Social media is being increasingly utilized in disaster relief work to identify safety issues, locate displaced-victims, and seek or provide support for those who need help. The presence of social media in disaster management has changed significantly in recent years, as it was not prevalent in the 2008 Wenchuan earthquake, but had become a powerful force in the 2013 Ya'an earthquake. This paper discusses the development of social media in disaster management via making a comparison between how it functioned in the two earthquakes. It examines the following aspects: who are the stakeholders that use social media in the earthquake management; how do they adopt this means in response to the earthquakes; and what are the outcomes of adopting social media with regards to public engagement and collaboration in an emergency event. As Sina Weibo acts as the equivalent of China's Twitter, the methodology relies on an analysis of posts in Weibo. The outcomes primarily show that: (1) authorities, celebrities and the public actively adopted social media for the purpose of information dissemination and resource mobilization; and (2) social media users are both content consumers and content generators in the times of earthquakes. The study concludes that social media as a backchannel communication tool is helpful for government institutions, corporations, and nonprofit organizations to build relationships with their stakeholders in the disaster management cycle. The result will interest academics and emergency management practitioners who are concerned with improving disaster communication.
최근 급속히 보급된 스마트폰과 SNS의 발전은 가상 세계와 실세계를 보다 밀접하게 연결하여 사람들간의 다양한 상호작용을 가능하게 하였다. 지금까지 등장한 여러 SNS들은 사용자들 간의 네트워크를 쉽게 구성하는 방법에 치중하였기 때문에 상대방을 확인하고 정보를 교환하는 기능은 매우 단순하였다. 특히, 실시간 그룹 채팅 등과 같은 복합적인 형태의 정보 교환 기능을 지원하지 않기 때문에 협업 수행과 같은 다양한 분야에서 활용되기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터의 사용자 네트워크를 기반으로 실시간 그룹 채팅을 지원하는 방법을 제안하고 이를 바탕으로 스마트폰 기반의 인스턴트 메시징 시스템을 개발했다. 본 연구에서는 트위터의 소셜 네트워크 정보를 분석하여 메시징 시스템 서버에 실시간으로 반영할 수 있는 알고리즘을 고안하였으며, 소셜 네트워크 관계를 분석하여 자동으로 그룹을 생성하고, 그룹간 실시간 메시징을 지원하는 XMPP 프로토콜 기반의 스마트폰 메시징 시스템 클라이언트를 구현하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권4호
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pp.137-152
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2012
As social media such as facebook and twitter is widespread, social commerce appears as a new way of e-commerce. Social commerce is a subset of electronic commerce that involves using social media that supports social interaction and user contributions. From the understanding of social commerce and literature review, we deduced the research model that relationship, collectivism, convenience, usefulness, low price, reputation, and rapidness have influence on satisfaction and repurchase intention. As a result of data analysis, relationship, convenience, usefulness, low price, and rapidness had influence on satisfaction and repurchase intention. And collectivism had influence on relationship. But reputation did not have influence on satisfaction. The focus of this study is on the effect of relationship and collectivism on satisfaction and repurchase, because relationship and collectivism is the major feature of social commerce. Succinctly speaking, collectivism affects relationship among users, in turn, relationship affects satisfaction and repurchase intention. This study gives a contribution to business. Business related with social commerce has to make a business strategy for managing relationship and consider collectivism tendency for selecting target customer.
The center of networking is moving toward mobile from PC based computing environment. The number of smartphone users are increasing rapidly today. One of the most popular smart phone applications is mobile SNS such as Kakao Story, Facebook, Twitter, Mobile Cyworld, etc. Mobile SNS means social network services based on mobile communication technology. This research focused on mobile SNS usage of married women who have not enough time for face-to-face communication with their friends to enhance their friendship. Married women in their 30s and 40s have lots of things to do like housework and caring their children. Mobile SNS would help their communication in aspect such of free of space and time. Through Mobile SNS married women can reinforce their personal relationship and self-esteem. Social Information Processing Theory (SIP) is an interpersonal communication theory developed by Walther(1992). Once established, online personal relationships may demonstrate the same relational dimensions and qualities as face-to-face relationships. The theory explains how people get to know one another online, without nonverbal cues, and how they develop and manage relationships in the computer-mediated environment. The result of empirical analysis indicates that marred women's Mobile SNS activities reinforce their personal relationship and self-esteem.
Rathore, Shailendra;Sharma, Pradip Kumar;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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제13권4호
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pp.1014-1028
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2017
Social networking services (SNSs) such as Twitter, MySpace, and Facebook have become progressively significant with its billions of users. Still, alongside this increase is an increase in security threats such as cross-site scripting (XSS) threat. Recently, a few approaches have been proposed to detect an XSS attack on SNSs. Due to the certain recent features of SNSs webpages such as JavaScript and AJAX, however, the existing approaches are not efficient in combating XSS attack on SNSs. In this paper, we propose a machine learning-based approach to detecting XSS attack on SNSs. In our approach, the detection of XSS attack is performed based on three features: URLs, webpage, and SNSs. A dataset is prepared by collecting 1,000 SNSs webpages and extracting the features from these webpages. Ten different machine learning classifiers are used on a prepared dataset to classify webpages into two categories: XSS or non-XSS. To validate the efficiency of the proposed approach, we evaluated and compared it with other existing approaches. The evaluation results show that our approach attains better performance in the SNS environment, recording the highest accuracy of 0.972 and lowest false positive rate of 0.87.
FARISKA, Putri;NUGRAHA, Nugraha;PUTERA, Ika;ROHANDI, Mochamad Malik Akbar;FARISKA, Putri
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.61-67
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2021
The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.13-30
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2023
Since the COVID-19 vaccine became available, people have been sharing their opinions on social media about getting vaccinated, causing discussions of the vaccine to trend on Twitter alongside certain events, making the website a rich data source. This paper explores people's perceptions regarding the COVID-19 vaccine during certain events and how these events influenced public opinion about the vaccine. The data consisted of tweets sent during seven important events that were gathered within 14 days of the first announcement of each event. These data represent people's reactions to these events without including irrelevant tweets. The study targeted tweets sent in Arabic from users located in Saudi Arabia. The data were classified as positive, negative, or neutral in tone. Four classifiers were used-support vector machine (SVM), naïve Bayes (NB), logistic regression (LOGR), and random forest (RF)-in addition to a deep learning model using BiLSTM. The results showed that the SVM achieved the highest accuracy, at 91%. Overall perceptions about the COVID-19 vaccine were 54% negative, 36% neutral, and 10% positive.
This study sought to look at why Facebook and Twitter, which have dominated the social media market, are moving away from other services. To this end, we sought to identify the causes of churn in terms of firm-level strategic direction and resource allocation, which have not been actively presented to the studies. For this purpose, this study divides the social media firm's strategies into horizontal expansion strategy and vertical integration strategy based on the existing reports and researches, and how each of the representative firms' strategies affects users' switching behavior. As a result, there was a significant difference in the strategic direction of the social media firm, when a horizontal expansion strategy is taken, user's switching intention is higher than when a vertical integration strategy is taken. In addition, the switching intention according to the level of dependence showed that the lower the dependence on social media, the higher the intention to switch to other media. The findings are expected to provide highly realistic and concrete strategic alternatives for a variety of economic actors, such as individuals and companies who want to do business using social media.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.195-201
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2024
With the Covid-19(Corona Virus) spread all around the world, people are using this propaganda and the desperate need of the citizens to know the news about this mysterious virus by spreading fake news. Some Countries arrested people who spread fake news about this, and others made them pay a fine. And since Social Media has become a significant source of news, .there is a profound need to detect these fake news. The main aim of this research is to develop a web-based model using a combination of machine learning algorithms to detect fake news. The proposed model includes an advanced framework to identify tweets with fake news using Context Analysis; We assumed that Natural Language Processing(NLP) wouldn't be enough alone to make context analysis as Tweets are usually short and do not follow even the most straightforward syntactic rules, so we used Tweets Features as several retweets, several likes and tweet-length we also added statistical credibility analysis for Twitter users. The proposed algorithms are tested on four different benchmark datasets. And Finally, to get the best accuracy, we combined two of the best algorithms used SVM ( which is widely accepted as baseline classifier, especially with binary classification problems ) and Naive Base.
중국판 트위터라고 할 수 있는 신랑웨이보의 급속한 발전에 따라서 웨이보는 중국 SNS 사용자들이 정보를 획득하고 공유하는데 있어 중요한 소통 수단이 되었다. 이로 인해 중국에서는 전통적 여론 주도층에서 SNS 여론 주도층으로의 권력 이동 현상이 나타나게 되었다. 중국 SNS 사용자들의 인구통계학적 변인과 관심 키워드에 대한 관계를 중심성 분석을 통해 사회 연결망 프로그램인 넷마이너를 사용하여 관계 네트워크를 분석을 하였다. 중국의 SNS 오피니언 리더들은 사회적인 이슈보다는 가족 혹은 지인과 함께하는 일상적인 활동에 전반적인 관심을 가지고 있는 것으로 파악되었으며 매개중심성이 높은 SNS 오피니언 리더들 경우 일반 사용자들이 인접 정보를 유기적으로 이끌어내는 중요한 매개자 역할을 하고 있다는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 전문성과 같은 인구통계학적 변인과 무관하지 않으며 따라서 SNS 오피니언 리더의 인구통계학적 특성은 매개 중심성 지수에 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국의 사회현상을 정보의 관정으로 보고 중국 SNS 사용자 특히 오피니언 리더의 특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 집단적 의사소통을 통한 중국의 사회적 특성에 대한 기초 자료 들을 제공 해 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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