KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.434-445
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2015
In reading news stories online, people are exposed to others' comments to a news story. In spite of popularity of comments to a news story online, the understanding of why and who posts a comment is still lacking. To complement scarcity and have a better understanding of comment-posting online, this study examined psychological factors which affect the likelihood of posting a comment to a news story online. In particular, three variables were considered: The first variable was communication efficacy, that is, an individual's belief about communication practices and systems, under the supposition that the people who have greater levels of communication efficacy are more likely to post a comment. The second variable was perception of public opinion, to test that when and if people judge their position of the issue as favored by the majority, they tend to post a comment. And finally, the tone of existing comments was included, to test if the tone of comments affects the willingness to post a comment. The results showed that firstly, people at a high level of communication efficacy are more likely to post a comment compared to people at the low level of communication efficacy. Secondly, the perception of public opinion partly influenced the willingness to post a comment. Especially, when people believe communication systems contribute to develop society and also when judged that their opinion is the majority's opinion, they are more likely to post a comment. Finally, the tone of the comments influenced the willingness to post a comment only on the condition that people are confident of the communication practice and are exposed to emotional comments.
This work aims to describe pragmatic strategies and linguistic features of replies that occur in the comment section of online newspapers. The dominant media in this digital age is the Internet and its rapid development and expansion of use have contributed not only to the change of the form of production of journalistic texts, but also to the consumption of those texts. In the past, the news was transmitted in a unidirectional way but now readers of online newspapers do not remain passively reading the articles. They actively participate in the exchange of opinions with other readers. The individual consumption of journalistic texts has become a collective and social act. The purpose of the study is to investigate the communication intention of the users of comment sections and analyze the linguistic formulation of replies. We attempt to discover specific aspects of replies and responses for online newspaper articles, considering them as an independent type of Computer Mediated Communication (Internet Mediated Communication). Observing language attitudes appearing in the electronic environment and discovering the characteristics of the Spanish language on the Internet will allow us to contribute to understand the theoretical aspects related to the CMO better.
As the individual participation in online news sites proliferates, the importance of online news comments has been increasing. Social comment services which help people leave comments on news articles using their own SNS (social networking site) accounts have gained popularity recently. Using data gathered from an online news site, this study, therefore, (1) identifies factors differentiating social comments from general comments, (2) examines how social comments are significantly different from general comments in terms of each factor, (3) and further validates how the social comments' characteristics vary among different type of SNS. Then, we investigated this study by applying t-test, ANOVA, and Duncan test of SPSS Statistics. Our results provide insights on the significant differences in all the factors between general and social comments. We also found that there is a significant difference between Facebook and Twitter groups among three types of SNS. The findings of this study would help assess the actual benefit of social comment services as they may provide us with several valuable leads to solve the malicious comments issue. Moreover, they would suggest the need to apply this service to other areas, such as online environments in private and public sectors.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.321-331
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2020
The purpose of this study is to explore the impact of home stay platform on guests' willingness to comment online under the Shared home stay business model. Shared platform of home stay facility in addition to providing a variety of support services, help the landlord to the tenant do offline accommodation services, implementation, trading, will need to take some measures to actively promote the tenant groups to the landlord, the evaluation is objective, effective and sufficient number in order to better promote the sharing credit ecological establishment of home stay facility. In this study, consumers who have used the Shared home stay platform are taken as the research objects. The survey method adopts network questionnaire survey and Likert seven subscales. The statistical software SPSS24.0 program is used to process the data. Firstly, descriptive statistical analysis was conducted, followed by validity analysis and reliability analysis. After the reliability and validity of the questionnaire were determined, correlation analysis and regression analysis were used to verify the proposed hypothesis. The research results of this study are summarized as follows :(1) the usability of platform comment function, guest satisfaction and platform reward have a positive impact on the guest online comment willingness; (2) The credit mechanism of the platform has a positive regulating effect on the process of tenant satisfaction influencing tenant comment intention.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.575-582
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2020
We proposes a method to estimate political preference of users who write comments on internet news. We collected and analyzed a massive amount of new comment data from internet news to extract features that effectively characterizes political preference of users. We expect that it helps user to obtain unbiased information from internet news and online discussion by providing estimated political stance of news comment writer. Through comprehensive tests we prove the effectiveness of two proposed methods, lexicon-based algorithm and similarity-based algorithm.
Based on an online experiment, this research examined how uncivil expressions made by participants from the same political partisan group (in-group) influenced the emotional and behavioral intentions of other in-group members, especially when the incivility was supported by social recommendations such as "recommendations." As predicted, results showed that a higher level of vicarious shame was felt when participants perceived higher levels of incivility. However, no significant effects of social recommendations were found regarding levels of vicarious shame. That is, the level of shame was not significantly different between participants who were exposed to an in-group uncivil comment that received recommendations and participants who were exposed to in-group uncivil comment without recommendations. Findings further found two types of coping strategies -situation-reparation and situation-avoidance - among participants exposed to in-group uncivil comments. Yet no significant effects were found regarding coping strategies in response to the presence of social recommendations. Participants' feelings of shame were positively correlated with both types of coping strategies, supporting findings of previous studies. Implications of this study are further discussed.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.4
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pp.163-169
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2016
This study is to analyze factors affecting a growth of online community with perspectives of social network. Particularly this study tries to explore structural phenomenon built by interactions between users in a certain of free board belonging to the online community, in which focuses on one's writing a comments responding on those of others. With using SNA(Social Network Analysis), the social network data calculated from users' interaction shown as their comments were collected to draw out each individual's centrality value representing the structure of the online community and also we estimated duration time and the number of each comments as a proxy variable representing growth of the online community. And then cause-and-effect relationship between individual's centrality value and the duration time and the number of each comment were analyzed. As a result of the analysis, Core-Periphery, Centralization and Reciprocity have significant effects on the duration time and the number of each comment, therefore those significant values representing online structure will give an implication to manage, to promote the online community, to forecast its evolution path and to build critical policies.
This study investigated the effect of cognitive dissonance that people experience during online communication on face-to-face communication. When people communicate with others on Interne using the comment system, they know that all the people including themselves equally participate in the discussion as one of the many commenters. At the same time, they somewhat distrust other commenters' attitudes because of the Internet anonymity. We name this seemingly contradicting beliefs as cognitive dissonance and examine how these beliefs affect the intention to communicate in face-to-face. Also, the proposed research model includes other factors such as curiosity and the differences in attitudes between online and offline. To verify the hypotheses, a total of 323 comment system users were recruited and show that most of the hypotheses were supported. This study emphasized its implications by examining the reasons when and why people prefer direct communication rather than comment based communication.
We investigate the effect of comment history disclosure on portal news comments. Specifically, based on the scraped news comments from Naver and Daum (two leading Korean news portals), we employ the difference-in-differences estimator to empirically tease out the impact of the comment history disclosure policy implemented in Naver on its news comments. Our result shows that the policy implementation significantly increased the length and the positiveness of online news comments but did not affect their quality.
Many studies in deep learning show results as good as human's decision in various fields. And importance of activation of online-community and SNS grows up in game industry. Even it decides whether a game can be successful or not. The purpose of this study is to construct a system which can read texts and create comments according to schedule in online-community and SNS using deep learning. Using recurrent neural network, we constructed models generating a comment and a schedule of writing comments, and made program choosing a news title and uploading the comment at twitter in calculated time automatically. This study can be applied to activating an online game community, a Q&A service, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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