The emergence of social network services, is changing the foundation of human relationship formation and method of communication of individuals through sharing of free information. Social network service is a service to support or facilitate an on-line extension of off-line network among people by helping them to share personal profile. History of social network services very short. But users of the various layers is increasing rapidly and ripple effect social as a result is very large. The focus of existing research was mainly devoted to motivation of use and acceptance of social network services. Currently the use of SNS was maturing. Thus, in-depth research on the use pattern of SNS users is needed. The purpose of this study is that, for Facebook in social network services, to analyze the changes in the initial stage of use, medium-term, usage patterns at the current time. Results of the study by analyzing the characteristics of the change in the pattern of usage of user of Facebook, it can be used as basic materials for SNS researchers and service provider.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.109-117
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2021
Although previous studies on social commerce have provided much insight, more studies in the perspective of social network are needed because social commerce happens within online communities or virtual groups, where buyers connect and interact with each other by sharing information. So, the purpose of this study is to investigate how transactive memory as network characteristic can affect social commerce behavior through social support and relationship quality. We verified the relational effect among social support, relationship quality, and social commerce intention in the Korean market context. Moreover, we found transactive memory capability also played an essential role in the field of social commerce. Specifically, we found consumer's transactive memory capability plays a significant moderating role in the relation between social support and relationship quality.
Purpose - The existing marketing studies using Social Network Analysis have assumed that network structure variables are time-invariant. However, a node's network position can fluctuate considerably over time and the node's network structure can be changed dynamically. Hence, if such a dynamic structural network characteristics are not specified for virtual goods purchase model, estimated parameters can be biased. In this paper, by comparing a time-invariant network structure specification model(base model) and time-varying network specification model(proposed model), the authors intend to prove whether the proposed model is superior to the base model. In addition, the authors also intend to investigate whether coefficients of network structure variables are random over time. Research design, data, and methodology - The data of this study are obtained from a Korean social network provider. The authors construct a monthly panel data by calculating the raw data. To fit the panel data, the authors derive random effects panel tobit model and multi-level mixed effects model. Results - First, the proposed model is better than that of the base model in terms of performance. Second, except for constraint, multi-level mixed effects models with random coefficient of every network structure variable(in-degree, out-degree, in-closeness centrality, out-closeness centrality, clustering coefficient) perform better than not random coefficient specification model. Conclusion - The size and importance of virtual goods market has been dramatically increasing. Notwithstanding such a strategic importance of virtual goods, there is little research on social influential factors which impact the intention of virtual good purchase. Even studies which investigated social influence factors have assumed that social network structure variables are time-invariant. However, the authors show that network structure variables are time-variant and coefficients of network structure variables are random over time. Thus, virtual goods purchase model with dynamic network structure variables performs better than that with static network structure model. Hence, if marketing practitioners intend to use social influences to sell virtual goods in social media, they had better consider time-varying social influences of network members. In addition, this study can be also differentiated from other related researches using survey data in that this study deals with actual field data.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 청소년들의 온라인 사회적 활동에 있어 이들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위가 어떤 특성을 나타내는지를 살펴보고 이러한 사회적 지위가 온라인에서의 사회적 활동에 미치는 영향을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 먼저 청소년들이 오프라인에서 형성하고 있는 사회적 네트워크에서의 지위를 개인 네트워크와 학교 네트워크로 나누어 살펴보았다. 그 결과, 개인 네트워크에서는 사회적 지위를 나타내는 사회적 유대와 사교성이 활동성과 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 학교 네트워크의 사회적 지위를 나타내는 중앙성 지표인 인접중앙성과 매개중앙성은 활동성과 상관관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 청소년의 개인 네트워크에서는 사회적 유대가 클수록, 사교성이 클수록 온라인의 활동 깊이가 높고 온라인의 활동 넓이도 높은 것으로 나타났다.
This study investigated how different relationships the family has with its social networks by social class. Among research families' primary social networks, the wife's relatives are the most, the neighbor the second, the husband's relative the third, and the church (or other religious groups) the fourth. Social class does not make any difference in what social network is the family's primary social network. When the husband or the wife participates in a social network, he or she tends to participate alone without his or her spouse. When the husband's educational level is high, the wife tends to participate in her alumni association alone. When the husband is in a professional or a white-collar occupation, he is likely to socialize with his work associates alone. On the contrary, when the family income gets high, the husband tends to bring his wife to his alumni association. When looking for a job, most husbands and wives do not resort to a social network for help. Lower-class people are more likely to obtain jobs through their social networks compared to higher-class people. That is, the lower one's educational levle, one's occupational status, or the family income is, the more likely one gets help from some social networks in searching jobs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3984-3996
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2014
Mobile social network can be seen as a specific application of the DTN (Delay Tolerant Network), in which the information propagation can be impacted by many social behaviors of the nodes. For a specific node, its social behaviors are various. For example, the node may not be interested in the information before receiving it and may also discard the information after getting it. On the other hand, people are more willing to forward the message to his friends. These interactive behaviors between nodes can be seen as social behaviors. It is easy to see that the impact of the social behaviors is related to the social ties, which can be manifested by the structure of the social network. State of the art works often simply assumes that the social networks can be divided into some communities. At present, some works find that the structure of some social networks is scale-free. To overcome this problem, this paper proposes a theoretical model to evaluate the impact of above social behaviors in the DTN-like scale-free network. Simulation shows the accuracy of the model. Numerical results show that both social behaviors and scale-free character have significant impact on information propagation. Moreover, the impact of social behaviors is related to the scale-free character of the networks.
창조경제 새로운 패러다임의 변화는 사회적 관계의 변화에 영향을 끼치고 있으며, 소셜 네트워크 서비스 등의 발전에 따라 나타나는 새로운 관계의 공간적 특성에도 영향을 끼치고 있다. 본 논문에서는 이러한 변화에 영향을 미치는 동력을 '소셜 네트워크 리소스(social network resource)'로 명명하고, 그에 따라 나타나는 제반 특징과 경제지리학적 관점에서의 공간적 특성을 설명하고자 하였다. '소셜 네트워크 리소스'는 개방성과 공유, 참여, 협력의 특징을 보여주는 동시에, 공간적으로는 로컬과 글로벌의 특징을 모두 아우르는 소위 '트랜스 로컬리티'의 특성을 보이고 있는데, 서울시의 사회적 지식공유 웹 플랫폼인 '위키서울닷컴'의 사례를 통해 그러한 특성을 확인할 수 있었다. 특히, 물리적자원, 인적자원, 정보자원의 특성과 함께 관계자원으로서의 특징이 모두 나타나고 있으며, 이러한 특징에 공간이 투영되어, 사회적 관계가 공간에 표출되는 질적 공간의 특성 또한 나타남을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
본 연구는 소셜네트워크서비스를 소셜커머스 분야에 활용하는 정책을 제언하고자 하는 목적에서 이루어졌다. 이를 위해 먼저 소셜네크워크 서비스에 대한 개념을 살펴보고, 소셜네크워크 서비스의 대표적인 유형 4가지를 제시하고 각각의 특성을 분석하였다. 더불어 소셜커머스의 국내현황과 개념을 제시하였으며, 대표적인 소셜커머스 유형 6가지를 제시하고 각각의 특성을 분석하였다. 끝으로 소셜네트워크 서비스를 소셜커머스에 활용할 수 있는 정책적 제언을 제시하였다. 본 연구결과는 기업들이 소셜네크워크 서비스를 어떻게 소셜커머스 사업에 활용할 수 있는 가에 대한 마케팅적 함의를 제시했다는 점에 그 가치가 있다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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