• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.105-129
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• 2013

This study draws important factors in electronic Word-of-Mouth (eWOM) and examines how these influence the building of customer loyalty. eWOM is viewed as social communication between customers and sellers, and thus the communicative action theory is applied. With the theory, we identify reviewer and seller as influential players on customers, and derive important factors such as correctness and veracity of reviews from the reviewers' action, and information compactness and adequacy from the seller's action. We propose these constructs as antecedents of customer loyalty and further hypothesize their curvilinear impacts as follows: the marginal impacts of veracity and correctness will decrease as veracity and correctness increase, and the marginal impacts of compactness and adequacy will increase as compactness and adequacy increase. The result indicates that only the seller's action has a curvilinear impact, whereas the reviewer has proportional positive impact on customer loyalty. This study indentifies important factors in eWOM from a critical social theory perspective and validates them using the positivistic approach. For practitioners, it discusses the important factors in eWOM with the identification of the individuals who are responsible for these factors.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.218-223
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• 2021

The five elements of big data are said to be Volume, Variety, Velocity, Veracity, and Value. Among them, data lacking the Veracity of the data or fake data not only makes an error in decision making, but also hinders the creation of value. This study analyzed YouTube's revenue structure to focus the effect of data integrity on data valuation among these five factors. YouTube is one of the OTT service platforms, and due to COVID-19 in 2020, YouTube creators have emerged as a new profession. Among the revenue-generating models provided by YouTube, the process of generating advertising revenue based on click-based playback was analyzed. And, analyzed the process of subtracting the profits generated from invalid activities that not the clicks due to viewers' pure interests, then paying the final revenue. The invalid activity in YouTube's revenue structure is Raw Data, not pure viewing activity of viewers, and it was confirmed a direct impact on revenue generation. Through the analysis of this process, the new Data Value Chain was proposed.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제50권4호
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• pp.207-208
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• 2020

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.265-274
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• 2017

본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.

• 한국습지학회지
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• 제18권1호
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• pp.100-112
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• 2016

최근 국내 외 수자원 정책의 방향은 전통적인 이 치수 부문과 함께 삶의 질을 향상을 위해 지속가능한 물 관리에 대한 필요가 강조되면서 수자원 정보의 수집, 관리 및 제공의 중요성이 증대되고 있다. 과거 수자원 정보는 제공하고자 하는 목적을 이미 정하고 거기에 맞도록 데이터를 효과적으로 분석하는 기술에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 최근에는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 연계함으로써 새로운 가치를 도출할 수 있는 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 부각되면서 수자원 정보에도 변화를 가져오고 있다. 이에 본 논문에서는 수자원 정보 관리의 패러다임 변화에 능동적으로 대처하고, 수자원 정보의 효율적인 관리 및 이용을 위해 수자원 분야에서 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 적용 방안을 검토 및 제언하고자 하였다. 국내외 수자원 정보 관리의 현황과 방향을 살펴보고, 빅 데이터의 3대 요소인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)과 함께 추가적으로 언급되고 있는 정확성(Veracity), 가치(Value)개념을 연계하였다. 그리고 클라우드 컴퓨팅을 통해 증가하는 수자원 관련 빅 데이터와 수요자의 변화에 대해 신속하고 유연한 대처방안에 대하여 논의하였다. 앞으로의 수자원 정보 관리는 정보의 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 등의 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 적용을 통한 인명과 재산의 보호 등 공공의 목적, 물 관리 및 재난의 예방과 대응에 필요한 정확한(Veracity) 정보의 생산, 그리고 다른 분야와의 융합 등에 적극적으로 활용함으로써 수자원 정보의 가치(Value)를 높이는 방행으로 나아가야 한다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.51-72
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• 2023

지능정보사회에서 디지털 리터러시는 필수사항이며, 리터러시 교육이 활발히 시행되고 있다. 디지털 리터러시 수준이 올라갈수록 프라이버시 우려가 증가하는데, 이는 디지털 서비스 이용을 저해할 수 있다. 이 연구에서는 스마트기기 활용 역량과 프라이버시 우려와의 관계에서 온라인 사회참여 활동과 정보 사실성 판단 능력의 매개효과와 프라이버시 리터러시의 조절효과를 검증하였다. 스마트기기를 사용하고 온라인 활동을 하는 13세 이상의 동일 패널 7,737명의 2020년과 2021년 실시한 한국미디어패널 조사 자료를 활용하였다. 주요 변인의 비교 및 분석을 위해 SPSS(v26.0)와 PROCESS Macro(v4.1, Model 15)를 이용하였다. 2020년과 2021년의 비교에서 스마트기기 활용역량과 프라이버시 리터러시는 증가 하였지만, 프라이버시 우려와 정보 사실성 판단 능력, 온라인 사회참여 활동은 감소하였음을 보았다. 분석 대상 전체와 통제 집단에서 프라이버시 우려와 정보 사실성 판단 능력의 평균간 차이가 상대적으로 크게 감소하였으며, 통계적으로도 그 차이가 유의미하다. 연구모형 검증 결과, 스마트기기 활용역량이 프라이버시 우려에 미치는 영향은 2020년과 2021년 모두 증가하는 유의적인 효과를 확인하였으며, 온라인 사회참여 활동의 매개효과와 프라이버시 리터러시의 조절된 매개효과도 확인되었다. 정보 신뢰성 판단 능력은 2020년에 유의적이지 않지만, 2021년에는 유의한 매개효과와 조절된 매개효과도 확인되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.413-414
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• 2019

빅데이터는 초기에는 개념적인 접근으로 대용량의 데이터로 정의하기도 하였으나 지금은 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하여 가치 창출까지의 개념으로 확산되고, 최근에는 정확성(Veracity), 가변성(Variability), 시각화(Visualization) 개념까지 새롭게 추가되어 7V로 제시되기도 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3868-3888
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• 2022

A widely used social networking service like Twitter has the ability to disseminate information to large groups of people even during a pandemic. At the same time, it is a convenient medium to share irrelevant and unverified information online and poses a potential threat to society. In this research, conventional machine learning algorithms are analyzed to classify the data as either non-rumor data or rumor data. Machine learning techniques have limited tuning capability and make decisions based on their learning. To tackle this problem the authors propose a deep learning-based Rumor Detection Neural Network model to predict the rumor tweet in real-world events. This model comprises three layers, AttCNN layer is used to extract local and position invariant features from the data, AttBi-LSTM layer to extract important semantic or contextual information and HPOOL to combine the down sampling patches of the input feature maps from the average and maximum pooling layers. A dataset from Kaggle and ground dataset #gaja are used to train the proposed Rumor Detection Neural Network to determine the veracity of the rumor. The experimental results of the RDNN Classifier demonstrate an accuracy of 93.24% and 95.41% in identifying rumor tweets in real-time events.

• 한국심리학회지:법
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• 제12권1호
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• pp.53-73
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• 2021

본 연구는 폴리그래프 검사에서 라포 형성 여부에 따른 피검사자의 심리생리적 반응 차이를 비교한 실험연구이다. 본 연구는 참가자 간 설계로 진실성과 라포 형성 여부에 따라 조건별로 일반 성인 84명을 무작위 할당하여 심리생리적 반응을 ESS(Empirical Scoring System) 총점으로 측정하였다. 제한된 시간 내 간단한 몇 가지 과제를 수행하도록 한 뒤, 수행한 과제에 대하여 진실 조건의 참가자는 실제 자신의 점수대로 자체 채점을 하고, 거짓 조건의 참가자는 실제 자신의 점수보다 더 높게 점수를 위조하도록 조작하였다. 이후 모든 참가자는 사전면담 단계와 본 검사 단계 순으로 폴리그래프 검사를 받았다. 라포형성 조건과 라포비형성 조건은 각각 구조화된 스크립트로 사전면담을 실시하여 조작하였다. 분석결과, 진실성과 라포 형성 여부에 따라 피검사자의 ESS 총점에 유의미한 차이가 있었다. 진실 집단은 라포 형성 조건에서 라포 비형성 조건보다 ESS 총점이 양(+)의 방향으로 유의미하게 더 커서 진실 반응이 두드러지게 나타났다. 그러나 거짓 집단은 라포 형성 조건에서 라포 비형성 조건보다 ESS 총점이 음(-)의 방향으로 유의미하게 더 크진 않았다. 본 연구 결과를 바탕으로 폴리그래프 검사의 사전면담 단계에서 라포 형성의 중요성과 언어적·비언어적 라포 형성 기법의 매뉴얼화 필요성을 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.16-24
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• 2020

본 연구는 이용과 충족 이론을 기반으로 소셜네트워크 서비스인 SNS 내에서 이루어지는 스토리텔링 요인이 소비자의 반응에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구는 수도권 대학교에 재학중인 대학생 120명을 대상으로 분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 스토리텔링 요인 중 관련성과 진실성은 명확성에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 진실성만이 미디어 인물과의 정서적 애착 관계를 가지는 준사회적상호작용에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 준사회적 상호작용은 콘텐츠 태도, 구전의도에 순차적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 입장에서 SNS 스토리텔링이 미치는 영향에 관해 다룬 연구로 스토리텔링 측면에서 SNS 전달방식이 강화되어야 하는 구성요인을 규명함과 동시에, 소비자와 준사회적상호작용을 증가시킴으로써 콘텐츠 태도와 구전 의도를 높일 수 있다는 실무적 시사점을 제공하고 있다.