Recently, during disasters occurrence, dealing with emergencies has been handled well by the early transmission of disaster relating notifications on social media networks (e.g., Twitter or Facebook). Intuitively, with their characteristics (e.g., real-time, mobility) and big communities whose users could be regarded as volunteers, social networks are proved to be a crucial role for disasters response. However, the amount of data transmitted during disasters is an obstacle for filtering informative messages; because the messages are diversity, large and very noise. This large volume of data could be seen as Social Big Data (SBD). In this paper, we proposed a big data platform for collecting and analyzing disasters' data from SBD. Firstly, we designed a collecting module; which could rapidly extract disasters' information from the Twitter; by big data frameworks supporting streaming data on distributed system; such as Kafka and Spark. Secondly, we developed an analyzing module which learned from SBD to distinguish the useful information from the irrelevant one. Finally, we also designed a real-time visualization on the web interface for displaying the results of analysis phase. To show the viability of our platform, we conducted experiments of the collecting and analyzing phases in 10 days for both real-time and historical tweets, which were about disasters happened in South Korea. The results prove that our big data platform could be applied to disaster information based systems, by providing a huge relevant data; which can be used for inferring affected regions and victims in disaster situations, from 21.000 collected tweets.
GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.
자연어처리 기술과 비대면 문화의 확산과 더불어 챗봇의 사용 증가세가 가파르며, 챗봇의 용도 또한 일상 대화와 소비자 응대를 넘어서 정신건강을 위한 용도로 확장하고 있다. 챗봇은 익명성이 보장된다는 점에서 사용자들이 우울감에 관해 이야기하기 적합한 서비스이다. 그러나 사용자가 작성한 문장들을 분석해 우울 담론의 유형과 특성을 파악하는 연구들은 주로 소셜 네트워크 데이터를 대상으로 했다는 한계점이 존재하며, 실제 환경에서 사용되는 챗봇과 상호작용한 데이터를 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는 챗봇-사람의 상호작용 데이터에서 무작위로 추출한 '우울'과 관련된 대화 데이터를 토픽 모델링 방법과 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 채팅에서의 우울 관련 담론의 특성을 파악하였다. 또한, 챗봇에서 빈번히 나타나는 '우울' 담론의 범주와 트위터 '우울' 담론의 범주의 차이점을 비교하였다. 이를 통해 챗봇 데이터의 '우울' 대화만의 특징을 파악하고, 적절한 심리지원 정보를 제공하는 챗봇 서비스를 위한 시사점과 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
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.
Given the huge number of data produced by its users, SNS is a great source of customer insights. Since viral trends in SNS reflect customers' direct feedback, companies can draw out highly meaningful business insights when such data is effectively analyzed and managed. However, while the importance of understanding SNS big data keeps growing, the methods for analyzing atypical data such as SNS postings for business insights over product has not been well studied. This study aims to demonstrate the way to exploit topic modeling method to support marketing strategy generation and therefore leverage business process. First, we conducted topic modeling analysis for twitter data of Apple and Samsung smartphones. Then we comparatively examined the analysis results to draw meaningful market insights about each smartphone product. Finally, we draw out a strategic marketing recommendation for each smartphone brand based on the findings.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.59-77
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2009
Microblog services are such new communication channels with some considerable potential to improve information sharing. The idea of sharing short messages using multiple access points seems to be appealing to people worldwide. Through the lens of flow and social identity, we explored factors that influence information sharing behaviors in microblog services. With an empirical study, we examined enjoyment and concentration(flow) and self-presentation(social identity) in microblog services like twitter can contribute to the user behaviors. Our aim was to gain insight into ways of creating an environment that facilitating voluntary sharing of information. Our findings suggested that enjoyment, concentration, and selfpresentation were crucial determinants of information sharing behaviors in microblog services. This study has important implications for academic researchers and practitioners who seek to understand why microblog service users share their information with other members in microblog services.
Companies operating in social network platforms continue to improve and expand their marketing techniques. This study examines the practice of "gating", which involves virtual barriers between social network users and company content. Gates demand mandatory user endorsements, in the form of a Facebook "Likes", Twitter "retweets" etc., to gain access to company content, such as coupons and rewards,. Gating practices demand a mandatory endorsement before any content consumption takes place. Thus, while user endorsements are assumed to arise voluntarily from trusted known sources, gating practices would appear to violate this assumption. However, whether this violation lessens the effectiveness of gating practices still requires empirical validation. We investigate this question through the use of a unique panel data set that includes data on "like" endorsements obtained from a number of real-world Facebook business pages. Results of the study show that gating practices are effective for endorsement solicitation; however, gates may interfere with more traditional marketing activities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1429-1441
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2016
While Facebook and Twitter get worldwide attention, these popular SNSs are not available in China. As the leading local SNS, Sina Weibo has garnered much of the attention in China. The purpose of the study was to explore why Chinese college students use Sina Weibo and if gender differences exist in the motivations for using it. The results from a survey of 360 respondents show that Chinese students used Sina Weibo mainly for information-gathering, followed by accessibility to celebrity, social connection, self-presentation and entertainment. Among them the most dominant reason for using Sina Weibo was found to be information-gathering. This finding suggests that Sina Weibo functions as a platform to search for information on social issues and interests. The study also found that these motivations were significantly different between male and female users. Interestingly, female respondents used Sina Weibo much more broadly than male counterparts, accessing it to satisfy all needs such as information gathering, accessibility to celebrity, social connection, self-presentation and entertainment. Based on these findings limitations and direction for future studies are discussed.
With the development of information technology, social network services (SNS) such as Facebook and Twitter became popular and many users disclose their personal and sensitive information like private story, photographs and location information through posting and sharing. Despite the privacy concerns in SNSs, individuals continue to disclose their identity online. This phenomenon is called 'privacy paradox'. The purpose of this study is to examine the role of collective efficacy on self-disclosure in SNS context and to explain privacy paradox phenomenon. Drawing upon the communication privacy management theory, research model was developed and empirically tested with cross-sectional data from 306 individuals. Results revealed that collective efficacy has a direct positive effect on self-disclosure while privacy risk is negatively related to self-disclosure. However, privacy concern is not directly related to self-disclosure. The relationship between privacy concern and self-disclosure was moderated by collective efficacy.
Rathore, Shailendra;Singh, Saurabh;Moon, Seo Yeon;Park, Jong Hyuk
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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pp.196-198
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2016
Online social networking sites such as MySpace, Facebook, Twitter are becoming very preeminent, and the quantities of their users are escalating very quickly. Due to the significant escalation of security vulnerabilities in social networks, user's confidentiality, authenticity, and privacy have been affected too. In this paper, a short study of online social network attacks is presented in order to identify the problems and impact of the attacks on World Wide Web (WWW).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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