온라인 커뮤니티 사이트는 최근 크게 발전하고 있다. 그 이유는 인터넷이 개인생활 속에 깊숙이 침투하면서 사회 연결망, 즉 social networking 현상이 활성화되고 그에 따라 많은 사용자들이 특정 온라인 커뮤니티 사이트에서 다양한 정보활동을 하고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 중개자 신뢰와 시스템 신뢰가 해당 커뮤니티 내에서의 포럼활동에 대한 신뢰 및 정보품질 만족에 미치는 영향에 관한 실증분석을 하고자 한다. 실증분석을 위한 자료수집은 삼성경제연구소의 온라인 커뮤니티 사이트인 SERI (www.seri.erg)를 대상으로 하였으며 해당 SERI 사이트 내에서 SERI 포럼활동을 하고 있는 사용자들을 대상으로 하여 591명의 유의한 설문자료를 수집하였다. 실증분석 결과 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, SERI의 중개자 신뢰와 시스템 신뢰는 해당 SERI 포럼의 정보품질과 시스템품질, 그리고 인지효과성에 긍정적인 영향을준다. 둘째, SERI의 중개자 신뢰는 해당 SERI 포럼의 인지위험을 줄이는데 기여를 한다. 반면, SERI의 시스템 신뢰는 해당 SERI 포럼의 인지위험에는 유의한 영향을 주지 못한다. 이는 아무리 온라인 커뮤니티 사이트의 지명도가 높다고 하더라도 이는 해당 온라인 커뮤니티 내의 포럼 사용자가 느끼는 인지위험에는 유의한 영향을 주지 못하다는 것을 의미한다. 셋째 그러나 SERI의 중개자 신뢰와 시스템 신뢰가 높을수록 해당 SERI 포럼의 신뢰와 정보품질만족에는 긍정적인 영향을 준다.
클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.
The rapid growth in the popularity of social media sites has meant that social media has become an important communication channel for brands. Brands create brand pages on social media to cultivate positive and strong relationships with consumers. This study seeks to enhance our understanding of how fashion brand pages in social media foster consumer-brand relationships by exploring the factors that affect the development of consumer-brand relationships. Drawing on the parasocial interaction theory, this study proposes parasocial interaction as a key factor of this process. Specifically, this study proposes four antecedents (vividness, interactivity, social presence, and focused attention) of consumers' parasocial interaction with brand pages, which further affects consumer responses in terms of affective engagement and brand loyalty. An online survey was administered with consumers who have followed and visited at least one fashion brand page via a social networking site (SNS). Structural equation modeling revealed that consumers' perceptions of vividness, interactivity, social presence, and focused attention on a fashion brand page positively affected their feelings towards parasocial interaction with the brand page, which in turn led to their affective engagement with the brand page and consequent brand loyalty. These findings suggest that consumers build relationships of varying degrees with brand pages in a similar manner to that with people, which leads to their development of a positive relationship with the brand. This study concludes with discussions and practical implications.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권4호
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pp.5-26
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2017
A cross-cultural comparison of social networking structure on McDonald's Facebook fan sites between Taiwan and the USA was conducted utilizing the individualism/collectivism dimension proposed by Hofstede. Four network indicators are used to describe the network structure of McDonald's Facebook fan sites: size, density, clique and centralization. Individuals who post on both Facebook sites for the year of 2012 were considered as network participants for the purpose of the study. Due to the huge amount of data, only one thread of postings was sampled from each month of the year of 2012. The final data consists of 1002 postings written by 896 individuals and 5962 postings written by 5532 individuals from Taiwan and the USA respectively. The results indicated that the USA McDonald's Facebook fan network has more fans, while Taiwan's McDonald's Facebook fan network is more densely connected. Cliques did form among the overall multiplex and within the individual uniplex networks in two countries, yet no significant differences were found between them. All the fan networks in both countries are relatively centralized, mostly on the site operators.
Misbah Iram;Saif Ur Rehman;Shafaq Shahid;Sayeda Ambreen Mehmood
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.97-106
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2023
Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.
최근 GPS를 내장한 디지털장치(스마트폰, 태블릿PC 등)가 등장함에 따라 수많은 LBSNS(Location-Based Social Networking Services) 애플리케이션들이 등장하고 있으며 기존의 많은 SNS 애플리케이션들 또한 위치기반 서비스를 추가하여 서비스 하고 있다. 트위터의 경우 관심지역에 대한 뉴스를 일반적인 구독의 형태가 아닌 연산자를 통한 검색의 형태로써 제공하고 있다. 본 논문에서는 트위터에서 사용자가 관심지역에 대한 뉴스를 간단히 구독을 할 수 있게 설계된 시스템을 설명한다. 이 시스템은 대량의 질의가 발생할 것을 고려하여 인덱스를 사용하지 않는 공간조인(Spatial Join)기법 중 하나인 PBSM(Partition Based Spatial-Merge Join)을 통해 일괄처리 한다. 공간조인을 통해 만들어진 최종 결과들은 실체화 된 뷰(Materialized View)를 통해 저장되어 지고 사용자들에게 제공된다.
After 20th century, The using of data tend to important in a sphere of architecture. The recent European including MVRDV, Rem Koolhaas, Van Verkel and Zaha Hadid tend to the their own design strategy based on the objective data. This architectural design method leads to make new paradigm of contemporary architecture. For the purpose of the understanding a part of new architecture paradigm(datascping), I will analyze the relation of Thing system and Formation system in 36 works of MVRDV from 1992 to 2006. As a results are as follows. The purpose The results of this research are as follows: First, The physical and social elements(Thinking system) are density of site, networking, lighting & vista, micro-climate, energy, noise & vibration, life style, city, communication and variety. Second, The Formation system is layering & stacking, open & close, folding & extending and eco-friendly design. Finally, the major matrix of MVRDV's works is pragmatic and systematic approach to the lighting, climate and variety of community.
The paper attempts to document the application of relevant Machine Learning (ML) models on Yelp (a crowd-sourced local business review and social networking site) dataset to analyze, predict and recommend business. Strategically using two cloud platforms to minimize the effort and time required for this project. Seven machine learning algorithms in Azure ML of which four algorithms are implemented in Databricks Spark ML. The analyzed Yelp business dataset contained 70 business attributes for more than 350,000 registered business. Additionally, review tips and likes from 500,000 users have been processed for the project. A Recommendation Model is built to provide Yelp users with recommendations for business categories based on their previous business ratings, as well as the business ratings of other users. Classification Model is implemented to predict the popularity of the business as defining the popular business to have stars greater than 3 and unpopular business to have stars less than 3. Text Analysis model is developed by comparing two algorithms, uni-gram feature extraction and n-feature extraction in Azure ML studio and logistic regression model in Spark. Comparative conclusions have been made related to efficiency of Spark ML and Azure ML for these models.
오늘날, 음악 서비스의 새로운 환경이 디지털 음악산업에 변화를 가져왔고. 다양한 형태의 음악 콘텐츠가 제공되고 있다. 따라서, 다양한 콘텐츠 확보가 독점적 경쟁 음악 시장에서 중요하다. 이러한 상황하에서, 웹 2.0은 다양한 소셜네트워크 환경을 제공하고, 소셜네트워크서비스는 기존의 정보중심 인터넷서비스와는 다른 인적관계를 중시한다. 모바일 소셜네트워크서비스는 모바일 기기사용이 증가함에 따라 사회적으로 이슈화 되고 있다. 네오위즈벅스는 음악 특성화된 소셜네트워크서비스인 세이클럽을 운영하는 네오위즈인터넷과 합병했다. 그리고 에스엠 엔터테인먼트와 콘텐츠관련 협약을 체결했다. 따라서, 통합법인은 확보된 디지털 콘텐츠와 소셜네트워크서비스를 연동시키는 비즈니스 모델을 확보, 운용하고 있다. 일반적으로 음악특화 소셜네트워크서비스는 광고기반 비즈니스 모델과 음악추천 시스템을 활용한다. 본 연구는 네오위즈벅스 사례를 소개함으로써, 웹 2.0, 모바일 소셜네트워크서비스, 스마트폰 등을 포함하는 유비쿼터스 환경에 알맞은 음악 유통사의 성공전략을 알아보고자 한다.
이 연구는 모바일 뉴스의 핵심 소비층으로 부상하고 있는 밀레니얼 세대가 모바일과 SNS를 통해 어떤 뉴스콘텐츠와 뉴스가치를 선호하며, 뉴스기사에 대하여 어떻게 반응하는지를 조사 분석하였다. 연구결과, 밀레니 세대가 뉴스를 가장 많이 소비하는 SNS 창구는 카카오톡과 페이스북이었으며, 하루에 평균 한 번 이상 SNS를 통해 뉴스를 소비하는 것으로 나타났다. 밀레니얼들은 인구학적 특성별로 뉴스유형 선호와 뉴스기사에 대한 반응정도가 달랐으며, 뉴스주제별로 반응정도도 다르게 나타났다. 또한 밀레니얼들의 뉴스 소비 경로는 SNS가 전국일간지와 지상파TV, 인터넷신문, 종편채널 등보다 높게 나타났으며, 선호하고 중요하게 생각하는 뉴스가치로는 '영향성'과 '유용성'이 '속보성'이나 '흥미성'보다 높게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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