KHAN, Mrestyal;RUBAB, Sana;AWAN, Tahir Mumtaz;KHAN, Maaz;MALIK, Nida;DANIYAL, Muhammad;ASHRAF, Muhammad Zaryab;KAKAR, Abdul Samad
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.6
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pp.219-230
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2022
The goal of this research is to look into the relationship between social media marketing activities and brand attachment in the online marketing business, based on the indirect effect of perceived value and self-brand connections. For this reason, the study has used self-administered questionnaires to collect the data from 425 males from the major cities of Pakistan including Islamabad, Karachi, Lahore, and Sialkot. Furthermore, based on the PLS-SEM technique the empirical findings show that social media marketing activities positively affect perceived value, self-brand connections, and brand attachment. Perceived value has a significant positive impact on brand attachment and mediates the influence of social media marketing activities on brand attachment. In addition to this, self-brand connections have a positive effect on brand attachment, and self-brand connections mediate the relationship between them. Thus, firms employing social media marketing activities successfully in their branding build upon a positive perception of the brand in the customer's mind resulting in customer attachment with the brand. This study can assist the e-commerce managers and brand managers in building strong customer attachment via perceived value and self-brand connections.
Previous research has empirically demonstrated the negative effects of social media use on young people's psychological well-being. Unlike most previous studies that focused on either Facebook or Instagram, this study comparatively examined the differences in upward comparison and its effects on self-esteem, life satisfaction, and depression between Facebook and Instagram. An analysis of survey data from 641 Korean college students, who reportedly use these two social media more actively than any other age group, found that college students experience more upward comparisons on Instagram than on Facebook. Upward comparisons on both Facebook and Instagram increased by college students' age and weekly usage time. Upward comparisons on Instagram increased by the additional factors of gender (females more than males) and number of "followings." Subsequently, the effects of upward comparison on psychological well-being were found to differ by social media platform. Upward comparisons were found to negatively impact all determinants of psychological well-being only on Instagram, but not on Facebook. The differences in upward comparison and its impact on young users' psychological well-being found in this study were discussed in terms of the different functional characteristics of the two social media platforms, which provides direction for further research needed to establish guidelines for healthy social media use by young people.
Purpose: The popularity of social media has altered how customers interact with businesses, and an increasing number of customers prefer to voice their complaints on social media. Bystanders can observe the customer complaint process on social media, but the impact of transparency on bystanders remains uncertain. Therefore, this study established and verified a model for defining the effect of transparency and service recovery types on bystanders. Research Design and Methodology: In this study, we used the internet survey platform "So Jump" to collect data. And we validated three studies with SPSS 26.0 and Smart PLS 4.0. Result: First, we showed that the transparency process (vs. result) is more likely to increase customer forgiveness and E-loyalty and reduce E-NWOM intention among bystanders. Second, customer forgiveness also plays a complementary mediating role between transparency and E-loyalty, as well as between transparency and E-NWOM intention. Finally, we found a modest interaction effect between transparency (process vs. result) and service recovery types (psychological vs. tangible vs. hybrid) on bystanders' customer forgiveness and E-loyalty. Conclusions: This study provides actionable recommendations for how service managers can effectively employ social media as a means for distributing feedback information to manage service recovery in the future.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.7
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pp.207-213
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2024
This study investigated the perceived usability of the Blackboard learning management system (LMS) amongst students at Umm Al-Qura University. A quantitative approach was employed to explore the potential relationship between Blackboard usability and social media platform usage. Additionally, the study aimed to identify other factors influencing perceived usability. Data were collected through a three-section questionnaire distributed electronically to a sample of students (n=544). The findings, based on System Usability Scale (SUS) scores, revealed that the overall perceived usability of Blackboard resided near the midpoint of the scale, indicating an "acceptable" level. A potential negative correlation emerged between social media usage time and perceived Blackboard usability. Students who reported lower social media usage exhibited higher SUS scores. Training on Blackboard usage demonstrably exerted a positive influence on perceived usability. Gender was not identified as a statistically significant factor. An analysis of student support methods revealed that seeking help from a friend was the most prevalent approach, followed by search engines, university technical support, and social media platforms. The findings suggest that implementing strategies to improve Blackboard usability at Umm Al-Qura University could be achieved through readily accessible training materials and the exploration of alternative support channels.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.22
no.3
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pp.49-61
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2020
This study analyzed the social media accounts and performed a Big Data analysis of Z-generation fashion using Textom Text Mining Techniques program and Ucinet Big Data analysis program. The research results are as follows: First, as a result of keyword analysis on 67.646 Z-generation fashion social media posts over the last 5 years, 220,211 keywords were extracted. Among them, 67 major keywords were selected based on the frequency of co-occurrence being greater than more than 250 times. As the top keywords appearing over 1000 times, were the most influential as the number of nodes connected to 'Z generation' (29595 times) are overwhelmingly, and was followed by 'millennials'(18536 times), 'fashion'(17836 times), and 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times) and 'trend'(7310 times) Second, as a result of the analysis of Network Degree Centrality between the key keywords for the Z-generation, the number of nodes connected to the "Z-generation" (29595 times) is overwhelmingly large. Next, many 'millennial'(18536 times), 'fashion'(17836 times), 'generation'(13055 times), 'brand'(8325 times), 'trend'(7310 times), etc. appear. These texts are considered to be important factors in exploring the reaction of social media to the Z-generation. Third, through the analysis of CONCOR, text with the structural equivalence between major keywords for Gen Z fashion was rearranged and clustered. In addition, four clusters were derived by grouping through network semantic network visualization. Group 1 is 54 texts, 'Diverse Characteristics of Z-Generation Fashion Consumers', Group 2 is 7 Texts, 'Z-Generation's teenagers Fashion Powers', Group 3 is 8 Texts, 'Z-Generation's Celebrity Fashions' Interest and Fashion', Group 4 named 'Gucci', the most popular luxury fashion of the Z-generation as one text.
Muhammad Saeed;Naeem Ahmed;Abid Mehmood;Muhammad Aftab;Rashid Amin;Shahid Kamal
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1377-1393
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2023
Social media is used for various purposes including entertainment, communication, information search, and voicing their thoughts and concerns about a service, product, or issue. The social media data can be used for information mining and getting insights from it. The World Health Organization has listed COVID-19 as a global epidemic since 2020. People from every aspect of life as well as the entire health system have been severely impacted by this pandemic. Even now, after almost three years of the pandemic declaration, the fear caused by the COVID-19 virus leading to higher depression, stress, and anxiety levels has not been fully overcome. This has also triggered numerous kinds of discussions covering various aspects of the pandemic on the social media platforms. Among these aspects is the part focused on vaccines developed by different countries, their features and the advantages and disadvantages associated with each vaccine. Social media users often share their thoughts about vaccinations and vaccines. This data can be used to determine the popularity levels of vaccines, which can provide the producers with some insight for future decision making about their product. In this article, we used Twitter data for the vaccine popularity detection. We gathered data by scraping tweets about various vaccines from different countries. After that, various machine learning and deep learning models, i.e., naive bayes, decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor, and deep neural network are used for sentiment analysis to determine the popularity of each vaccine. The results of experiments show that the proposed deep neural network model outperforms the other models by achieving 97.87% accuracy.
The political reformation in Indonesia is a determinant factor of the change in political communications and the roles of media. Currently, the political elites need media support, since it contextually has a significant role. Whoever has a good relationship with the media, will be loved by the public. On the other hand, the media also have a vested interest in the elite in running businesses and building the power of industry. Policies and capital pose a challenge to maintaining the continuity of the media. Independence and control of media are at stake, when the interests of the media and the elite collaborate with each other and then build a benefit on both sides. Meanwhile, the role of social media also cannot be neglected. The Indonesian political communication system is characterized by the presence of social media in a pseudo-relationship between the elite and the public. This paper tries to explain the growing trends of research in the academic environment and the research trends in political practice in Indonesia after the occurrence of post-reformation era in legislative and executive elections. The method used is the meta-analysis of research outcomes of university (dissertations) and secondary data sources. Data processing is done by meta-analysis of secondary data. The results of meta-analysis research indicate that, the objective conditions, in Indonesia, especially the political conditions, stimulate new spaces in communication research. The study of political communication becomes dominant in the academic environment. In addition, communication research is also characterized by a shift from the linear perspective (positivistic paradigm) to the interactive perspective (naturalistic paradigm). On the other hand, the development of politic and governance situations in Indonesia has prompted the establishment of polling agencies that help citizens understand the maps of political power and candidates in general elections and regional head elections.
As the use of social media has gained mainstream popularity, concerns on the particulars of the users' motivation and method of use is on the rise. Under uses and gratifications approach, this study analyzes the use behaviors in Kakao-story, Facebook, and Twitter, and analyzes the changes in the perception of social support by the users of the media. Data was analyzed from 240 online questionnaire surveys. The study finds that the frequency of use of social media differs depending upon the personality of the users and their purpose of use, both of which also influence their type of use. It also finds that frequent use of social media increased the users' perception of social support, whereas their type of use had no effect with such perception. Communication behavior through social media seem to increase perception of social support.
In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.5
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pp.121-139
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2023
This study tried to identify factors affecting online activity before and after the COVID-19 pandemic. To this end, the effects of consumer innovativeness, self-esteem, and need for cognition on the activity of online media such as Internet and social media were investigated, and whether privacy concerns had a moderating effect. For this study, survey data from 2019(before the outbreak of COVID-19) to 2021(after the outbreak of COVID-19) of the 'Korea Media Panel Survey' surveyed by the Korea Information Society Development Institute was used for analysis. The research results that affect Internet activity are as follows. Before the outback of COVID-19, it was found that hedonic innovativeness and social innovativeness had a positive effect and cognitive innovativeness had a negative effect on increasing Internet activity. There was no moderating effect on privacy concerns. The period after the outbreak of COVID-19, need for cognition was found to have a positive effect on increasing social media activity. In addition, the moderating effect of privacy concerns was found in the relationship between need for cognition and Internet activity. There was no privacy concern effect before the outbreak of COVID-19, and the privacy concern effect appeared on functional innovation and need for cognition after the outbreak of COVID-19. This study aims to present various implications for companies to understand the characteristics of online consumers using the Internet and social media after the pandemic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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