Kim, Jeong In;Park, Sang Jin;Kim, Hyoung Ju;Choi, Jun Ho;Kim, Han Il;Kim, Pan Koo
Smart Media Journal
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v.9
no.1
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pp.51-59
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2020
From PC communication to the development of the internet, a new term has been coined on the social media, and the social media culture has been formed due to the spread of smart phones, and the newly coined word is becoming a culture. With the advent of social networking sites and smart phones serving as a bridge, the number of data has increased in real time. The use of new words can have many advantages, including the use of short sentences to solve the problems of various letter-limited messengers and reduce data. However, new words do not have a dictionary meaning and there are limitations and degradation of algorithms such as data mining. Therefore, in this paper, the opinion of the document is confirmed by collecting data through web crawling and extracting new words contained within the text data and establishing an emotional classification. The progress of the experiment is divided into three categories. First, a word collected by collecting a new word on the social media is subjected to learned of affirmative and negative. Next, to derive and verify emotional values using standard documents, TF-IDF is used to score noun sensibilities to enter the emotional values of the data. As with the new words, the classified emotional values are applied to verify that the emotions are classified in standard language documents. Finally, a combination of the newly coined words and standard emotional values is used to perform a comparative analysis of the technology of the instrument.
Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.
Purpose: The purpose of this study is to identify the effects of suicide reports by mass media and social support on suicide ideation for college students. Methods: Participants are 350 undergraduate students in one university. This study uses three questionnaires: Perception and Attitude toward Suicide Reports, Social Support, and Suicidal Ideation. The SPSS/WIN 12.0 program is used to analyze the data. In particular, the participants' biographical data are analyzed into frequency and percentage. The degrees of suicide reports, social support, and suicide ideation are calculated into Mean and SD. Moreover, the suicide ideation by suicide report and social support are analyzed by the two-way analysis of variance (ANOVA). Results: This study reveals that college students have an average of 30 minutes to one hour news time a day (38.9%) and have at least one suicide report in a month (30.3%). 79.7% participants believe that the suicide report of mass media results in the cause of the copycat suicide. In terms of suicide report and suicide ideation, the types of mass media (F (4,340)=2.41, p<.05) and suicidal urge (F (1,340)=31.23, p<.01), respectively, have significant influences on suicide ideation. On the other hand, the social support and suicide ideation, whether college students have their mentors (F (1,328)=13.26, p<.001) and/or careres (F (1,328)=26.84, p<.001) have significant influences on suicide ideation. Conclusion: College students have higher suicide ideation at news by internet site rather than by radio, TV, and so on. Moreover, college students who have a suicide feeling in the last one year, have more suicide ideation than who have not. On the other hand, college students who have a mentor and carer tend to have less suicide ideation.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.23
no.4
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pp.41-48
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2022
Objectives: This study aims to investigate the mediating effect of social support on the relationship between the viewing of sensational videos of idol stars through the mass media and the sexual openness of adolescents. Methods: This study used the 'Study on countermeasures against sexual commodification of adolescents through mass media in the smart era' conducted by the 'Korea Youth Policy Institute' in 2014 for the entire country as the main data. Variables consisted of socio-demographic characteristics of study subjects, video viewing, social support, and sexual openness. For data analysis, SPSS ver 23.0 program was used. Results: As a result of comparing the averages, male students (20.40) had higher sexual openness than female students (18.67), and high school students (20.27) had higher sexual openness than middle school students (18.05) at school level. By grade level, sexual openness increased from the first year of middle school (17.47) to the third year of high school (20.82) (p<0.001). In order to verify the mediating effect of video viewing on the effect of adolescent social support on sexual openness, 3-step mediated regression analysis and Sobel test were conducted. As a result, video viewing had a significant effect on sexual openness through social support (p<0.001). Conclusion: Rather than obscuring the environment of mass media unconditionally, creating an atmosphere according to the tendency of realistic social support and reinforcing emotional education will help prevent the adverse effects of reckless sexualization of adolescents.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.305-316
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2021
The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.
Companies and brands that practice sustainability pay attention to New Media due to its ability to build a sustainable relationship between companies and consumers. The need for research on specific roles, characteristics, and social media effects on eco-friendly advertising has had rapid growth in marketing programs for sustainable activities especially shown through social media. Information about sustainable fashion has spread to consumers through social media, and multifarious efforts have been made to attract the attention of youth. Despite the dramatic increase in eco-friendly marketing through social media as a part of sustainability, there is a lack of research on the major influences of emotional factors such as ad color and expression in social media. In this context, it is meaningful to identify relationships between emotional responses, advertising value and consumer behavior of sustainable fashion brands in Instagram and implement a suitable advertising type (color vs expression) for consumers. We used 366 responses for the final analysis. Data were analyzed by factor analysis, structural equation modeling using SPSS 18.0 and AMOS 18.0. The results of this study suggest that emotional responses, advertising value have a significant effect on the flow. This study expands on a previously limited research field by verifying consumer responses to image advertising on Instagram, rather than general sustainable fashion marketing. The study results also provide meaningful implications for a relation formation between customers and fashion brands vis-${\grave{a}}$-vis sustainable social media marketing.
Location-based services play an important role in many applications such as disaster warning systems and recommendation systems. These applications often require not only location information (e.g., name, latitude, longitude, etc.) but also the impact of events (e.g., earthquake, typhoon, etc.) on locations. Recently, to provide the impact of an event on a location, how to calculate location trustiness by using multimodal information such as earthquake information and disaster sensor data is researched. In the previous approach, the linear decrement of impact value of an event is applied to obtain the location trustiness of a specific location. In this paper, we propose a new approach to enrich location trustiness, that is, the impact of an event on a location, by using social media information additionally. Firstly, we design a collecting system for earthquake information and social media data. Secondly, we present an approach of location trustiness calculation based on earthquake information. Finally, we propose a new approach to enrich location trustiness by augmenting the trustiness in spatially distributed manner based on social media.
Shrestha, K. Joseph;Mani, Nirajan;Kisi, Krishna P.;Abdelaty, Ahmed
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.712-720
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2022
The use of social media to disseminate news and interact with project stakeholders is increasing over time in the construction industry. Such social media data can be analyzed to get useful insights of the industry such as demands of new housing construction and satisfaction of construction workers. However, there has been a limited attempts to analyze social media data related to the construction industry. The objective of this study is to collect and analyze construction related tweets to understand the overall sentiments of individuals and organizations about the construction industry. The study collected 87,244 tweets from April 6, 2020, to April 13, 2020, which had hashtags relevant to the construction industry. The tweets were then analyzed to evaluate its sentiments polarity (positive or negative) and sentiment intensity or scores (-1 to +1). Descriptive statistics were produced for the tweets and the sentiment scores were visualized in a scatterplot to show the trend of the sentiment scores over time. The results shows that the overall sentiment score of all the tweets was slightly positive (0.0365). Negative tweets were retweeted and marked as favorite by more users on average than the positive ones. More specifically, the tweets with negative sentiments were retweeted by 2,802 users on average compared to the tweets with positive sentiments (247 average retweet count). This study can potentially be expanded in the future to produce a real time indicator of the construction market industry such as the increased availability of construction jobs, improved wage rates, and recession.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.29
no.1
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pp.41-50
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2023
Purpose: The aim of this descriptive study was to identify the factors influencing depression risk among South Korean nursing students. Methods: The data were collected from nursing students attending two universities through web-based questionnaires that surveyed them about depression, academic stress, social network service (SNS) addiction tendency, and upward social comparison from August 22 to September 4, 2021. The collected data from 196 nursing students were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple linear regression. Results: The mean score of depression (using CES-D Korean version) among nursing students was 13.91, which denotes probable depression. Concerning the variance with regard to depression among nursing students, 20.2% was explained by clinical practice period, academic stress, and upward social comparison. Conclusion: Programs to relieve academic stress and depression should be developed in a simple way and systematically provided at the organizational level so that nursing students secure sufficient support during the initial and continuing period of clinical practicums. Concomitantly, an attempt to reduce the upward social comparison should be highly considered.
Many researches about the effect on politics, economics and Sociocultural phenomenon using the social media are in progress. Authors utilized NAVER Trend most famous web browsing service in korea, NAVER Blog social media, NAVER Cafe service and Open Data(API) and also used temperature, humidity index data of Korea Meteorological Administration. This study analyzed a change of the public's emotion in korea using Cluster analysis of vocabulary of taste among its of feelings and senses. K-means clustering was followed by decision of the number of groups which was used Chi-square goodness of fit test and ward analysis. Eight groups was made and it represented sensitive vocabulary. By Discriminant analysis, eight groups decided by Cluster analysis has 98.9% accuracy. The change of the public's emotion has capability to predict people's activity so they can share sensibility and a bond of sympathy developed between them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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