FARISKA, Putri;NUGRAHA, Nugraha;PUTERA, Ika;ROHANDI, Mochamad Malik Akbar;FARISKA, Putri
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.61-67
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2021
The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.
Due to COVID-19, the importance of non-face-to-face counseling is increasing as the face-to-face counseling method has progressed to non-face-to-face counseling. The advantage of non-face-to-face counseling is that it can be consulted online anytime, anywhere and is safe from COVID-19. However, it is difficult to understand the client's mind because it is difficult to communicate with non-verbal expressions. Therefore, it is important to recognize emotions by accurately analyzing text and voice in order to understand the client's mind well during non-face-to-face counseling. Therefore, in this paper, text data is vectorized using FastText after separating consonants, and voice data is vectorized by extracting features using Log Mel Spectrogram and MFCC respectively. We propose a multi-emotion recognition model that recognizes five emotions using vectorized data using an LSTM model. Multi-emotion recognition is calculated using RMSE. As a result of the experiment, the RMSE of the proposed model was 0.2174, which was the lowest error compared to the model using text and voice data, respectively.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.75-76
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2008
Mobile devices are being widely used to access Internet contents. However, most available web pages are designed for desktop computers and consequently it is inconvenient to browse large web pages on mobile devices with small screen. Text identification is a process to extract texts from the body of a web page, which are then displayed in a comfortable way for reading. In this paper, we propose a text extraction scheme and discuss its implementation.
These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.
Kim, Seung-Cheol;Kim, Jin-Sook;Monoldorova, Sezim;Cho, Jang-Eun;Hong, Minsun;Jeon, Bo-Young
Korean Journal of Veterinary Service
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v.41
no.4
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pp.239-244
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2018
Mycobacterium tuberculosis (M. tuberculosis) complex is the causative agent of tuberculosis (TB) in humans and bovine TB in mammalian hosts and grows very slowly. Selenium is a central molecule in nitrogen metabolism and an essential ingredient for all living cells and glutamic acid. The effects of selenium on the growth of M. tuberculosis, a representative slow-growing Mycobacterium species, were investigated and measured using the BacT Alert 3D System (MB/BacT System). Sodium selenate, at a final concentration of $10{\mu}g/mL$, reduced the average time-to detection (TTD) to 197.2 hours (95% confidence interval (CI), 179.6~214.8) from 225.1 hours (95% CI, 218~232.0) in the control culture media (P<0.05). The TTD did not increase with $\text\tiny{L}$-glutamate concentrations up to $10{\mu}g/mL$, but a significant reduction in the TTD was observed in the presence of $20{\mu}g/mL$${\text\tiny{L}}$-glutamate in culture media (P<0.05). In conclusion, selenate and ${\text\tiny{L}}$-glutamate enhance the growth of M. tuberculosis.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1998.09a
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pp.83-98
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1998
Who needs Media Asset Management? ◆ Publishers ◆ Any company publishing newspapers, magazines, catalogs or web sites. ◆ Content Creators ◆ Companies who create content for use in their business ◆ Broadcasters, Advertising Agencies, Studios, Sports Houses (NBA, NFL), Corporate Training Depts, Retailers ◆ Content Distributors ◆ Cable Operators, Telecoms, Internet Service Providers, Online Service Providers Who needs Media Asset Management? ◆ There's a LOT of money being spent on this kind of technology, and not just by 'media' companies ◆ Retailers, for catalogs, web sites, call centers ◆ Chems/Pharms, for drug. discovery, knowledge management ◆ Legal, for document and knowledge management ◆ Federal, for video surveillance and knowledge management ◆ Manufacturing, for integration of CAD, text and business-to-business applications ◆ Anyone with a Web/Content Management challenge(omitted)
The purpose of this study is to investigate women's radio talk program and evaluate its possibilities and limitation from the point of feminist perspective. The theoretical framework is based on feminist studies and text analysis of talk show. Existing studies regarding talk show are mainly focused on television. But radio talk show is one of general entertainment and it's influences on minorities are still significant. is the most representative women's radio talk program in Korea. It has been broadcasted over 10 years and very popular among Korean housewives. The audience of this program call themselves schoolfellow, and call the program 'school of women'. The media text of is mainly consisted of letters from women audiences, and they are selected by producers. So the text is made by both audiences and producers. The unique combination of this process produces complicated discourses which contain women's experiences in letters and station's considerations through safekeeping. The problems investigated in this study are as follows: First, What discourses are produced in this program? Second, Alternative possibilities can be seen in this program in feminist perspectives? Text analysis of 1week(2000.9.18-9.24) and interview with producers are accomplished to this purposes. In the text analysis, subject matters, inscribed women's position, values of the letters are revealed. Most of the subject matters are family affairs. Some are socially oriented but family and home are the predominant category of women's letters. And the position of women subject is defined in the domestic network. They are nameless but the mother, wife, daughter, daughter-in-law of other people. In value, family-oriented value and small happiness in everyday life are generally appeared. But these values are essentially coincide with the values of status quo. The answers of the conflict are not public but individualized. And acception the status quo is presented as the wisest decision, But ` has many implications in relation to women's sharing of their experience, and construction of imagined community in media. Women continuously interact each other revealing and discussing their experiences and sometimes their social practices are stirred through this media sphere. So we see the 'emotional union' among women are formed through radio. The limitation of this program is very apparent: it's patriarchic values, acception of status quo, and individualization of the women's problems. But in the same time we can read coexisting it's latent possibilities: the possibilities of women's public sphere. But it is completely alternative women's sphere in feminist perspectives. It renders women opportunities to participate public media and share with other women, and collaborate with their problem.
This paper discusses a new weighting method for text analyzing from the view point of supervised learning. The term frequency and inverse term frequency measure (tf-idf measure) is famous weighting method for information retrieval, and this method can be used for text analyzing either. However, it is an experimental weighting method for information retrieval whose effectiveness is not clarified from the theoretical viewpoints. Therefore, other effective weighting measure may be obtained for document classification problems. In this study, we propose the optimal weighting method for document classification problems from the view point of supervised learning. The proposed measure is more suitable for the text classification problem as used training data than the tf-idf measure. The effectiveness of our proposal is clarified by simulation experiments for the text classification problems of newspaper article and the customer review which is posted on the web site.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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1999.11b
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pp.209-213
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1999
In the society of the 21\ulcorner century under multiphase media conditions, the rapidly glowing electronic media will replace the conventional paper media in a variety of areas. However, if human being still has an affinity for paper media and an instinct for hardcopy from electronic-based text or image, the new market will be created for the paper industry. To what extent the consumer choses paper media for output will depend upon the availability of functions of paper media appealing to human senses; i.e., "sensory functions of paper". As a whole, on-demand type personal as well as business communications will increase in the next century and this trend will lead certainly to a rapidly expanding "contents hardcopy market". The technological progress of the paper industry in the 21\ulcorner century depends upon the market needs for higher products quality and higher efficiency of manufacturing process as well as an endeavour to overcome constraints from forest resource, energy, and environmental issues. Under the conditions with above constraints, the paper media will be polarized into two categories; (1)paper for higher image reproduction capability for original image or text and (2)paper for lower reproduction but with higher appeals for human senses. To cope with these trends, psycho-physical analysis and a sensory engineering approach for developing new paper media is vitally required. Also newly emerged roles of paper physics in the multimedia age is pointed out associated with sensory functions of paper that are not well-understood so far.
The presence of traditional media content on online platforms is one of the critical issues nowadays, and Article 17 of the European Media Freedom Act (EMFA) seeks to regulate this. However, it can be seen that the current version of the text is not yet free of flaws: both its harmonisation with the Digital Services Regulation, its use of definitions and the media fast track mechanism it contains would require careful legislative scrutiny before the final text is adopted. The article examines if the self-declaration procedure envisaged by the EMFA would create a loophole for rogue media actors and bring confusion at both the European and horizontal levels or if it would fit the original goal of the EMFA, which is to improve the functioning of the internal European media market and to reinforce the independent media.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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