This study investigated the types of intention to use micro-blogging service. In this study, we classified micro-blogging users' motivations using Q methodology which enables measure objectivity with subjective activity like individual thinking and feeling. The results of this study showed that micro-blogging service users' motivationswere classified into four types. Type 1 is 'relationship oriented type' and Type 2 is 'self-expression type.' Type 3 is 'time consumption type' and Type 4 is 'information seeking type.' The findings imply that the characteristics of each user type can be utilized to customize micro-blogging services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3005-3027
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2015
Spam has become one of the top threats of micro-blogging networks as the representations of rumor spreading, advertisement abusing and malware distribution. With the increasing popularity of micro-blogging, the problems will exacerbate. Prior detection tools are either designed for specific types of spams or not robust enough. Spammers may escape easily from being detected by adjusting their behaviors. In this paper, we present a novel model to quantitatively evaluate information diffusion in micro-blogging networks. Under this model, we found that spam posts differ wildly from the non-spam ones. First, the propagations of non-spam posts mostly result from their followers, but those of spam posts are mainly from strangers. Second, the non-spam posts relatively last longer than the spam posts. Besides, the non-spam posts always get their first reposts/comments much sooner than the spam posts. With the features defined in our model, we propose an RBF-based approach to detect spams. Different from the previous works, in which the features are extracted from individual profiles or contents, the diffusion features are not determined by any single user but the crowd. Thus, our method is more robust because any single user's behavior changes will not affect the effectiveness. Besides, although the spams vary in types and forms, they're propagated in the same way, so our method is effective for all types of spams. With the real data crawled from the leading micro-blogging services of China, we are able to evaluate the effectiveness of our model. The experiment results show that our model can achieve high accuracy both in precision and recall.
The current study aims to examine what determinants have influences on voluntary self-disclosure in the usage of micro-blogging. Even though the usages of micro-blogging have increased at an exponential rate in South Korea, it has been not well understood the process in which people voluntarily disclose their self-information. In this regard, we tried to examine self-disclosure process on micro-blogging based on Theory of Planned Behavior (TPB). For this purpose, attitudes towards self-disclosure, subjective norm, and perceived behavioral control were set as the antecedents to self-disclosure behavior. The influences of factors including privacy concern, playfulness, informational motivation for social participation, and relational motivation on the attitude were also investigated. The results of an online survey revealed that attitude toward self-disclosure, subjective norm, and perceived behavioral control anticipated the self-disclosure behavior at a statistically significant level. The attitude was not influenced by privacy concern, informational and relational motivation, but by playfulness. The implications of these results are also discussed.
In recent years, micro-blogging services such as 'Twitter' and 'Me2day' have rapidly become major social networking services. However, it is difficult to grasp the relationship between a user and his/her friends in these micro-blogging services because they simply list messages between them in chronological order. In this paper, we propose a visual analytics system that can help the user intuitively understand relationships with their friends on micro-blogging services by enabling them to analyze the messages quantitatively, qualitatively and temporally. In the visual analytics system, we also present a tool to provide the user with valuable advices after classifying the changing relation patterns with his/her friends, which in turn contributes to improving relationships with friends. The proposed system was successfully implemented as smartphone applications to show its potential to be a tool for analyses and improvement of social relations in micro-blogging services.
The purpose of this research is to investigate the effects of fashion companies' micro-blogging marketing activities on Chinese consumer attitudes and purchasing intentions. In this research, the technology acceptance model (TAM) was used as the research framework, and innovativeness, self-efficacy, and perceived enjoyment variables were included in the model. Through an online survey, 195 respondents participated in this study. The results were as follows: fashion innovation and self-efficacy have a significant positive effect on perceived usefulness, as well as ease of use. These two factors have a significant positive effect on perceived enjoyment. Furthermore, and most significantly, this perceived enjoyment has a significant effect on the consumer's attitude toward the company, and intention to purchase the fashion company's products.
Social networking services provide individuals with an easy approach for exchanging messages with others based on interpersonal relationships. However, why individuals spread marketer-generated content (MGC) in their online social circles remains unclear. Therefore, we develop a theoretical model to examine how social capital, intrinsic motivations, personal perceptions, past behavior, and personal traits influence MGC sharing behavior of social media users in micro-blogging context. Data collected from 319 social networking users support the proposed model. The results from partial least squares analyses show that enjoyment, perceived control, and outcome expectations are significant indicators of individual's MGC sharing intention in the social broadcasting environment. Results also suggest that social capital, users' intention, and past behavior positively influence the MGC sharing behavior of users. Moreover, individual prevention pride exhibits a significant interaction effect on the relationships between users' MGC sharing and its antecedents. Implications for research and practice are discussed.
Social network service is service that enables the human network to be built up on web. It is important to record users' information simply and establish the network with people based on the information to provide with the social network service effectively. But it is very troublesome work for the user to input his or her own information on the mobile environment. In this paper we suggested a system which classifies users' behavior using context and creates blogging sentences automatically after inferring the destination. For this, users' behavior is classified and the destination is inferred with the sequence matching method using Naive Bayes classification. Then sentences which are suitable for situation is created by arranging the processed context using the structure of 5W1H. The system was evaluated satisfaction degree by comparing the created sentences based on actually collected data with users' intension and got accuracy rate of 88.73%.
Twitter has been continuously growing since October, 2006. Especially, not only the users and the number of messages have been increasing but also a new concept in social networking called 'micro blogging' has diffused. Within Korea, service such as 'me2day' has already been introduced and the improvement of internet accessibility within mobile devices is expected to expand the 'micro blogs'. In this point, this research is executed to study the new medium, 'micro blog'. To do so, we collected and analyzed Twitter logs of Korean users. Especially, we were curious about the extreme heavy users using Twitter, despite of the linguistic and cultural barrier of the foreign service. Who they are, why and how they use the 'micro blog'. First, we reviewed the general aspect of followers and messages by collecting a certain number of random samples. Using the Lorenz curve we found out that there was the imbalance within the users and based on this phenomenon we deducted an extreme heavy user group. In order to perform further analysis, log analysis was performed on the extreme heavy users. As the result, the users used multiple mobile and desktop 'Twitter' clients. The usage pattern was similar to that of internet usage time but was used during their "micro" time. The users using 'Twitter' not only to spread messages about important information, special events and emotions, but also as a habitual 'chatting tool' to express ordinary personal chats similar to SMS and IM services. In this research, it is proved that 68% of the total messages were ordinary personal chats. Also, with 24% of the total messages were retweets, we were able to find out that virtually connected 'people' and 'relationships' acted as the dominant trigger of their articulation.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2010.08a
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pp.81-88
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2010
오늘날과 같은 정보통신 발달의 시대에서 정보 전달의 신속성과 접근성을 보장하는 것은 정보서비스 기관의 경쟁력 강화에 매우 중요한 일이다. 마이크로 블로깅을 제공하는 서비스 중 하나인 트위터는 web 2.0 서비스의 대표주자로 시 공간을 초월한 도서관 정보서비스의 신속성과 접근성을 지원하는 강력한 도구로 부상하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내외 도서관의 트위터를 중심으로 마이크로 블로깅을 활용한 정보서비스 적용사례를 조사하고 이와 같은 신기술 적용 활성화를 위한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서 조사한 사례는 미국 의회도서관, 미국 뉴욕 공공도서관, 영국 국립 도서관, 국내의 국립중앙도서관 디브러리, 포항공대 도서관인 포스텍 도서관 이고 주요하게 트위터의 수치적인 현황, 활용 목적, 내용, 이용하는 인터페이스 측면들을 조사 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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