International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.34-50
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2017
This study delved into the effects of labor union members' social media utilization for the formation of labor union social capital. Specifically, this study aimed to identify the effects of labor union-related social media use and participation on the labor union's social capital formation through quantitative and qualitative research. It set up trust, network, and participation as social capital components and as dependent variables. Network, in particular, was divided into bonding and bridging aspect. There is the correlation between labor union-related social media use and the formation of labor union social capital. As participation in the group type social media operated by a labor union becomes more active, evaluation on labor union social capital throughout trust, network, and participation is higher. Especially, the correlation between bonding network and bridging network was high. This proves that a labor union's bond enhancement does not result in the labor union's selfishness, but it can build a cooperative system with an external network.
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.
GALIB, Mukhtar;HAERANI, Siti;MAMIMG, Jumidah;RAZAK MUNIR, Abdul
유통과학연구
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제20권5호
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pp.97-104
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2022
Purpose: This study intends to analyze the effect of competitor pressure and customer pressure on social media technology use and the value of the business network and their implications for marketing performance. Research design, and methodology: A constructed questionnaire was conducted with 90 respondents of MSME's Business Actors in South Sulawesi Partial Least Square (PLS) analysis was applied to analyze and verify all the data. Results: Competitor pressure has a significant effect on social media technology, Competitor pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Customer pressure has a positive and significant impact on social media technology. Customer pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Social media technology utilization has a significant impact on Business Network Accentuation. Social media technology utilization has a significant effect on Marketing Performance. Business Network has a significant effect on Marketing Performance. Conclusions: It is an important thing for MSMEs to increase the use of social media technology to meet the demands of consumers and pressure from competitors. The use of social media technology must be implemented effectively and efficiently so that it can be utilized as an effective tool for distributing the value that own by a company to improve the company's marketing performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.174-183
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2021
The advent of social media has revolutionized the speed of communication between millions of people around the world in various cultures and disciplines. Social media is the best platform for exchanging opinions and ideas, interacting with other users of similar interests and sharing different types of media and files. With the phenomenal increase in the use of social media platforms, the need to pay attention to protection and security from attacks and misuse has also increased. The present study conducts a comprehensive survey of the latest and most important research studies published from 2018-20 on security and privacy on social media and types of threats and attacks that affect the users. We have also reviewed the recent challenges that affect security features in social media. Furthermore, this research pursuit also presents effective and feasible solutions that address these threats and attacks and cites recommendations to increase security and privacy for the users of social media.
We study the antecedents to tie formation on an (Facebook-like) enterprise social media platform implemented to support cross-boundary connections. Research has produced mixed findings regarding the role of social media in cultivating bridging vs. closed networks. We examine the tie formation patterns of 1,386 enterprise social media users over a two-year period. Specifically, we observe who became (or chose not s become) "friends" with whom at the dyadic level and relate the decisions to various mechanisms that affect one's network to expand, constrain, or bridge. Using logistic and OLS regressions, we find that users tend to form ties via reciprocity and transitivity (with friends of friends), both of which help expand one's network. We also find strong networking tendency toward functional and hierarchical homophily (same business unit and same rank, respectively), which is likely to constrain one's network (closed network structure). We find that one's participation in various online interest groups is likely to open one's network (bridging network structure) while no evidence found for preferential attachment. Overall, we find that enterprise social media offers features, some of which are likely to foster bridging while others foster closed networks via different mechanisms.
Hussain Saleem;Jamshed Butt;Altaf H. Nizamani;Amin Lalani;Fawwad Alam;Samina Saleem
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.189-195
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2024
The issue "Exploring Social Media and Other Crucial Success Elements of Attitude towards Politics and Intention for Voting in Pakistan" is a huge study embracing more issues. The politics of Pakistan is basically the politics of semantic groups. Pakistan is a multilingual state more than six languages. There are 245 religious parties in Pakistan, as elaborated by the Daily Times research. The use of social media sites in Pakistan peaked to its maximum after announcement of election schedule by the Election Commission of Pakistan in March 22, 2013. Most of the political parties used it for the recent elections in Pakistan to promote their agenda and attract country's 80 million registered electors. This study was aiming to investigate the role of social media and other critical variables in the attitude towards politics and intention for voting.
소셜 미디어의 사용은 참여자들 간의 지식공유 활동, 사회 네트워크 형성, 다양한 사람들과의 소통기능 등과 같은 다양한 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프라이버시와 사생활 침해, 피싱공격, 심리적 스트레스 등 다양한 부작용 또한 야기되고 있는데, 그 중 특히 소셜 네트워크 스트레스라는 새로운 개념의 스트레스가 주목받고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 스트레스의 개념을 정립하고, 소셜 미디어 환경에서 소셜 네트워크 스트레스가 전환행동에 미치는 영향을 살펴보려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 네트워크 스트레스의 선행요인 및 결과요인으로 구성된 연구모델을 제시하고, 구조방정식 모델을 기반으로 하는 LISREL 8.7을 이용하여 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 실증분석 결과, 소셜 미디어상에서 자기표출과 지식공유 활동은 소셜 네트워크 스트레스에 유의한 긍정적 영향을 주었으며 이는 소셜 미디어 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점을 논의하였고 연구가 지닌 한계점을 제시하였다.
Using the network analysis method, this study investigates the communication structure of Open Data on the Twitter sphere. It addresses the communication path by mapping influential activities and comparing the contents of tweets about Open Data. In the years 2015 and 2016, the NodeXL software was applied to collect tweets from the Twitter network, containing the term "opendata". The structural patterns of social media communication were analyzed through several network characteristics. The results indicate that the most common activities on the Twitter network are related to the subjects such as new applications and new technologies in Open Data. The study is the first to focus on the structural and informational pattern of Open Data based on social network analysis and content analysis. It will help researchers, activists, and policy-makers to come up with a major realization of the pattern of Open Data through Twitter.
In this paper, we analyze social network status and suggest TV SNS Service. According to alexa.com's recent chart, there are three SNS sites (facebook, myspace, twitter) in global top 20 sites. SNS usage has increased dramatically. Recently many SNS are growing up by opening their platform that make it easy to develope new services and functions by third party developers. KT is implementing open platform that is support Widget and SNS service. And Recently Social TV comes into the spotlight. Social TV is combination of social media and TV contents. It is enable to exchange emotion and opinion by communication with other people when watching Video contents. We propose TV SNS Service that provides various services by using advantage of SNS system and Social TV.
With the rapid development of digital media, there has been a huge change in a way of communication, a process of information diffusion and a role of traditional media. Not like mass media, social media enables users to generate and tap into the opinions of a larger world. From that reason, social media is impacting marketing strategies. However, still social media marketing researches just focus on case study, analysis of users motivation or analysis of power user's usage pattern. Word-of-mouth has always been important especially in marketing area. In social media, word-of-mouth depends on each user that's why this research focuses on individual user's activity in SNS. I defined 4 factors (produce, diffusion, network size, activity of network size enlarge) that are effect on activity and verified hypothesis by multiple regression analysis, hierarchical regression analysis and moderated multiple regression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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