Users in social media post various types of opinions such as product reviews and movie reviews. It is a common trend that customers get assistance from the opinions in making their decisions. However, as opinion usage grows, distorted feedbacks also have increased. For example, exaggerated positive opinions are posted for promoting target products. So are negative opinions which are far from common evaluations. Finding these biased opinions becomes important to keep social media reliable. Techniques of opinion mining (or sentiment analysis) have been developed to determine sentiment polarity of opinionated documents. These techniques can be utilized for finding the biased opinions. However, the previous techniques have some drawback. They categorize the text into only positive and negative, and they also need a large amount of training data to build the classifier. In this paper, we propose methods for discovering the biased opinions which are skewed from the overall common opinions. The methods are based on angle based outlier detection and personalized PageRank, which can be applied without training data. We analyze the performance of the proposed techniques by presenting experimental results on a movie review dataset.
With the development of social media services in the era of Web 2.0, the public opinion formation site has been partially shifted from the traditional mass media to social media. This phenomenon is continuing to expand, and public opinions on government polices created and shared on social media are attracting more attention. It is particularly important to grasp public opinions in policy formulation because setting up educational policies involves a variety of stakeholders and conflicts. The purpose of this study is to explore public opinions about education-related policies through an empirical analysis of social media documents on education policies using opinion mining techniques. For this purpose, we collected the education policy-related documents by keyword, which were produced by users through the social media service, tokenized and extracted sentimental qualities of the documents, and scored the qualities using sentiment dictionaries to find out public preferences for specific education policies. As a result, a lot of negative public opinions were found regarding the smart education policies that use the keywords of digital textbooks and e-learning; while the software education policies using coding education and computer thinking as the keywords had more positive opinions. In addition, the general policies having the keywords of free school terms and creative personality education showed more negative public opinions. As much as 20% of the documents were unable to extract sentiments from, signifying that there are still a certain share of blog posts or tweets that do not reflect the writers' opinions.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.31-38
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2013
The evolution of the Web from Web 1.0 to Web 2.0 has brought up new platforms as SNSs(Social Network Service) that are used by users to articulate and manage their relationships. SNSs are an online phenomenon which has become extremely popular. A SNS essentially consists of a representation of each user, his/her social links, and a variety of additional services. SNSs are increasingly attracting the attention of academic and industry researchers. What makes SNS unique is that they have a relationship with friends. The friend recommendation is one important feature of social networking services. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose an efficient data processing method for social data. We study previous researches about social score in social network service. Our ESS(Efficient Social Score) is computed by both friendship weight and score of a document that was tagged by a user's friends. Our experimental results also confirm that our method has good performance.
This study investigated the improvement of safety certification marking method and location marked on temporary equipments in order to guarantee the quality and safety of temporary equipments. The survey was performed for the stakeholder (manufacturers, lessors, and users) to find out the effective way that all stakeholder can agree each other. The main reason which users checked the safety certification making is that the mandatory safety certification marking can prevent the usage of poor and illegal temporary equipments. For the marking method, all stakeholder agreed that a depressed engraving method was an effective and usable displaying method. The opinions about the position of safety certification marking among the users, lessors, and manufacturers did not come into the agreement. The manufacturers preferred the marking position in which the engraving process is easy, but users wanted the conspicuous place such as vertical member. However, it is necessary to continuously study ways to adopt the position preferred by the users.
Kim, Jun-Yeong;Jo, Kyeong-Ho;Park, Jun;Jung, Se-Hoon;Sim, Chun-Bo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.9
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pp.1108-1121
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2019
As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.
This paper investigates the influence of social networks on the satisfaction and loyalty of online game users. We gather the resulting questionnaires written by all respondents and compare social networks of users in the online game world. Social networks of online game users influence a sense of community. In consequence, the community sense influences the satisfaction and loyalty of online game users, respectively. Therefore, the companies which produce an online game and provide various services to users should consider the social networks and communities of their game users. Especially they have to try to manage the users who are the opinion leaders of the online game. If the companies make good relationships with users who are the opinion leaders of the online game, they would easily improve the loyalty of ordinary users by performing word-of-moth marketing of the users' opinions concerning about the online game.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.3
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pp.18-26
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2011
Social network services whose users increase rapidly is the online services that reflect social network. They are used for various purposes such as strategy of election, commercial advertisement and marketing, educational information sharing and exchange of medical knowledge and opinions. These services make users form social networks with other users who have common interests and expand their relationships by releasing their personal information and utilizing other users' social networks. However, the social network services based on open and sharing of information raise various security threats such as violation of privacy and phishing. In this paper, we propose a group key management scheme and protocols using key rings to protect communication of small groups in social network services.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.21
no.2
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pp.159-170
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2010
A survey was conducted with 155 professors in 23 universities in Seoul. The survey investigated recognition and the present condition of FISP among those professors, the results of which were analyzed in terms of three aspects: recognition of FISP, utility and implementation of FISP, and FISP users' satisfaction and opinions. of professors, FISP users were most frequently using it to write a treatise, while non-FISP users failed to use it because they had no information of its existence. Both FISP and non-FISP users significantly favored implementation of FISP and showed very positive intention of using it.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.36
no.3
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pp.69-91
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2002
This study examines overall user experience associated with Web search engine use including selection, usage of search features, evaluation. The data were collected through individual interviews with 28 faculty members and graduate students. It was found that users tend to select a search engine based on experience and knowledge of certain features and familiarity with an engine itself more than based on previous experience with search results. The results showed the users had mixed opinions regarding cross language retrieval while they did not believe the usage of operators effect the search results. It appears that users are interested in interface design as well as the accuracy of search results.
In the context of globalization, circulation between cities has become more frequent. The airport is no longer just a place for boarding, disembarking, and transportation, but a public place that serves as the communication function of the "aviation city". The intervention of public art in the airport space not only gives users a sense of space experience, but also becomes a unique carrier for city and country image shaping. The purpose of this paper is to study the emotional value brought by airport public art to users, and to investigate the correlation analysis of public art design elements and user preferences based on this premise. The research methods are machine learning method and SPSS 21.0. The user's emotional value is introduced in the big data evaluation, and the preference and inclination of airport users to various elements of public art are analyzed by questionnaire. Through the research conclusion, the preference and main contradiction of users in the airport for the four dimensions of public art design elements are obtained. Opinions and optimization methods to provide reference data and theoretical support for public art design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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