• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제22권2호
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• pp.95-112
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• 2015

Spread of internet service had a huge effect on usage and spread of SNS world widely. Variety of the service has increased from human network managing to commerce, education, payment method and so on. Also, it is expanding its service territory to not only PC area but also that of mobile equipment with development of information technology. Spread of use on SNS provides existing corporations the expansion of service area. Late SNS starter companies are advancing in diverse way for attracting users by serving shopping, games and other services with association with SNS. Therefore, analysis on consumers' thought and pattern which analyze users' demand, service's function and contents and other factors in order to reflect on plans and operations of SNS is needed. On this perspective, this research is suggesting properties that are crucially related to sustained usage of SNS and study factors of SNS's characteristics that influence trust and satisfaction on SNS and continuous usage intent of SNS.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.251-265
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• 2013

The emergence of social network services, is changing the foundation of human relationship formation and method of communication of individuals through sharing of free information. Social network service is a service to support or facilitate an on-line extension of off-line network among people by helping them to share personal profile. History of social network services very short. But users of the various layers is increasing rapidly and ripple effect social as a result is very large. The focus of existing research was mainly devoted to motivation of use and acceptance of social network services. Currently the use of SNS was maturing. Thus, in-depth research on the use pattern of SNS users is needed. The purpose of this study is that, for Facebook in social network services, to analyze the changes in the initial stage of use, medium-term, usage patterns at the current time. Results of the study by analyzing the characteristics of the change in the pattern of usage of user of Facebook, it can be used as basic materials for SNS researchers and service provider.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.332-340
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• 2013

온라인에서의 상호작용을 위한 수단으로서, 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 사용자의 인간관계를 기반으로 사회적 인맥 형성에 초점을 맞추고 있다. 또한, SNS는 인맥 관계를 관리하고 인맥관계를 기반으로 정보를 공유할 수 있도록 다양한 기능들을 제공한다. 따라서 SNS 사용자의 행동 특성과 인맥 관계 형성 과정의 분석은 온라인 인간관계에 대한 모델의 특징을 파악하는데 유용하다. 본 논문에서는 트위터에서 영향력 있는 사용자가 게시된 메시지의 특성을 기반으로 사용 패턴을 분석한다. 또한, 페이스북 내에서 인맥 관계 수를 기준으로 영향력이 큰 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류하고, 두 그룹의 인맥 형성 특성을 비교하고 분석한 후 이에 따라 패턴 분석에 따라서 소셜 네트워크에서의 인간관계 모델의 특징을 설명한다.

• 지식경영연구
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• 제16권3호
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• pp.81-102
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• 2015

With the rapid development of digital media, there has been a huge change in a way of communication, a process of information diffusion and a role of traditional media. Not like mass media, social media enables users to generate and tap into the opinions of a larger world. From that reason, social media is impacting marketing strategies. However, still social media marketing researches just focus on case study, analysis of users motivation or analysis of power user's usage pattern. Word-of-mouth has always been important especially in marketing area. In social media, word-of-mouth depends on each user that's why this research focuses on individual user's activity in SNS. I defined 4 factors (produce, diffusion, network size, activity of network size enlarge) that are effect on activity and verified hypothesis by multiple regression analysis, hierarchical regression analysis and moderated multiple regression.

• 한국HCI학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.43-53
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• 2018

전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유한 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 페이스북(Facebook)의 이용행태는 사용자의 관점에서 크게 순기능과 역기능적 측면으로 구분된다. 순기능이란 사용자들이 페이스북을 통해 얻는 사회적 지지, 즐거움과 같은 긍정적인 정서로 인해 페이스북을 지속적으로 이용하는 긍정적 측면을 의미하며, 역기능이란 반대로 이용 시 느끼는 피로감, 짜증과 같은 부정적인 정서로 인해 페이스북 이용을 중단하는 부정적인 측면을 뜻한다. 본 연구는 사용자의 개별적 특성이 SNS 이용에 영향을 미친다는 기존 문헌의 결과에 따라, 페이스북 이용자의 특성(인구통계학적 특성, 페이스북 주 활동 특성, 페이스북 이용량 및 이용 빈도 특성)에 따른 페이스북 이용(순기능, 역기능)을 탐색적으로 알아보고자 하였다. 그 결과, (1) 사용자의 인구통계학적 특성 중 여성 사용자가 남성 사용자보다 더 큰 페이스북 피로감과 페이스북 중단의향을 보였으며, 40-50대 사용자가 10대 사용자보다 더 큰 페이스북 피로감을 느꼈다. 또한 (2) 주 활동 특성 중 작성자는 관찰자보다 더 높은 긍정정서와 사회적 지지를 느끼고, 페이스북 지속사용의도 또한 높았다. 마지막으로 (3) 사용자의 이용량 및 이용 빈도 특성 중 일평균 사용시간이 높은 사용자는 낮은 사용자에 비해 긍정정서를 높게 느끼고 지속사용의도 또한 높았다. 반면, 일평균 사용시간이 낮은 사용자는 높은 사용자보다 중단의향이 높은 것으로 나타났다. 사용자 특성별로 이용행태를 분석한 본 연구 결과는 성숙기에 도입한 SNS 시장에 이론적, 실무적 함의를 제공할 것이라 기대한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.87-94
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• 2014

본 논문은 SNS 사용증가에 따라 페이스북 이용자들의 정서적 양가 감정태도가 어떻게 다른지를 정량적으로 조사하고, 페이스북 이용동기와 이용행태가 양가성 태도와 어떤 상관성을 갖는지 탐색하였다. 설문조사 결과, 페이스북 이용시기와 이용시간보다 접속횟수가 양가성에 영향을 미치며, 페이스북 이용동기 중 '인맥넓히기', '관계유지', '연락 주고받기'의 이용동기가 양가성 태도와 상관성이 높은 것으로 나타났다, 또한 페이스북에 대한 영향력인식이 양가성 태도에 통계적으로 유의하게 나타났으며, 성별차이는 없었지만 40대의 페이스북 이용자들이 정서적 양가성을 크게 느끼는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 인맥확장과 관계유지를 위해 페이스북을 자주 접속하는 40대 이상의 이용자들일수록 정서적 양가성 태도를 갖게 되며 그로 인해 페이스북 피로감도 증가할 것임을 시사한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.339-345
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• 2023

기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.