Twitter has the fast propagation and diffusion of information compare to other SNS. Therefore, many researches about detecting real-time event using twitter are progressing. Twitter real-time event detecting system assumes every twitter user as a sensor and analyzes their written tweet in order to detect the event. Researches that are related to this twitter have already obtained good results but confronted the limits because of some problems. Especially, many existing researches are using the method that can trace an event location by using GPS coordinate. However, it can be suggested a definite limitation through the present user's skeptical responses about making personal location information public. Therefore, this paper suggests the method that traces the location information in tweet contents text without using the provided location information from twitter. Associated words were grouped by using the keyword that extracted in tweet contents text. The place that the events have occurred and whether the events have surely occurred are detected by this experiment using this algorithm. Furthermore, this experiment demonstrated the necessity of the suggested methods by showing faster detection compare to the other existing media.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.5
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pp.7-18
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2017
Recently, the number of SNS user has rapidly increased due to smart device industry development and also the amount of generated data is exponentially increasing. In the twitter, Text data generated by user is a key issue to research because it involves events, accidents, reputations of products, and brand images. Twitter has become a channel for users to receive and exchange information. An important characteristic of Twitter is its realtime. Earthquakes, floods and suicides event among the various events should be analyzed rapidly for immediately applying to events. It is necessary to collect tweets related to the event in order to analyze the events. But it is difficult to find all tweets related to the event using normal keywords. In order to solve such a mentioned above, this paper proposes A Generation and Matching Method of Normal-Transient Dictionary for realtime topic detection. Normal dictionaries consist of general keywords(event: suicide-death-loop, death, die, hang oneself, etc) related to events. Whereas transient dictionaries consist of transient keywords(event: suicide-names and information of celebrities, information of social issues) related to events. Experimental results show that matching method using two dictionary finds more tweets related to the event than a simple keyword search.
The advancement of information technologies including the Internet has affected the way of social information processing as well as brought about the paradigm shift to the information society. Accordingly, it is very important to study the process of social information processing over the digital media through which social information is generated, distributed, and led to social consensus. In this study, we analyze the mechanism of social information processing, identify a process model of social consensus and institutionalization of the results, and finally propose a set of information processing characteristics on the internet media. We deploy the ethnographic approach to analyze the meaning of group behavior in the context of society to analyze two major events which happened in Korean society. The formation process of social consensus is found to consist of 5 steps: suggestion of social issues, selective reflection on public opinion, acceptance of the issues and diffusion, social consensus, and institutionalization and feedback. The key characteristics of information processing in the Internet is grouped into proactive response to an event, the changes in the role of opinion leader, the flexibility of proposal and analysis, greater scalability, relevance to consensus making, institutionalization and interaction. This study contributes to the literature by proposing a process model of social information processing which can be used as the basis for analyzing the social consensus making process from the social network perspective. In addition, this study suggests a new perspective where the utility of the Internet media can be understood from the social information processing so that other disciplines including politics, communications, and management can improve the decision making performance in utilizing the Internet media.
As the usage of SNS has grown dramatically over the last years, it has been used in various sectors not just a tool for communication. In particular, corporate companies actively use Facebook as a tool for corporate marketing. Corporate companies communicate with their customers by providing service or events information. In this study, empirical analysis was carried out on corporate companies that are using Facebook as a marketing tool, thus finding out the influencing factors in continued usage of Facebook Fan Page users. In addition, analysis of the factors will be investigated according to continued usage of the users, where the user's intention will differ depending on how corporate companies operate and deal with the Facebook Fan Page. Factors affecting the user's satisfaction, perceived usefulness, and perceived playfulness were deducted through the analysis of the existing literature study on corporate company's continued intention on the usage of Facebook Fan Page. Accordingly, factor affecting this such as relationship, speed, content diversity, which are the media characteristics of the Facebook were deducted and finally hypothesized. In addition, the type of corporate company's Facebook Fan Page was divided into event type, communication type, information service type. And hence investigated the factors that differed from the continued usage depending on the type. Results analysis shows that perceived usefulness affected only relationship, speed, content diversity. Furthermore, analysis shows that corporate company's Fan Page of communication and event types are the factors that affect the usage intention which meant it only affected the perceived enjoyment. On the basis of this study, we are able to present an implication of value where corporate company use it as a marketing tool, through factors from continued usage of coroporate company's Facebook Fan Page users.
A social phenomenon that occurs in a physical space is said to be a complex system. However, space syntax, which is commonly employed by researchers to identify such social phenomena, has various limitations in interpreting their complexity. On the other hand, agent-based modeling considers a variety of factors including the personality of the agent, objective-oriented work flows, estimation according to time flows and better prediction of space use through diverse parameters depending the situation, as well as the characteristics of the space. The agent-based method thus has the potentials to be developed as an alternative to space syntax techniques. In particular, discrete event driven simulation(DEVS), which is part of the agent-based modeling method, embraces the concept of networks just like space syntax, which allows a possible theoretical linkage in the future. This study suggests a procedural model of agent-based DEVS reflecting two different connection methods, i.e. connections between adjacent areas and those of the entire space, and attempts to identify the relationship between the local and regional indices of space syntax. A number of spaces were selected as examples-one for a preliminary experiment and eight modified for the main experiment-and space syntax and DEVS were applied to each of them. The comparative analysis of the results led to the conclusions as follows: 1) Adjacent connections were closely related to local indices, while the whole-space approach to regional indices. Local integration shows both characteristics. 2) Observation of the time flow model indicated a faster convergence with the range of 1 to 3-fold of the total time of one lap, with the error of less than 10%. 3) The heat map analysis showed more obvious characteristics of using the space for the entire space rather than adjacent connections. 4) Space syntax shows higher eligibility than ABM.
After the economic crisis of Korea, the character of Korean Poverty has changed. Most notably, many people are working but poor. Therefore it is important to understand the characteristics of the working poor, especially the unstable work experiences of the working poor since one of the causes of poverty is that. Prior research about the working poor has not fully proven this issue. This study is to examine the job sequences of the working poor. Thus I utilized the KLIPS(Korea Labor and Income Study), and analyzed it by event sequence analysis and optimal matching methods. The job sequences are divided as follows: total years of working in the labor market, the number of gaps and the length of gaps in their careers, and the characteristics of experienced jobs since they have entered the labor market from age 15. As a result, there are no statistically significant in the total years of working in the labor market. And the number of gaps and the length of gaps in their careers, and the characteristics of experienced jobs show that working poor have been experiencing more unstable than non-poor. Thus, almost all of the male working poor has unstable jobs their whole lives, and the female working poor's job sequences show distinct features according to women's life course. These results can give political implications to the anti-poverty policy in Korea.
We have observed huge success in social network services like Facebook and Twitter, and many researchers have done their analysis on these services. As massive data observed by users is produced on Twitter, many researchers have been conducting research to detect an event on Twitter. Some of them developed a system to detect the earthquakes or to find the local festivals. However, they did not consider the credibility of location information on Twitter although their systems were using the location information. In this paper, we analyze the credibility of the profile location and the correlation between the spatial attributes on Twitter as the preliminary research of the event detection system on Twitter. We analyzed 0.5 million Twitter users in Korea and 2.8 million users around the world. 49.73% of the users in Korea and 90.64% of the users in the world posted tweets in their profile locations. This paper will be helpful to understand the credibility of the spatial attributes on Twitter when the researchers develop an application using them.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.1
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pp.69-74
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2012
Many internet users attempt to focus on the issues which have posted on social network services in a very short time. When some social big issue or event occurred, it will affect the number of comments and retweet on that day in twitter. In this paper, we propose the method of extracting core events based on timeline analysis, sentiment feature and retweet information in twitter data. To validate our method, we have compared the methods using only the frequency of words, word frequency with sentiment analysis, using only chi-square method and using sentiment analysis with chi-square method. For justification of the proposed approach, we have evaluated accuracy of correct answers in top 10 results. The proposed method achieved 94.9% performance. The experimental results show that the proposed method is effective for extracting core events in twitter corpus.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.437-443
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2023
We investigates MICE participants's evaluation on the application of smart tourism technology by comparing their importance and performance. Date were collected from MICE participants who had attended in hybrid MICE in recent five years, The three dimensions of smart tourism technology were event management, extension of contents, and community. We found that event management and community affected on overall satisfaction of MICE participants. The result of paired t-test revealed that there were significant differences in audience interaction, webinar, virtual showcase, communication by social hub, virtual marketplace, and matchmaking The importance-performance matrix also indicated that matchmaking, virtual marketplace, audience interaction, communication by social hub, and webinar were major weakness and should be improved in the future.
In this study, to search for events that cause high levels of PTSD symptoms, traumatic events are classified into 'criterion events' that meet DSM-IV-TR criteria and 'life stresssful events', conditional probability of PTSD was confirmed. From a sample of 1,000 adults residing in South Korea, 998 statistically relevant samples were extracted. Criterion events include cases of 'sexual harassment before age 16', 'sightings of other accidents', 'rape before 16', 'domestic violence before 16', 'disaster', 'traffic accidents', 'other accidents'. Life stressful events appeared to be 'legal arrest or detention(person and family)', 'parental separation or divorce', 'failure or despair causing serious stress', 'extreme conflict with family or frequent quarrels'. Among the demographic characteristics, age, marital status, religion were found to affect PTSD symptoms. The implications and limitations of these results are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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