International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.2
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pp.403-408
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2023
The widespread discussion of AI-generated content, fueled by the emergence of consumer applications like ChatGPT and Midjourney, has attracted significant attention. Among various AI applications, AI painting has gained popularity due to its mature technology, user-friendly nature, and excellent output quality, resulting in a rapid growth in user numbers. Midjourney and Stable Diffusion are two of the most widely used AI painting tools by users. In this study, the author adopts a perspective that represents the general public and utilizes case studies and comparative analysis to summarize the distinctive features and differences between Midjourney and Stable Diffusion in the context of AI character illustration. The aim is to provide informative material forthose interested in AI painting and lay a solid foundation for further in-depth research on AI-generated content. The research findings indicate that both software can generate excellent character images but with distinct features.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.5
no.1
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pp.65-84
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2017
Three most popular information services, Periscope, Ustream, and YouNow, vicarious for all Social Live-Streaming Services (SLSSs), are investigated to analyze their streamers' motivations and the user-generated content. Additionally, we collected demographic data (gender and age). More than 7,500 streams by users from the U.S., Germany, and Japan were observed. Main streamer motivations on SLSSs are boredom, socializing, the need to reach a specific group, the need to communicate, and fun. Important content categories on all three SLSSs are chatting, sharing information, 24/7, and 'slice of life.' We were able to identify differences between users from the U.S., Germany, and Japan as well as between the users of Periscope, Ustream, and YouNow. The main motive to stream in the U.S. is to reach a specific group, while in Japan it is socializing, and in Germany boredom. The top content category for both, YouNow as well as Periscope, is to chat; on Ustream it is 24/7 (i.e., webcams).
Social media has emerged as a major hub of engagement between brands and consumers in recent years, and allows user-generated content to serve as a powerful means of encouraging communication between the sides. However, it is challenging to negotiate user-generated content owing to its lack of structure and the enormous amount generated. This study focuses on the hashtag, a metadata tag that reflects customers' brand perception through social media platforms. Online users share their knowledge and impressions using a wide variety of hashtags. We examine hashtags that co-occur with particular branded hashtags on the social media platform, Instagram, to derive insights about brand perception. We apply text mining technology and network analysis to identify the perceptions of brand images among consumers on the site, where this helps distinguish among the diverse personalities of the brands. This study contributes to highlighting the value of hashtags in constructing brand personality in the context of online marketing.
One of the key factors for success in fostering web-service is the supply of user-generated contents(UGCs). Technological interactivity is an environmental factor which stimulates user-content interaction, and reflects the system's capability for supporting various interactions that are allowed by a medium. The present study uses a structural equation model to investigate the influence of three components of technological interactivity-user control, synchronicity, and responsiveness-on web-services' perceived content performance. The results show that web-services' user control and synchronicity exhibited a positive relationship with the perceived efficiency of content generation; further, perceived efficiency boosts perceptions of content quality, which means that the user control and synchronicity of a web-service also have an indirect effect on perceived content quality. Additionally, responsiveness has a positive effect on perceived content quality. These findings are important for marketers and operators seeking to make their web-service successful.
This study investigated how online information affected consumers' purchases at social commerce websites. In the online purchase process, consumers use two types of online information: user generated content(UGC) and vendor generated content(VGC). These information types may influence consumers'purchase intention differently because each information builds entity trust and content trust, which play mediation roles between online information and purchase intention. According to the analysis results, general transactional information and safe transaction information of VGC and reputation information of UGC significantly affected entity trust. But content trust was affected only from general transactional information of VGC. And entity trust significantly affected content trust as well as purchase intention. These findings imply that social commerce vendors should focus mainly on entity trust for enhancing consumers' purchase intention. To achieve this objective, in the short term perspective, they should endeavor how to enhance general transaction information and safe transaction information qualities because these information types are easily controlled and improved by vendors. In the long term perspective, they should focus on reputation formation because reputation takes long time.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.3
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pp.101-109
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2023
This paper discusses the use of sentiment analysis and text summarization techniques to extract valuable information from the large volume of user-generated content such as reviews, comments, and feedback on online platforms and social media. The paper highlights the effectiveness of sentiment analysis in identifying positive and negative reviews and the importance of summarizing such text to facilitate comprehension and convey essential findings to readers. The proposed work focuses on summarizing all positive and negative reviews to enhance product quality, and the performance of the generated summaries is measured using ROUGE scores. The results show promising outcomes for the developed methods in summarizing user-generated content.
Personalized media includes user-targeted and user-generated content (UGC) exchanged through social media and interactive applications. The increased consumption of UGC presents challenges and opportunities to multimedia information systems. We work towards modeling a deep structure for content networks. To gain insights, a hybrid practice with Media Framework (MF) is presented for network creation of personalized media, which leverages the authoring methodology with user-generated semantics. The system's vertical integration allows users to audition their personalized media networks in the context of a global system network. A navigation scheme with dynamic GUI shifts the interaction paradigm for content query and sharing. MF adopts a multimodal architecture anticipating emerging use cases and genres. To model diversification of platforms, information processing is robust across multiple technology configurations. Physical and virtual networks are integrated with distributed services and transactions, IoT, and semantic networks representing media content. MF applies spatiotemporal and semantic signal processing to differentiate action responsiveness and information responsiveness. The extension of multimedia information processing into authoring enables generating interactive and impermanent media on computationally enabled devices. The outcome of this integrated approach with presented methodologies demonstrates a paradigmatic shift of the concept of UGC as personalized media network, which is dynamical and evolvable.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.3
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pp.18-28
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2014
Reddit is a large user generated content (USG) website in which users form common interest groups and submit links to external content or text posts of user-created content. The web site operates on a voting system whereby registered users can assign positive or negative ratings to both submitted content and comments made to submitted content. While Reddit is a pseudonymous site, with users creating usernames but providing no biographical data, an informal survey posted to a large shared interest community yielded 734 responses including age and gender of users. This provided a large amount of contextual biographical data with which to analyse user profiles at the first level of Computer Mediated Discourse Analysis (CMDA), articulated by Susan Herring. The results indicate that older Reddit users both formulate more complex writing and enjoy more success when rated by other users. Gender data was incomplete and as such only tentative results could be proposed in that regard.
This paper proposes a mobile augmented reality mashup for cultural heritage sites such as natural monuments. Several benefits of mobile augmented reality solutions are ideal for preserving and protecting cultural heritage sites. By presenting mobile augmented reality mashup scenarios and mobile mashup framework, we introduce how user-generated multimedia contents can be added. We present two scenarios of Mashup Viewer and Mashup Maker. In Mashup Viewer mode, visitors can create new AR contents using mashup tools for memo, Twitter, images and statistical graphs. In Mashup Maker mode, other visitors also can view the user-generated multimedia AR contents using QR codes as access points. To show feasibility of our approach in mobile platforms, we compare several detection algorithms on PC and mobile platform and report on deployment of our approach in a natural monument museum. With our proposed mashup tools, visitors to the cultural heritage sites can enjoy default AR contents provided by the site administrators and also participate as active content producers and consumers.
This study aims to investigate the effect of message content and source user identity on information diffusion in Twitter networks. For the empirical study, we collected 11,346 tweets pertaining to the three major mobile telecom carriers in Korea for three months, from September to December 2011. These tweets generated 59,111 retweets (RTs) and were retweeted at least once. Our analysis indicates that information diffusion in Twitter in terms of RT volume is affected primarily by the type of message content, such as the inclusion of corporate social responsibility activities. However, the effect of message content on information diffusion is heterogeneous to the identity of the information source. We argue that user identity affects recipients' perception of the credibility of focal information. Our study offers insights into the information diffusion mechanism in online social networks and provides managerial implications on the strategic utilization of online social networks for marketing communications with customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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