
Objectives: This study investigated Korean public's beliefs on helpfulness of various resources and preferred ways of addressing symptoms of mental health problems. Methods: A household survey was conducted on a stratified sample of adults aged between 18 and 74 (N=1,584). The participants were asked to provide their opinion on helpfulness of 39 resources for problems presented in the vignette, either depression(DEP) or schizophrenia(SPR). Descriptive statistics and factor analysis were conducted to summarize their opinion and to identify the underlying structure of beliefs about helpfulness of various resources. Results: Counselors/psychologists/social workers, family, psychiatrists, other therapists, and religious leaders were believed to be the most helpful. Methods that require one's initiatives marked percentages much higher than those of 'waiting to get better' or 'dealing with it alone'. The percentages for medications were lower than other methods in general, but higher than those of a western sample especially on antidepressants and anti-psychotics. Psycho/social approach was favored more for SPR than for DEP, and popular/cultural approach was favored much more for DEP than for SPR; physical/medical approach was strongly unfavored against DEP. Conclusion: Strategies need to be developed for utilizing various helpful resources to diversify modality of mental health services and facilitate referrals and gatekeeping. The differences in beliefs on helpfulness of various methods between DEP and SPR point to the need for problem-specific strategies.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.5
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pp.37-48
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2022
With development of Digital Technology, social issues are communicated through digital-based platform such as SNS and form public opinion. This study attempted to analyze big data from Twitter, a world-renowned social network service, and find out the public opinion. After collecting Twitter data based on 14 keywords for 1 year in 2021, analyzed the term-frequency and relationship among keyword documents with pearson correlation coefficient using Data-mining Technology. Furthermore, the 6 main topics that on the center of information security field in 2021 were derived through topic modeling using the LDA(Latent Dirichlet Allocation) technique. These results are expected to be used as basic data especially finding key agenda when establishing strategies for the next step related industries or establishing government policies.
Purpose: The purpose of the study was to understand a trend of esports in terms of gamers' and fans' perceptions toward esports using social big data. Research design, data, and methodology: In this study, researchers first selected keywords related to esports. Then a total of 10,138 buzz data created at twitter, Facebook, news media, blogs, café and community between November 10, 2022 and November 19, 2023 were collected and analyzed with 'Textom', a big data solution. Results: The results of this study were as follows. Firstly, the news data's main articles were about competitions hosted by local governments and policies to revitalize the gaming industry. Secondly, As a result of esports analysis using Textom, there was a lot of interest in the adoption of the Hangzhou Asian Games as an official event and various esports competitions. As a result of the sentiment analysis, the positive content was related to the development potential of the esports industry, and the negative content was a discussion about the fundamental problem of whether esports is truly a sport. Thirdly, As a result of analyzing social big data on esports and the Olympics, there was hope that it would be adopted as an official event in the Olympics due to its adoption as an official event in the Hangzhou Asian Games. Conclusions: There was a positive opinion that the adoption of esports as an official Olympic event had positive content that could improve the quality of the game, and a negative opinion that games with actions that violate the Olympic spirit, such as murder and assault, should not be adopted as an official Olympic event. Further implications were discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.421-433
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2015
Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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