본 연구는 유권자 연구에서의 정치관심도와 정치이념성향, 그리고 판단/결정 연구에서의 정보탐색목표를 독립변수로 선정하고, 정보탐색양, 탐색패턴, 탐색정보유형을 통해 유권자의 정보탐색행동을 살펴보았다. 실험결과, 탐색양의 경우, 정확목표를 가진 유권자가 보존목표를 가진 유권자에 비해 탐색양이 유의하게 많았다. 탐색패턴의 경우, 대부분의 실험참가자는 속성중심의 탐색패턴을 보였다. 탐색정보의 종류의 경우, 모든 조건에서 유권자는 사회정책을 가장 많이 보았다. 또한 정치관심도가 낮으면서 진보이념을 가진 실험참가자는 대부분의 정보종류에 더 많은 관심을 가지는 반면, 정치관심도가 높으면서 보수이념을 가진 참가자는 정책에 대한 정보에 높은 관심을 가지는 것으로 나타났다.
In this study, we delve into the effects of personalization algorithms on the creation of "filter bubbles," which can isolate individuals intellectually by reinforcing their pre-existing biases, particularly through personalized Google searches. By setting up accounts with distinct ideological learnings-progressive and conservative-and employing deep neural networks to simulate user interactions, we quantitatively confirmed the existence of filter bubbles. Our investigation extends to the deployment of an LSTM model designed to assess political orientation in text, enabling us to bias accounts deliberately and monitor their increasing ideological inclinations. We observed politically biased search results appearing over time in searches through biased accounts. Additionally, the political bias of the accounts continued to increase. These results provide numerical evidence for the existence of filter bubbles and demonstrate that these bubbles exert a greater influence on search results over time. Moreover, we explored potential solutions to mitigate the influence of filter bubbles, proposing methods to promote a more diverse and inclusive information ecosystem. Our findings underscore the significance of filter bubbles in shaping users' access to information and highlight the urgency of addressing this issue to prevent further political polarization and media habit entrenchment. Through this research, we contribute to a broader understanding of the challenges posed by personalized digital environments and offer insights into strategies that can help alleviate the risks of intellectual isolation caused by filter bubbles.
Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.
Korean Government has been actively and aggressively promoted the global e-commerce (or e-trade). However, the global researches regard the Korea as the passive or retrogressive country in e-trade. The purpose of this study is to clarify the change of the policy paradigm on the e-trade of Korea and to search for new paradigm based on the total amendment (or inauguration) of the e-trade promotion law. The research concludes the current political paradigm on "the Designated total solution provider" should be separated from the e-trade infra or platform. More competitive and market-oriented paradigm of the promotion support on e-trade metamediary should be evaluated in terms of facilitator, service provider and collaborator.
본 연구는 지역기반 도서관 포털에 필요한 정책적, 기능적 요건을 도출하고 이를 평가하기 위한 목적으로 수행되었다. 따라서 도서관 포털에 대한 이론적 배경, 지역의 다양한 공공기관의 협력을 바탕으로 통합접근환경을 구축한 사례와 각종 문헌을 분석하고, 이를 통해 지역기반 도서관 포털의 정책적 기능적 요건을 도출하였다. 최종적으로 지역의 실무자와 전문가들을 대상으로 AHP 설문을 수행하여 이들 요건에 대한 중요도를 평가함으로써 연구자가 도출한 요건에 대한 타당성을 객관적으로 검증받고자 시도하였다. 평가결과, 지역기반 도서관 포털의 정책적 요건의 중요도는 표준화, 디지털 장서개발, 운영, 평가 순으로 나타났으며, 기능적 요건은 통합검색, 통합 인터페이스, 정보서비스, 분산환경의 디지털 장서관리, 접근관리 순으로 정책적 요건에 비해 요건들 간의 중요도 차이가 상대적으로 크게 나타났다.
In a very time, the Internet has affected the lives of millions of peoples. Some serious advances have been made in software development, information exchange, publishing, database retrieval, educational opportunities, commercial expansion, political awareness, and more. But this network of network is still in its infancy. More advanced search concept, World Wide Web(or Web) will continue to help users move boldly onto the information highway. It help user work effectively and efficiently. In this article, we explain how to utilize web to enhance research in Industrial Engineering area.
Nowadays a personalization algorithm is gaining huge attention. It gives users selective information which is helpful and interesting in a deluge of information based on their past behavior on the internet. However there is also a fatal side effect that the user can only get restricted information on restricted topics selected by the algorithm. Basically, the personalization algorithm makes users have a narrower perspective and even stronger bias because users have less chances to get views of opponent. Eli Pariser called this problem the 'filter bubble' in his book. It is important to understand exactly what a filter bubble is to solve the problem. Therefore, this paper shows how much Google's personalized search algorithm influences search result through an experiment with deep neural networks acting like users. At the beginning of the experiment, two Google accounts are newly created, not to be influenced by the Google's personalized search algorithm. Then the two pure accounts get politically biased by two methods. We periodically calculate the numerical score depending on the character of links and it shows how biased the account is. In conclusion, this paper shows the formation process of filter bubble by a personalization algorithm through the experiment.
There seems to be a renewed interest in interorganizational relationship to search ofr strategic information partnerships. It is particularly noteworthy that no study has yet reported configurations at the level of interorganizational relationships nor compared such configurations across different types of IOS(interorganizational Infromation System). This paper seeks to uncover dominant configurations of interorganizational relationships across the various types of IOS. We integrate relevant theoretical concepts from transaction cost economics, organization theory and political economy to develop a conceptual model of interorganizational relationships based on the fit between information processing needs and information processing capabilities. We empirically uncover a set of hypothesis toward the patterns of interorganizational relationships. Moreover the implications for further research pertaining to the logic and development of configurations were proposed.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
To make a critical revision on the inherited social problems throughout the time in Mexico, not always turns out to be easy task, especially when the subject is lent to approach it from diverse perspective, one of them, the educative one. To analyze the low quality of the educative supply is complex subject. One of the maximum profits of institutional revolutionary Mexico was the creation of the Public Education Ministry in 1921. In the post-revolutionary and modern period, the seventies were characterized to be applied to the growth the infrastructure and the fortification of the educative system following the policy of "modernization and development". From the eighties, to lift the quality of the education was considered like one of the specific rules in the strategy of the call "educative revolution". In the nineties, through political programs and agreements, structural changes within the educative system were carried out with the intention to lift the quality of the services. In synthesis, the perspective in the educative policy of Mexico during the last thirty years of century xx, or post-revolutionary period, can be understood, from at least five specific conditions: educative profits in cover, modifications in the educational programs and contents, profits in the political agreements between the agents who take part within the educative system, changes and modifications to the laws applicable to the education, and; the search of the fairness through the compensatory programs. This paper tries to give answer to questions such as: The educative system reflects the ideals of the revolution? The present educative system is the product of a truncated revolution or the fruit of an untimely democracy?
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[게시일 2004년 10월 1일]
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