Kim, Hyejeong;Byun, Sang-Eun;Choi, Sunhyung;Lee, Kyu-Hye
Fashion, Industry and Education
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v.14
no.1
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pp.40-49
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2016
This study examined students' perceived importance of the benefits derived from an international multi-course collaborative (IMCC) project and how these perceptions impact students' extrinsic and intrinsic motivations for using the project Facebook (i.e., perceived usefulness and enjoyment), attitude toward the project, and intent to participate in future IMCC projects. The data were collected from 96 students who participated in the IMCC project and were enrolled in four different fashion merchandising courses in two different countries, the U.S. and South Korea. This study found that perceived enjoyment of the project Facebook influenced attitude toward the project and intent to participate in future IMCC projects. Perceived usefulness and enjoyment were predicted by the perceived importance of cultural understanding and feedback exchange among international group members. Attitude was influenced by the perceived importance of networking through the IMCC project, while intent to participate in future IMCC projects was predicted by perceived importance of cultural understanding and networking through the IMCC project. This study provides educators in the related disciplines insights about how to incorporate social network sites into course curricula to motivate students' project participation and learning.
As the individual participation in online news sites proliferates, the importance of online news comments has been increasing. Social comment services which help people leave comments on news articles using their own SNS (social networking site) accounts have gained popularity recently. Using data gathered from an online news site, this study, therefore, (1) identifies factors differentiating social comments from general comments, (2) examines how social comments are significantly different from general comments in terms of each factor, (3) and further validates how the social comments' characteristics vary among different type of SNS. Then, we investigated this study by applying t-test, ANOVA, and Duncan test of SPSS Statistics. Our results provide insights on the significant differences in all the factors between general and social comments. We also found that there is a significant difference between Facebook and Twitter groups among three types of SNS. The findings of this study would help assess the actual benefit of social comment services as they may provide us with several valuable leads to solve the malicious comments issue. Moreover, they would suggest the need to apply this service to other areas, such as online environments in private and public sectors.
As social media penetrates more deeply into people's everyday lives, social commerce (a type of commerce that combines SNS features and possibility for commercial transactions) has enjoyed unprecedented growth. Shopping on Facebook is a representative example of social commerce platform that allows consumers to interact with other users, exchange information and purchase products without leaving a Facebook page. Social commerce presents great opportunities for marketers in terms of leveraging social aspects of shopping experience. It also offers a large potential for Korean companies to reach various target markets, as well as establish their presence abroad. Yet, acceptance of social commerce as a legitimate shopping channel has been slow, and consumers are still hesitant to shop via Facebook. This study draws on uses and gratification theory and the concept of perceived risk to examine how different motives for SNS use and the associated types of perceived risks can affect the purchase intention on the platform. Empirical data from 288 young users of Facebook were analyzed. Findings identified two main motives for SNS use: information-related motive and communication-related motive. Information-related motive significantly affected the intention to shop on Facebook, whereas communication-related motive did not have any significant influence. Risks associated with shopping via Facebook included delivery risk, security risk, social risk and economic risk. Overall, consumers perceived a higher level of security and social risk associated with shopping on Facebook. However, only social risk had a significant negative influence on the purchase intention. Awareness and previous experience of buying via social commerce platform positively affected consumers' purchase intention.
These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.
Although the Internet has been a important communication tool in modern societies, researchers did not pay attention to its' positive impacts on individual's psychological process. The Internet provides users with a unique environment such as visual isolation, non face-to-face communication, and easiness to escape from social influences. This environment enables people to take free action according to their personality and disclose themselves. From the uses and gratification perspective, the current research reveals that individuals with high extraversion are inclined to maintain social networking sites and those with high openness participate in web communities. The findings indicate that individuals' social use of the Internet may reflect their personality. To fill the research void like this, this study proposes a new research model in which well bing as well as perceived value are positively linked to satisfaction and continuance to use. The statistical results obtained by applying PLS to the valid 150 questionnaires showed that the well bing has stronger positive influence on satisfaction and continuance to use than the perceived value. Therefore, a practical implication is suggested that the web site need to be designed in a way of arousing users' well bing more strongly.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.2
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pp.17-29
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2022
Facebook is very popular among young people and especially university students. Therefore, Facebook is the most logical platform to be used by academic libraries for promotional purposes and reaching out to user communities. This study aims to measure the effectiveness of using Facebook in connecting with students in academic libraries. A questionnaire survey was conducted to collect research data from students at four Vietnamese universities. A total of 1,670 valid questionnaires were returned, and more than half of the respondents were females between the ages of 18 and 22 years. The survey results found that libraries' Facebook pages did not receive adequate attention and interaction from students. Besides that, the information needs of students and social media content in general affected student acceptance of libraries' Facebook pages. These factors are demonstrated by the great majority of students who used Facebook often for various purposes, but fewer accessed library pages and they were not actively engaged in library posts. Students were interested in the information they already tended to get from libraries and were optimistic about the quality of library posts. However, they still expected more diverse and attractive content from the libraries. The findings of this study can help libraries create a close connection with students by satisfying their needs and expectations on Facebook.
Social networking services (SNS) have become a significant platform for Internet users to obtain knowledge and information. Users can share messages mutually via this platform. This kind of sharing enables users to exchange and gain useful information. However, in recent years, the crisis of stickiness has appeared in SNS, calling attention to the social network industry. Relevant professionals explain that the interest of users in sharing knowledge on SNS websites and applications may gradually decrease, eventually leading to users giving it because the platforms utilize simple and uninteresting methods to attract active participation from users. However, factors affecting the knowledge sharing on SNS websites and applications should be identified clearly through studies. Sina Weibo is one of the largest SNS platforms in the world, and studies on the factors affecting knowledge sharing of users could be valuable in addressing this issue. This paper establishes the theoretical analysis model of knowledge sharing in SNS sites and applications, analyzes the factors affecting knowledge sharing on these sites, and proposes the corresponding strategies to address the issues. Using questionnaire surveys on Sina Weibo users, this article will discuss the factors affecting knowledge sharing, and analyze these factors on SNS as well as improve the stickiness of users to achieve the aim of SNS platforms enabling the expansion of the range of users. The study will discuss theoretical foundations and the hypotheses that arise. The method of study will also be discussed. The study concludes with theoretical implications, practical implications, limitations, and future research opportunities. The results of this study could aid researchers in understanding the underlying reasons for social network activities as well as for SNS developers in improving SNS services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2484-2498
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2017
Various types of social media make the people share their personal experience in different ways. In some social networking sites. Some users post their reviews, some users can support these reviews with comments, and some users just rate the reviews as kind of support or not. Unfortunately, there is rare explicit negative comments towards other reviews. This means if there is a link between two users, it must be positive link. Apparently, the negative link is invisible in these social network. Or in other word, the negative links are redundant to positive links. In this work, we first discuss the feature extraction from social media data and propose new method to compute the distance between each pair of comments or reviews on social media. Then we investigate whether we can predict negative links via regression analysis when only positive links are manifested from social media data. In particular, we provide a principled way to mathematically incorporate multi-facet data in a novel framework, Constructing Negative Links, CsNL to predict negative links for discovering the hidden information. Additionally, we investigate the ways of solution to general negative link predication problems with CsNL and its extension. Experiments are performed on real-world data and results show that negative links is predictable with multi-facet of social media data by the proposed framework CsNL. Essentially, high prediction accuracy suggests that negative links are redundant to positive links. Further experiments are performed to evaluate coefficients on different kernels. The results show that user generated content dominates the prediction performance of CsNL.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.24
no.3
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pp.157-180
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2013
With increasing interest in content marketing, SNS (social networking services) has become more popular as a method of library marketing, both at home and abroad. Accordingly, this study analyzed the operational status and problems of library SNS marketing, in an attempt to find ways to optimize its use. Results show that librarians' opinions of library marketing and library SNS marketing were very high, but the problems they faced included a lack of human resources dedicated to marketing, lack of marketing education, a lack of content to upload each week, and low numbers of contacts on social networking sites. To further develop and optimize library SNS marketing, five solutions were suggested based on the survey results: first, composing an intensive managing team for effective SNS operation; second, providing different levels of marketing training to decrease the librarians' mistakes; third, updating data continuously; fourth, providing information and services users need; and lastly, clearly identifying each channel's active operation goals.
Cloud services are used for improving business. Moreover, customer relationship management(CRM) approaches use social networking as tools to enhance services to customers. However, most cloud systems do not support the semantic structures, and because of this, vital information from social network sites is still hard to process and use for business strategy. This paper proposes a collaboration framework based on social semantic web for cloud system. The proposed framework consists of components to support social semantic web to provide an efficient collaboration system for cloud consumers and service providers. The knowledge acquisition module extracts rules from data gathered by social agents and these rules are used for collaboration and business strategy. This paper showed the implementations of processing of social network site data in the proposed semantic model and pattern extraction which was used for the virtual grouping of cloud service providers for efficient collaboration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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