This research intends to find factors to analyze users, non-users, and the relation between how many sites people use and the users' tendencies, in regards of social network services such as Facebook, Twitter, and Cyworld. The major results are as follows: firstly, the user group seems to be composed of people who are younger, have higher self-efficacy, and use smartphones, compared to the non-user group. Secondly, a single-site user group has lower motivation of 'expert search and expression' and a lower degree of personal tendency of innovation (novelty seeking and self-efficacy), compared to multiple-site user group. Thirdly, foreign SNS user groups have a higher degree of personal tendency of innovation and motivation of 'experts search and expression' than the Cyworld user group. On the other hand, the Cyworld user group seems to be affected by reference group in their use, while they have high motivation of 'connection'. In conclusion, there were significant relationships between personality and multiple SNS uses. Also, Cyworld users tended to use it for maintaining established relationships.
Kim, Tae-Yul;Kyung, Byung-Pyo;Ryu, Seuc-Ho;Lee, Wan-Bok
Journal of Digital Convergence
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v.10
no.1
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pp.423-428
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2012
By shifting web2.0 users who share information from passive consumption and create their own information and exchange in the form of an active and visible appearance was changing. Most simply and easily with features that can be accessed. SNS is native to Korea me2day, Cyworld, (c) Logs and foreign SNS of Facebook, Twitter and a surge in user FramVille, Mafia War's Game, and many users use to SNG are. SNG's compared to the foreign national is active and not yet is a step. The domestic market, the benefits of this game online games and SNS in vogue these days to incorporate the concept in the market for a new form of the domestic game that the game, SNOG (Social Network Online Game, social networks, online games) to the expansion of flexible development direction, Expand accessibility, expansion of social skills is to present to the three.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.5
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pp.79-94
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2021
Despite the importance of the supply chain risk due to the negative word-of-mouth (NWOM) in social media, related research is insufficient. Thus, this study analyzes how the NWOM of the product is distributed through social media and the characteristics of the distributor based on social exchange theory. For this purpose, we collected information on car recalls from four companies using Twitter from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Based on the Seed Tweet, a Re-Tweet (RT) network was constructed to examine the distribution and spread of NWOM, and regression analysis was performed to test the hypothesis. As a result, it was confirmed that NWOM is a small world network structure that spreads around hub users connected to many users. Moreover, it was found that the more interactive and reciprocal relations the first distributor has, the greater the speed and scale of distribution of NWOM.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.541-543
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2015
Due to the popularity of IT technology and smart devices, SNS (Social Networking Service), there are increasing users using. This causes increasing of data generated by the SNS may also, IT companies are developing a technique to create value in this data. In this paper, we design and implement the system that statistical information for connecting to the tweeter to create value of the data generated by the tweeter. The proposed system is a system using Mahout behind collected data and stored as a tweeter NoSQL based statistics that the contact information of the user. The developed system is expected to be helpful in providing the background technology necessary to create value in the data of the tweeter.
Visual analysis of spatiotemporal data has focused on a variety of techniques for analyzing and exploring the data. The goal of these techniques is to explore the spatiotemporal data using time information, discover patterns in the data, and analyze spatiotemporal data. The overall trend flow patterns help users analyze geo-referenced temporal events. However, it is difficult to extract and visualize overall trend flow patterns using data that has no trajectory information for movements. In order to visualize overall trend flow patterns, in this paper, we estimate continuous distributions of discrete events over time using KDE, and we extract vector fields from the continuous distributions using the gravity model. We then apply our technique on twitter data to validate techniques.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.4
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pp.199-209
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2019
The importance of business strategy for successful social media engagement has quickly increased as more businesses engage in social media. The importance is even greater for startup companies because startup companies are genuinely new to business, and they need to increase their presence in the market, and quickly access future customers. The objective of this paper lies in exploring key indicators of social media engagements by selected startup companies. The key indicators include two aspects of social media usages by the companies: i) overall social media activities, and ii) properties of network structure of the information flow platform provided by social media service. To better assess and evaluate the key indicators of social media usages by startup companies, the indicators will be compared with those of selected large established companies. Twitter is selected as a social media service for the analysis of this paper, and using Twitter REST API, data regarding the key indicators of overall Twitter activities and the Twitter follower-network of each company in the sample are collected. Then, the data are analyzed using social network analysis and hierarchical clustering analysis to examine the characteristics of the follower-network structures and to compare the characteristics between startup companies and established companies. The results show that most indicators are significantly different across startup companies and established companies. One key interesting finding is that the startup companies have proportionally more influencers in their follower-networks than the established companies have. Another interesting finding is that the follower-networks of startup companies in the sample have higher modularity and higher transitivity, suggesting that the startup companies tend to have a proportionally larger number of communities of users in their follower-networks, and the users in the networks are more tightly connected and cohesive internally. The key business implication for the future social media engagement efforts by startup companies in general is that startup companies may need to focus on getting more attention from influencers and promoting more cohesive communities in their follower-networks to appreciate the potential benefits of social media in the early stage of business of startup companies.
Social media such as Twitter and Facebook have become popular. In the age of social media, many people have become more active online. For example, about half of all global active Internet users are on Facebook (Perry 2012). Personal branding is a very important strategy to build on an individual's strengths, and this kind of branding is expected to contribute to self-actualization. Therefore, the presence of mentors who advise users to discover their own strong points for self-actualization is necessary. In this paper, we propose a personal branding support service, Mentors, which connects mentors and mentees. The core concept is: "Everyone has the face of both a mentor and mentee." The key function is sharing stages of self-analysis in human life design: Determining value, creating a mission, and forming a strategy. From this function, a good match between a mentor and mentee can be found. The program aims to improve human life by understanding the client's strengths and using social media effectively. Future work includes launching Mentors and evaluating its service.
Nowadays, owing to the diffusion of smartphones and the growth of social networking services (SNS), the number of people who share their life with other SNS users by posting photos is increasing. The number of Instagram users has been particularly increasing since Instagram started its service in 2010. Compared to other SNS such as Facebook and Twitter, Instagram runs its service by focusing solely on photos, which is a major differentiation factor compared with other existing SNS. Previous studies, however, do not examine SNS that focus on photo sharing adequately. Therefore, we establish a hypothesis relating to the motivations behind a user's photo sharing attitude and posting intention through Instagram. Moreover, this will be achieved by employing TRA(Theory of Reasoned Action) and focusing on intrinsic and extrinsic motivations. The analysis results show that intrinsic motivation influences a user's sharing attitude and subjective norms. Apart from this, Instagram's expressivity influences a user's photo sharing attitude and posting intention.
This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'
A microblog is a service typically offered by online social networks, such as Twitter and Facebook. From the perspective of information dissemination, we define the concept behind a spreading matrix. A new WeiboRank algorithm for identification of key nodes in microblog networks is proposed, taking into account parameters such as a user's direct appeal, a user's influence region, and a user's global influence power. To investigate how measures for ranking influential users in a network correlate, we compare the relative influence ranks of the top 20 microblog users of a university network. The proposed algorithm is compared with other algorithms - PageRank, Betweeness Centrality, Closeness Centrality, Out-degree - using a new tweets propagation model - the Ignorants-Spreaders-Rejecters model. Comparison results show that key nodes obtained from the WeiboRank algorithm have a wider transmission range and better influence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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