In most of the world, the current trend in information technology is for open data movement that promotes transparency and equal access. An opposite trend is observed in China, which has the world's largest Internet population. The country has implemented sophisticated cyber-infrastructure and practices under the name of The Golden Shield Project (commonly referred to as the Great Firewall) to limit access to popular international web services and to filter traffic containing 'undesirable' political content. Increasingly, tech-savvy Chinese bypass this firewall and use Twitter to share knowledge on censorship circumvention and encryption to collectively troubleshoot firewall evasion methods, and even mobilize actions that border on activism. Using a mixed mythological approach, the current study addresses such networked knowledge sharing among citizens in a restricted web ecosystem. On the theoretical front, this study uses webometric approaches to understand change agents and positive deviant in the diffusion of censorship circumvention technology. On policy-level, the study provides insights for Internet regulators and digital rights groups to help best utilize communication networks of positive deviants to counter Internet control.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.2996-3011
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2017
With rapid growth of web technology and dissemination of smart devices, social networking service(SNS) is widely used. As a result, huge amount of data are generated from SNS such as Twitter, and sentiment analysis of SNS data is very important for various applications and services. In the existing sentiment analysis based on the $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes algorithm, a same number of attributes is usually employed to estimate the weight of each class. Moreover, uncountable and meaningless attributes are included. This results in decreased accuracy of sentiment analysis. In this paper two methods are proposed to resolve these issues, which reflect the difference of the number of positive words and negative words in calculating the weights, and eliminate insignificant words in the feature selection step using Multinomial $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(MNB) algorithm. Performance comparison demonstrates that the proposed scheme significantly increases the accuracy compared to the existing Multivariate Bernoulli $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes(BNB) algorithm and MNB scheme.
SNS supports the formation of relationships between users in common interests and provides services allowing for clique management, sharing contents, and so on. It also has common functions such as acting as primary platforms smoothing the sharing and distribution by combination with various contents. Hence, questionnaire has been conducted to users of all of Twitter, Facebook and KakaoStory, and the factors affected by each service are presented by statistical analyses of the survey and the results are resolved by dividing them into complete and instrumental social capital. This study will be able to provide a standard for users to select SNS according to their purposes and contribute to development of new SNS or improvement of existing ones.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.1
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pp.24-38
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2018
Since a social networking service (SNS) isconsidered as an effective means to communicate and interact with customers, companies are trying to utilize SNS effectively. There is a lack of theory relating to the attributes of SNS. This study aims to investigate the attributes of SNS to classify SNS. Based on the social network theory, and previous studies on internet, blog, homepage, communication attributes, this study proposes the seven attributes to classify SNS: interaction, communication, entertainment, information, sharing, intimacy and connection. A pre-test, a pilot test and a main test are conducted. In the main test, 239 SNS users are participated. Through a factor analysis this study verifies the seven attributes of SNS. An analysis of variance with multiple comparisons of $Scheff{\acute{e}}$ method identifies that three attributes, interaction, communication and connection, are found to play significant roles to differentiate SNS. Looking at the overall mean values of the SNS by attribute, interaction, sharing, entertainment, intimacy and communication were relatively high in Facebook. Facebook showed higher values in attributes of interaction, sharing, entertainment, intimacy and communication. Twitter shows the relatively high scores for information and connection. Regarding interaction, Facebook shows higher scores than Twitter and Cyworld. For connection, Cyworld showed a significantly lower score than Twitter and Facebook. Cyworld was separated from the others in the light of communication. Cyworld is relatively weak in communication as it is limited to the message exchanges. The results will help in identifying major attributes for each SNS and classifying SNS.
The Sewol ferry catastrophe that took place on April 16 2014 was unprecedented in terms of its sociopolitical implications, which had reverberated throughout the Korean nation. Mindful of such distinct characteristics of the Sewol ferry catastrophe, this thesis looks into the salience of the agendas portrayed in Twitter and Portal News coverage on the disaster and the correlation between the attribute-specific agendas of the foregoing mediums by making use of the agenda rank order correlation method. Extraction and analysis of big data revealed that first, while the hypothesis that there were little difference in terms of salience among the main agendas between Twitter and Portal News was dismissed, the rank order correlation proved to be high as regards the main agendas on Twitter and Portal News. This signifies that Twitter agendas exert influence over those on Portal News. Next, and regarding the five main agendas on the incident, there existed differences in salience between the attribute-specific agendas of the two mediums, with low figures for corresponding rank order correlations. Such results signify that Twitter and Portal News have little influence over each other as regards their agenda rank order correlation.
This research focus on the economic activity as consumer and producer traits of future customers in the convergence age. We assess level of convergence for digital devices and services respectively by questionnaire survey and interview for 14 professions. And then, for evaluating convergence level and usage of digital services of each respondents, we conducted the questionnaire survey for 343 samples. Findings of our research hold that the group who showed higher level of convergence tends to use the socialized digital services more. Convergence generation were heavy users in appstore on smart-phone and wireless game and more participating. In digital service area, facebook/cyworld, twitter, UCC, portal, internet community in digital service. Convergence generation are global network communication, buying decision making activity, actively opinion expression, prosumer attitude, dependency on digital device, experience based purchase behavior, enthusiastic information sharing.
With the evolution of Internet technologies and the increasing variety of Internet devices, advertisements in various web services have also expanded. Interactive web services often go hand in hand with effective advertisements for a business model. We estimated statistical parameters of the interactive web server for service monitoring and advertisement-effect. In the web pages, we integrated the plugins of social networking services (SNSs) (e.g. Facebook, Twitter) and an advertisement scheme (e.g. Google AdSense) that regards social name-directory contents. Empirical data analysis and statistical results are presented with the implementation of estimations of parameters (e.g. utilization-level and serviceability) and advertisements in a social networking name-directory service (http://ktrip.net or http://한국.net). We found that estimated parameters were applicable to service monitoring of web-server as well as to synthesis of advertisement-effect in our social-web name-directory service.
Kim, Hyo-Sang;Shin, Won-Yong;Kim, Donggeon;Cho, Jaehee
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.2885-2891
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2015
Twitter, one of online social network services, is one of the most popular micro-blogs, which generates a large number of automated programs, known as tweet bots because of the open structure of Twitter. While these tweet bots are categorized to legitimate bots and malicious bots, it is important to detect tweet bots since malicious bots spread spam and malicious contents to human users. In the conventional work, temporal information was utilized for the classficiation of human and bot. In this paper, by utilizing geo-tagged tweets that provide high-precision location information of users, we first identify both Twitter users' exact location and the corresponding timestamp, and then propose an improved two-stage tweet bot detection algorithm by computing an entropy based on spatio-temporal information. As a main result, the proposed algorithm shows superior bot detection and false alarm probabilities over the conventional result which only uses temporal information.
While SNS services such as Twitter or Facebook are rapidly growing, research for the SNS analysis has been concerned. Especially, twitter reacts to social issues in real-time so that it is used to get useful experimental data for researchers of social science or information retrieval. However, it is still lack of research on the methodology to collect data. Therefore, this paper suggests the tweet acquisition system by considering tendency of twitter user oriented location-based event and political social event. First the system acquires tweets including information of location and keyword about event and secure IDs for acquisition of political social event. Then we plan ID-analyzer to classify the tendency of users. In addition for measuring reliability of ID-analyzer, it acquires and analyzes the tweet by using high-ranked ID. In analyses result, top-ranked ID shows 88.8% reliability, 2nd-ranked ID shows 76.05% and ID-analyzer shows 77.5%, it shortens collection time by using minority ID.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.2
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pp.123-148
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2015
Today the mobile devices including smart phones have influenced on the users' daily activities in the mobile internet society, and the expansion of social media has also affected on the purchasing behavior of consumers. This study examines whether the quality of corporate twitter, a typical social network service for call centers influences on the customer satisfaction, and brand loyalty. In order to achieve the research goal, the quality of twitter has been divided into four variables; information quality, service quality, system quality, and social quality. The results of our empirical analysis show that the three variables except service quality have significantly influenced on the customer satisfaction and the customer satisfaction also significantly has a casual effect on the brand loyalty. The empirical results are expected as a guideline to contribute on the practical improvement of customer service, satisfaction, and brand loyalty through corporate social network services such as corporate twitters in the future.
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