We are living in epoch of information when Internet touches all aspects of our lives. Therefore, it provides a plenty of services each of which benefits people in different ways. Electronic Mail (E-mail), File Transfer Protocol (FTP), Voice/Video Communication, Search Engines are bright examples of Internet services. Between them Social Network Services (SNS) continuously gain its popularity over the past years. Most popular SNSs like Facebook, Weibo and Twitter generate millions of data every minute. Twitter is one of SNS which allows its users post short instant messages. They, 100 million, posted 340 million tweets per day (2012)[1]. Often big amount of data contains lots of noisy data which can be defined as uninteresting and unclassifiable data. However, researchers can take advantage of such huge information in order to analyze and extract meaningful and interesting features. The way to collect SNS data as well as tweets is handled by crawlers. Twitter crawler has recently emerged as a great tool to crawl Twitter data as well as tweets. In this project, we develop Twitter Crawler system which enables us to extract Twitter data. We implemented our system in Java language along with MySQL. We use Twitter4J which is a java library for communicating with Twitter API. The application, first, connects to Twitter API, then retrieves tweets, and stores them into database. We also develop crawling strategies to efficiently extract tweets in terms of time and amount.
본 연구는 트위터를 활용한 공공도서관 서비스 활성화 방안을 제시하였다. 2개월 간 5개 미국 공공도서관 트위터의 1,373개의 트윗들을 모두 수집 분석하여, 내용 유형별로 그룹핑하고, 공공도서관 서비스로의 적용 가능성을 조사하였다. 도서관 홈페이지 정보의 자동 트윗, 시의성 있는 정보의 반복 트윗, 해쉬 태그의 생성, 다양한 소셜 미디어의 동시 사용, 적극적인 리트윗과 리플라이, 트윗봇과 같은 트위터 프로그램을 활용하여 공공도서관의 서비스를 활성화 시킬 수 있음을 제안하였다. 향후 연구에서는 트위터 서비스에 대한 이용자와 사서의 만족도 조사와 같은 서비스 평가가 이루어져야 한다고 하였다.
전 세계적으로 하루 평균 6,000만 통의 이메일이 전송되고 있다. IT 기술의 발전 덕분에 우리는 다양한 방법으로 커뮤니케이션을 할 수 있게 되었고 트위터와 같은 기술은 단순히 우리가 다른 사람들에게 나의 자잘한 일상을 이야기 하는 기회를 주는 것에 그치지 않고 더 큰 일을 하게 하는 강한 잠재력을 지니고 있다. 트위터로 어떤 일을 할 수 있는지 알고 이해한다면 우리의 삶을 타인들과 좀 더 의미 있는 방식으로 교류하고 공유하게 될 것이다. 본 논문에서는 Web과 Social Networks 최근 동향과 디지털 뉴미디어 시대의 미니 블로그와 Twitter 서비스에 대해 살펴본 후, 소셜 미디어 활용전략과 Twiter의 향후 발전방향을 제안하였다.
As the number of smart phone users increases, many organizations begin to adopt social media rapidly to diversify communication channels with customers. Specifically, twitter, which supports instant and two-way communications between users and between organizations and users, has been adopted by many organizations as an efficient way not only to identify new customers but also to retain existing customers. However, little attention has been given to the issue on how organizations can effectively use twitter to improve customer satisfaction. To explore the issue, this study proposes two major dimensions, customer participation and organization resource utilization, which should be considered in building a utilization strategy for twitter in organizations. We then develop four different combinations along with these dimensions-follow, mention, retweet, and review types. Based on case studies of 27 organizations that use twitter, we evaluate the degrees of customer participation, resource utilization, and customer satisfaction, and examine matching or mismatching of the adoption purpose of twitter and its actual utilization. The study results reveal that organizations in the matching group show higher customer satisfaction that those in the mismatching group. This study sheds new light on twitter research by developing a new conceptual framework and using a case study approach to explore the relationship between the utilization strategy of twitter and customer satisfaction.
With the increasing popularity of social network services (SNSs), there have been many attempts to analyze the users of SNSs. By doing so, the characteristics and preferences of the users can be understood, which can help companies provide personalized information and services that they need or are relevant for them. This study aimed to analyze the usage behavior of Korean Twitter users from various perspectives to deepen the understanding of it. For this research goal, an online survey was conducted for the users of Twitter and the data about their actual usage were collected using the open API of Twitter. Factor analysis of the data revealed five factors that explain about 69.3% of the usage variables. It was also investigated how the factors are related to gender, age, and brand preferences. The results showed that the usage behavior of Twitter is largely affected by age (p<0.001), and also by gender through an interaction effect (p<0.05). Also, the factors showed significant statistical correlations with the brand preferences of the users.
Public services need to be evaluated regularly to identify areas that need further improvement. Data collection via Twitter is affordable and timely, so it has the potential to be utilized to evaluate the quality of public service. This study utilizes tweets mentioning three service units of the provincial government of Jakarta and applies both sentiment analysis and topic classification to predict a rating/score of public service quality. The research goal is to examine if the evaluation of public services based on social media data is possible. The findings indicate that the use of Twitter has an advantage in terms of sample size and variety of opinions. Tweets can be translated into scores as well. Nonetheless, the representativeness issue and the predominance of complaint tweets can affect the reliability of the results.
트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근에는 트위터 상에 사용자가 관찰한 방대한 양의 정보가 실시간으로 생산된다는 점에 착안하여, 트위터 데이터 분석을 통한 이벤트 감지를 시도하는 연구가 진행되어왔다. 이를 통해 지진 발생을 감지하여 알려주는 시스템이나 지역 축제를 탐지하는 시스템의 개발 등 다양한 연구가 있었다. 그러나 이러한 시스템은 이벤트 발생위치를 탐지할 때 사용자가 제공한 위치정보나 트윗 작성위치를 사용하면서도 그 정확성에 대한 분석은 수행하지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 감지 시스템 개발의 사전연구로써, 사용자가 입력한 프로필의 위치정보와 트윗에 포함된 GPS 좌표 사이의 관계와 신뢰성을 분석한다. 이 실험을 위해 52 만개 이상의 국내 사용자 계정과 280 만개 이상의 해외 사용자 계정을 분석하였고, 그 결과 국내 사용자의 경우 49.73%가, 해외 사용자의 경우 90.64%가 프로필 위치에서 주로 트윗을 작성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 통해 사용자 위치정보의 신뢰성 수준을 알 수 있었으며, 이 결과는 추후 트위터의 위치정보를 활용하는 응용을 개발할 때 참고할 수 있을 것으로 기대한다.
빅데이터가 화두가 되면서, 그 대표적인 예인 SNS을 이용한 서비스 개발도 활기를 띠고 있다. SNS는 기존 매체와는 다르게 실시간으로 의견을주고받는 하나의 장으로 확장되었고, 다양하고 많은 개인들의 의견을 분석하고자 하는 서비스들도 늘어나고 있다. 한편, 매체가 다양화되면서, TV광고계에서도 광고에 대한 의견의 확보와 분석에 새로운 접근방법이 필요해졌다. 이에 본 연구에서는 TV광고의 효과를 트위터 데이터를 기반으로 분석하며 특히 하둡을 이용하여 트위터 데이터와 같은 빅데이터를 저장 및 분석하도록 하는 LiveAD라는 시스템을 설계 및 구축하여, 트위터를 대상으로 TV광고 분석을 빠르게 수행할 수 있음을 보여주었다.
This study aims to investigate the factors influencing followers' continuous usage intention of twitter based on Elaboration Likelihood Model. In particular, central route(information itself) and peripheral route(twitterian's trustworthiness) are tested to reveal which has a more influential role in effecting the continuous usage intention of power-twitter. Furthermore, this study tests the relationship of users' attitude and continuous usage intention. The results indicate that argument quality, accuracy(central route), source expertise and source trustworthiness (peripheral route) have an influence on attitude. However, trustworthy on central route is not significant. Argument quality, trustworthy, accuracy(central route) and source expertise(peripheral route) have an influence on perceived usefulness. But source trustworthiness on peripheral is not significant. Attitude has an influence on perceived usefulness, and attitude and perceived usefulness both have an influence on perceived usefulness. In conclusion, central route is more influential than peripheral route in forming a positive attitude towards arguments, which in turn leads to the perception of twitter's usefulness, and in the end brings the continuous usage intention of twitter.
Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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