Nguyen, Van Quan;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Young-chul;Kim, Soo-hyung;Kim, Kyungbaek
스마트미디어저널
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제6권3호
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pp.41-48
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2017
Event detection using social media has been widespread since social network services have been an active communication channel for connecting with others, diffusing news message. Especially, the real-time characteristic of social media has created the opportunity for supporting for real-time applications/systems. Social network such as Twitter is the potential data source to explore useful information by mining messages posted by the user community. This paper proposed a novel system for temporal event detection by analyzing social data. As a result, this information can be used by first responders, decision makers, or news agents to gain insight of the situation. The proposed approach takes advantages of deep learning methods that play core techniques on the main tasks including informative data identifying from a noisy environment and temporal event detection. The former is the responsibility of Convolutional Neural Network model trained from labeled Twitter data. The latter is for event detection supported by Recurrent Neural Network module. We demonstrated our approach and experimental results on the case study of earthquake situations. Our system is more adaptive than other systems used traditional methods since deep learning enables to extract the features of data without spending lots of time constructing feature by hand. This benefit makes our approach adaptive to extend to a new context of practice. Moreover, the proposed system promised to respond to acceptable delay within several minutes that will helpful mean for supporting news channel agents or belief plan in case of disaster events.
The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).
Purpose: The purpose of this study is to understand the social perceptions of nurses in the context of the COVID-19 outbreak through analysis of media articles. Methods: Among the media articles reported from January 1st to September 30th, 2020, those containing the keywords '[corona or Wuhan pneumonia or covid] and [nurse or nursing]' are extracted. After the selection process, the text mining and topic modeling are performed on 454 media articles using textom version 4.5. Results: Frequency Top 30 keywords include 'Nurse', 'Corona', 'Isolation', 'Support', 'Shortage', 'Protective Clothing', and so on. Keywords that ranked high in Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) values are 'Daegu', 'President', 'Gwangju', 'manpower', and so on. As a result of the topic analysis, 10 topics are derived, such as 'Local infection', 'Dispatch of personnel', 'Message for thanks', and 'Delivery of one's heart'. Conclusion: Nurses are both the contributors and victims of COVID-19 prevention. The government and the nurses' community should make efforts to improve poor working conditions and manpower shortages.
Purpose: The purpose of this study is to examine the effects of the rural elderly suicide literacy level upon suicide stigma and coping advice with suicidal crises (recommending professional help for a suicidal person). In particular, this study investigates the role of cultural norms (perceived social expectations for the experience of negative emotions) on suicide stigma and coping ability. Methods: A survey was conducted addressing elderly people (N=119) living in rural areas. Regression analysis using SPSS PROCESS macro was used to examine the relationships among the key variables. Results: Participants with higher suicide literacy showed lower suicide stigma, and this perception had a significant effect on enhancing their coping advice with suicidal crises. Also, perceived social expectations significantly influenced the relationship between suicide stigma and coping advice. With lower levels of social expectations, the mediating effect of suicide stigma on the relationship between suicide literacy and recommending professional help did not exist whereas the indirect effect was significant when it pertained to high levels of social expectations. Conclusion: This result signifies that suicide stigma serves as a barrier deterring Koreans from reaching out for professional help regarding their mental health. Moreover, these findings underscore the importance of cultural psychological factors such as perceived social expectations in terms of developing suicide prevention strategies.
본 연구는 담론분석을 통해 '지혜의숲'에 대한 '도서관' 명칭 논란을 중심으로 언론 및 소셜 미디어, 인터뷰, 관계자의 일기책 등에 나타난 도서관에 대한 사회적 담론을 분석하였다. 하나의 사회적 '담론적 사건'으로 등장하게 한 언론보도, 그리고 그를 둘러싼 소셜 미디어, 도서관계와 출판계 인사들의 담론에 대한 인터뷰를 텍스트 분석, 담론적 실천, 사회적 담론 등 세 차원에서 분석하였다. 본 연구는 지혜의숲이 오히려 전통적인 도서관에 대한 담론과 변화를 요구하는 시대적 흐름을 재접합 되는 결과를 낳아 '도서관의 역할'에 대한 사회적 담론을 다시 이끌어냈고, 도서관과 출판이 다시 본연의 가치를 추구해야 할 자율적 담론을 위한 길을 촉발시킨 계기를 마련했다는 데 의의가 있다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권1호
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pp.30-44
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2022
This research aims to identify and reveal the meaning of memes about COVID-19, and explain changes in meme content in regard to the information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. The data is sourced from memes that are shared on social media, especially WhatsApp groups in the period of January to June 2020. To reveal the meaning of memes, a semiotic analysis of Roland Barthes' model is used. Qualitative analysis is used to reveal the relationship between memes and the information development of COVID-19 in Indonesia. The results of the study show that meme content has shifted according to three stages of information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. When COVID-19 was not yet confirmed in Indonesia, meme content contained mostly humor that was not educative, moreover it seemed to underestimate the coronavirus. Meme content which is mostly humorous and pornographic occurred when COVID-19 was confirmed in Indonesia and during the lockdown policy. At last, as the government has begun to distribute social assistance, the meme content looks more critical. The results of this research emphasize the urgency of the mass media as a source of public information during the COVID-19 pandemic, become a reference for the community in making memes as a forum for expressing feelings and social criticism, and serve as a reference for the government to act and make the right decisions related to the pandemic that is endemic in their country.
Purpose - One of the main objectives of this paper is to identify the most effective type of social media and to analyze the priority of blogs by their informational attributes in the aspect of their impacts on word-of-mouth intention(WOM) in on-line markets. Research design, data, and methodology - We set 'attitude' variable in the middle to see if there is mediating effects between blog information and word-of-mouth intention. We conducted a survey by questionnaire and received 206 answers. Employing the OLS statistical methods through the SPSS package, we tested our hypotheses. Results - Some of the main results are the followings. First, blog, micro-blog, and profile-based services showed significant effects on WOM, while Internet community and mini-homepages are not significant. Second, blog has positive impacts on WOM. Third, attitude has perfect mediating effects between blog and WOM. Fourth, in terms of effects on WOM, interactivity shows the first priority and reliability and usability follows. Finally, attitude has a more significant effect for users of 3 types of blog compared with those of 2 types. Conclusions - In this paper, we analyzed the effects of social network services by type and identified the priority among various attributes of information contained in blogs. It would provide businesses with viable strategic options to establish public relations in their sales promotion.
In a backlash against corporate branding and capitalism, a growing number of consumers are resisting current marketplace practices and big corporate brands. One particular form of this phenomenon is the emergence of anti-brand communities in social media. The current study, which surveyed a sample of 251 anti-brand community members on Facebook, provides a preliminary understanding of the characteristics and antecedents of anti-brand communities as a new platform for consumer empowerment and anti-brand activism. Findings suggest that consumers' engagement in online anti-brand communities, especially through social media, may be triggered by their negative experiences with employees, product quality, post-purchase service, and value/price. They are motivated, the results show, by seven primary factors: altruism, revenge, advice seeking, convenience, sympathy seeking, socialization, and the need to vent.
미국의 한 조사기관에 의하면 10대의 45%가 TV를 시청하면서 SMS를 통해 친구들과 의견을 교환하고 있다고 한다. 즉. TV매체를 통해 시청자간의 사회적 커뮤니티가 형성되어 가는 것이다. 소셜 TV는 TV 시청과 관련하여 일어나는 상호작용 혹은 커뮤니케이션을 일컫는 기술로 TV와 연관된 사회적 행위 등도 포함한다. 이러한 소셜 TV 시스템은 음성 커뮤니케이션, 문자 채팅, 상황인식, 프로그램의 시청 권유, 순위, 화상 회의 등을 통합하는 것이다. 소셜 TV는 현재, 개념적 단계이거나 파일럿 제작 정도에 불과하며 조사와 개발이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 TV 매체를 통한 시청자의 사회적 활동 참여의 정도를 알아보고, 소셜 TV의 기능이 이를 대체할 수 있는 지에 대하여 알아보고자 한다.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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