There have been many studies that applied a data-driven analysis method to social media data, and some have even argued that this method can replace traditional polls. However, some other studies show contradictory results. There seems to be no consensus as to the methodology of data collection and analysis. But as social media-based election research continues and the data collection and analysis methodology keep developing, we need to review the key points of the controversy and to identify ways to go forward. Although some previous studies have reviewed the strengths and weaknesses of the social media-based election studies, they focused on predictive performance and did not adequately address other studies that utilized social media to address other issues related with public opinion during elections, such as public agenda or information diffusion. This paper tries to find out what information we can get by utilizing social media data and what limitations social media data has. Also, we review the various attempts to overcome these limitations. Finally, we suggest how we can best utilize social media data in understanding public opinion during elections.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.241-249
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2021
The aim of the research is to evaluate the impact of social media marketing (with special reference to Facebook) on the brand preference of customers with regard to smart mobile phones. Since Facebook has become very popular today and a trend has arisen to use social media as a marketing tool, the researcher intended to evaluate the impact of social media marketing on brand preference, as the findings would provide valuable insight for future businesses. Social media as measured social media visibility, social media engagement, and social media influencewas the independent variableand brand preference was the dependent variable. The convenience sampling method was used where the sample was taken from a group of people easy to contact or to reach. A sample of 186 young males and females was selected. Factor loading and factor analysis were used to analyze the data and find the most influencing factors on brand preference. Reliability analysis, validity analysis, and regression analysiswere performed to analyze the data. The R2 value is 0.320 implying that 32.00% of the variance in brand preference is explained by social media influence, social media engagement, and social media visibility. The findings show thatsocial media visibility, social media engagement, and social media influencehave a positive impact on brand preference.
We demonstrate how social media content can be used to predict the unemployment rate, a real-world indicator. We present a novel method for predicting the unemployment rate using social media analysis based on natural language processing and statistical modeling. The system collects social media contents including news articles, blogs, and tweets written in Korean, and then extracts data for modeling using part-of-speech tagging and sentiment analysis techniques. The autoregressive integrated moving average with exogenous variables (ARIMAX) and autoregressive with exogenous variables (ARX) models for unemployment rate prediction are fit using the analyzed data. The proposed method quantifies the social moods expressed in social media contents, whereas the existing methods simply present social tendencies. Our model derived a 27.9% improvement in error reduction compared to a Google Index-based model in the mean absolute percentage error metric.
Social media comprises a vast and consequential landscape that has been poorly mapped and understood. Hundreds of millions of people have eagerly moved many of the conversations and discussions that compose civil society into these services and platforms. There is a need to document and analyze these social spaces for many academic and commercial purposes. The Social Media Research Foundation has engaged a strategy to cultivate better research into the structure and dynamics of social media. The foundation is dedicated to the creation of open tools, open data, and open scholarship related to social media. It has implemented a free and open network collection, analysis, and visualization tool called NodeXL to facilitate social media network research. Using NodeXL a group of researchers has collectively authored a publicly available archive, called the NodeXL Graph Gallery, composed of network data sets and visualizations from users around the world. This site has enabled the aggregation of tens of thousands of network datasets and images. Use of the archive has led to scholarly research results that are based on the wide range and scope of social media data sets available.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.665-676
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2014
As social media draws attention as a business tool, organizations, large or small, are trying to exploit social media in their business. However, lack of understanding the characteristics of each social media led them to develop a naive strategy for dealing with social media. Thus, this study aims to deepen the understanding by comparatively analyzing how social media users perceive (the image of) each social media. Facebook, Twitter, YouTube, Blogs, Communities and Cyworld were chosen for our study and data from 132 respondents were analyzed using multidimensional scaling technique. The results show that there are meaningful differences in users' perception of social media attributes, which are grouped into four; information feature, motivation, promotion tool, usability. It is also analyzed whether such differences can be found between male and female users. (Such differences are also analyzed in both male and female users' perceptions.) Further, we discuss some implications of the research results for both practitioners and researchers.
빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.
Recently, Social media has become a concern for businesses, including Small and Medium Enterprises (SMEs). SMEs began to adopt social media to support their performance. To benefit from the application of social media, SMEs must implement the right strategy. This study aims to analyze the factors that influence the use of social media in SMEs. Furthermore, alignment between social media functionalities and strategies and their effect on SME's performance are investigated. A case study is conducted in Gymi, a garment SMEs in East Java, Indonesia. The data collection includes interviews with the owner of SMEs, observations, and document analysis. Data analysis is performed by pattern matching, which matches the patterns from the literature with data from the case study. The results of this study show that cost-effectiveness, interactivity, and compatibility are factors that influence the use of social media in Gymi. The social media used by Gymi are Instagram, Facebook, YouTube, WhatsApp, and LINE. However, the main social media used to support Gymi's functions is Instagram. Gymi has a relatively good social media strategy as it has defined a specific goal, target audience, and channel selection for social media (Instagram). It also has specific resources and policies to handle social media. Gymi monitors and evaluates their social media content activities. These strategies are aligned with the Instagram feature used to support Gymi's function, particularly marketing, sales, customer service, and to some extent, internal operation. The alignment contributes to Gymi's performance measured by the increase in reputation (number of Instagram followers) and sales.
This research explores the question how interactions between customer and firm affect firm growth. To test suggested hypotheses, this study collects data on social commerce industry in Korea during the period from the beginning of social commerce industry in Korea, May 2010, to March 2012, and investigates the effect of social media on the growth of social commerce firms. We suggest two hypotheses in this study. First, as web traffic inflow through social media into a focal social commerce increases, the growth rate of the focal social commerce increases. Second, the more diverse social media channel through which web traffic inflows into a focal social commerce, the weaker the positive effect of web traffic inflow on the growth rate of the focal social commerce. Analysis of data shows that inflow through social media is positively related to the growth of social commerce. In addition, our analysis shows that inflow channel diversity weakens the positive relationship between web traffic inflow through social media and growth rate of social commerce firms. These results suggest that firms need to concentrate on few social media in order to attract customers. The study contributes to understanding how interaction between firms and customers influences the growth of the firm.
Purpose - The purpose of this study is to investigate the relationship among narcissism, usage motives, usage behaviors, satisfaction with and continuance intention to use fashion social media. Research design, data, methodology - A questionnaire survey was used to collect data after conducting a pilot test. Based on the reliability test of the preliminary questionnaire used for the pilot test, the questionnaire was revised. The final questionnaires were administered to 238 fashion social media users and 216 were used for the data analysis. To assess the validity of these measures, exploratory factor analysis and the confirmatory factor analysis were performed. Structural equation modeling analysis were employed for data analysis. Results - Five factors of the usage motivation of fashion social media were extracted: information-seeking, relationship-seeking, practicality-seeking, enjoyment-seeking and self-expression motives. The statistical analysis confirmed the influence of the narcissism tendency on all of the usage motives of fashion social media, three of the fashion social media usage motives influencing information diffusion behavior, and the influence of the information diffusion behavior on users' satisfaction and continuance intention to use fashion social media. Narcissism exerted the highest influences on self-expression motive followed by information-seeking, enjoyment-seeking, relationship-seeking and practicality-seeking motives in order. Factors affecting fashion information diffusion behaviors are practicality-seeking motive, self-expression motive, and relationship-seeking motive. The greater the diffusion of information, the higher the satisfaction with using fashion social media. The consumers with higher satisfaction intended to use fashion social media and share information more frequently. Conclusions - The results indicate that narcissism is an important factor in fashion social media usage motivation. The main motives for narcissistic people to spread information is for the practical purpose at the most, and then to express their personality and style, and to build relationship with others. The satisfaction through active information sharing behaviors seems to play a key role to lead high continuance intention of fashion social media. These implies that marketing strategies to satisfy consumers' narcissism and motives to use social media, and to stimulate the information diffusion behaviors can be used to meet their needs for higher satisfaction with fashion social media.
Purpose The purpose of this study is to explore the pattern of user response and it's duration time through social media content response analysis. We also analyze the characteristics of content quality factors which are associate with the user response pattern. The analysis results will provide some implications to develop strategies and schematic plans for the operator of regional marketing on the SNS. Design/methodology/approach This study used mixed methods to verify the effects and responses of social media contents on the users who have concerns about regional events such as local festival, cultural events, and city tours etc. Big data analysis was conducted with the quantitative data from regional government SNSs. The data was collected through web crawling in order to analyze the social media contents. We especially analyzed the contents duration time and peak level time. This study also analyzed the characteristics of contents quality factors using expert evaluation data on the social media contents. Finally, we verify the relationship between the contents quality factors and user response types by cross correlation analysis. Findings According to the big data analysis, we could find some content life cycle which can be explained through empirical distribution with peak time pattern and left skewed long tail. The user response patterns are dependent on time and contents quality. In addition, this study confirms that the level of quality of social media content is closely relate to user interaction and response pattern. As a result of the contents response pattern analysis, it is necessary to develop high quality contents design strategy and content posting and propagation tactics. The SNS operators need to develop high quality contents using rich-media technology and active response contents that induce opinion leader on the SNS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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