The purpose of this study was to analyse a causal relationship between collective emotion and behavior to sport issues in SNS. For the purpose, 5 sports issues with obvious collective behavior and 5 concerned articles in typical portal sites were selected. From those, each 100 comments with highest recommendation and 5 obvious actions made by the crowd were sampled as the analysis subjects. The results of statistical analyses on collective emotion and behavior materials were as follows. First, collective emotions showed differences by the sports issues. Second, there was a significant causal relationship between collective emotion and behavior in SNS. This study could receive a favorable evaluation due to the statistical analysis on a causal relationship between collective emotion and behavior.
It is very important to understand system behaviors in collective pattern for each knowledge domain. However, there are structural limitations to represent collective behaviors because of the size of system components and the complexity of their interactions, causing the state explosion problem. Further composition with other systems is mostly impractical because of exponential growth of their size and complexity. This paper presents a practical method to model the collective behaviors, based on a new concept of domain engineering: behavior ontology. Firstly, the ontology defines each collective behavior of a system from active ontology. Secondly, the behaviors are formed in a quantifiably abstract lattice, called common regular expression. Thirdly, a lattice can be composed with other lattices based on quantifiably common elements. The method can be one of the most innovative approaches in representing system behaviors in collective pattern, as well as in minimization of system states to reduce system complexity. For implementation, a prototype tool, called PRISM, has been developed on ADOxx Meta-Modelling Platform.
The goal of this study is to verify the effectiveness of collective leadership. Specifically, we examine the direct effect of collective leadership on creative behavior and how this relationship is affected indirectly by organization-based self-esteem. Further, we identify the conditional indirect effect psychological safety has in moderating this mechanism. To minimize the common method bias, job rank and the affectivity in work situations were set as control variables. After excluding ten univariate outliers from 319 responses that were collected, a total of 309 samples were used for analysis. Our findings showed that collective leadership has a positive effect on the creative behavior of organization members, and that organization-based self-esteem played the role as partial mediator in the relationship between collective leadership and creative behavior. Also, the conditional indirect effect of psychological safety was found to be significant in the 'high' and 'very high' percentile levels, but not in the 'very low,' 'low,' and 'middle' levels. Together, the findings imply that when leaders at organizations promote members' organization-based self-esteem and creative behavior through collective leadership, it can be more effective when members feel high psychological safety in the organization.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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pp.323-326
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1996
In this paper, we propose a new method of the communication system for cooperative behavior and control in a collective autonomous mobile robots. A communication function among the collective robots is essential to intelligent cooperation. In general, global communication is effective for small number of robots. However when the number of robot goes on increasing, this becomes difficult to be realized because of limited communication capacity and increasing amount of information to handle. And also the problems such as communication interference and improper message transmission occur. So we propose local communication system based on infrared sensor to realize the cooperative behavior and control as the solution of above problem. It is possible to prevent overflow of information and exchange of complex information by combining communicate a specific robot. At last we verify the effectiveness of the proposed communication system from example of cooperative behavior.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권2호
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pp.113-122
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2015
Collective intelligence can be an influential factor of decision-making based on collaboration and information exchange between individuals. Our study explores whether collective intelligence can mitigate the loss aversion effect, bias and error in human judgment, and collective intelligence in online communities can reduce the loss aversion effect. Our community settings display both individual-level and group-level loss aversion effect, investigate effective collective intelligence characteristics like investment commitment, participant experience. Using a multi-method approach our research comprises a web-based experiment with 100 participants investing 3 situations from a real-world community, data from a survey measuring loss aversion behavior of participants. The results suggest the loss aversion effect mitigates under the online-circumstance. Overall, our results suggest that, while collective intelligence mitigates the loss aversion effect, participants do not transfer these results to other settings.
Purpose: The purpose of this study was to identify factors related to nurses' organizational citizenship behavior using multilevel analysis which included both nurse characteristics at individual levels and nursing unit characteristics at group levels. Methods: The sample was composed of 1,996 nurses who were selected from 182 nursing units in 28 hospitals in six metropolitan cities and seven provinces using cluster sampling. Data were collected using self-reported questionnaires from February to March 2006. Results: The results of the study indicated that individual level variables related to organizational citizenship behavior were religion, job position, clinical career, self efficacy, positive affectivity, and supervisor support. The group level variables related to organizational citizenship behavior were collective efficacy, number of nurses in a nursing unit, and the average salary level of a nursing unit. 30.9% of individual level variances of organizational citizenship behavior were explained by the nurses' individual level variables. The explanatory power of group level variables, which is related to group level variances of organizational citizenship behavior, was 75.5%. Conclusion: This research showed that it was necessary to develop appropriate strategies related to not only individual factors, but also higher-level organizational factors such as collective efficacy, to improve individual performances in the hospital.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권4호
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pp.1-17
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2010
As web technologies evolve and so-called Web 2.0 technologies appear, collective intelligence is being applied in widespread areas. In general, mass collective intelligence like Wikipedia is created, revised, and managed by anonymous participants in an uncontrolled system. Thus, the knowledge provided by mass collective intelligence may be distorted, and may not be true, which may affect the user acceptance behavior. However, there have been few academic studies that analyzed the factors that affect user acceptance of mass collective intelligence, and their relationships. Under this academic background, we develop a model to examine how mass collective intelligence is accepted by users. The theoretical model is validated through an online survey of the Wikipedia users from three universities in Korea. The results reveal that the users will have positive attitude towards adopting mass collective knowledge when they perceive that the knowledge from mass collective intelligence is useful. We also find that the perceived usefulness of the knowledge is affected by perceived knowledge quality and trust in knowledge contributors. The results also suggest that perceived knowledge quality is determined by perceived level of collaboration, perceived objectivity, and recipient expertise, whereas trust in knowledge contributors is determined by natural propensity to trust and perceived objectivity. Theoretical and practical implications about mass collective knowledge are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.912-928
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2019
Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.
In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is simulated and suppressed by other robot using communication. Finally much simulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy.
The purpose of this study is to research the effect of organizational culture on trust and communication. Also, the study explores whether trust and communication affects innovative behavior and the mediation effect on innovative behavior among organizational culture, trust and communication. This study analyzed the mediating effect with SEM using data from the HCCP in 2015. The results of the study are as follows. First, it was found that innovative, collective and rational culture positively influence but hierarchical culture negatively influence trust and communication. Second, trust and communication have a positive effect on innovative behavior and trust has a positive effect on communication. Third, the effect innovative, collective hierarchical and rational culture on innovative behavior is mediated through trust and communication. Therefore, this study suggests creating an innovative, relationship-based and goal-oriented organizational culture which increases trust and communication that facilitates innovative behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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