This study aims to investigate the effect of message content and source user identity on information diffusion in Twitter networks. For the empirical study, we collected 11,346 tweets pertaining to the three major mobile telecom carriers in Korea for three months, from September to December 2011. These tweets generated 59,111 retweets (RTs) and were retweeted at least once. Our analysis indicates that information diffusion in Twitter in terms of RT volume is affected primarily by the type of message content, such as the inclusion of corporate social responsibility activities. However, the effect of message content on information diffusion is heterogeneous to the identity of the information source. We argue that user identity affects recipients' perception of the credibility of focal information. Our study offers insights into the information diffusion mechanism in online social networks and provides managerial implications on the strategic utilization of online social networks for marketing communications with customers.
Public diplomacy activities can benefit from social capital theory, when its social dynamics is elucidated in the investment of complex social networks and in the establishment and management of relationships with foreign publics. Social capital theory explains that actors can produce purposive actions to mobilize resources in social structures, which thus explains the dynamics of social interactions. In response to the lack of conceptual frameworks for understanding public diplomacy activities within social capital theory, we conducted a narrative literature review that intends to identify the means through which international actors, such as governments, engage with foreign publics through the dynamics of social networks and the resources embedded in them. In addition, we explored the multidimensional characteristics of social capital to enhance the comprehension of the manner in which actors access, share, and maintain resources in target communities, institutions, or organizations through public diplomacy activities. In summary, we highlight the importance of new theoretical explorations on the application of social capital theory to public diplomacy and the need for a research agenda in the field.
Mobile phone carriers face challenges from three synergistic dimensions: Wireless, social, and mobile. Despite significant advances that have been made about social networks and human mobility, respectively, our knowledge about the interplay between two layers remains largely limited, partly due to the difficulty in obtaining large-scale datasets that could offer at the same time social and mobile information across a substantial population over an extended period of time. In this paper, we take advantage of a massive, longitudinal mobile phone dataset that consists of human mobility and social network information simultaneously, allowing us to explore the impact of human mobility patterns on the underlying social network. We find that human mobility plays an important role in shaping both local and global structural properties of social network. In contrast to the lack of scale in social networks and human movements, we discovered a characteristic distance in physical space between 10 and 20 km that impacts both local clustering and modular structure in social network. We also find a surprising distinction in trajectory overlap that segments social ties into two categories. Our results are of fundamental relevance to quantitative studies of human behavior, and could serve as the basis of anchoring potential theoretical models of human behavior and building and developing new applications using social and mobile technologies.
This study examined the impact of attachment styles on the size and the level of functions of social networks. 270 mothers of school children responded to the questionnaire and were classified into secure avoidant and anxious attachment groups. Findings indicated that three continuous attachment indexes security avoidance anxiousness and the size and the level of functions of social networks were not affected by mother's age educational level and employment status. However singnificant attachment style effects were obtained for the size and the level of functions of social networks. Secure subjects perceived their husbands closer and more important and listed more nonkin members in their netoworks than anxious subjects. important and listed more nonkin members in their networks than anxious subjects Also secure people perceived receiving more assistance from network members including household tasks money information and advice Secure and anxious subjects reported more emotio al support from networks than avoidant people.
역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.
Jun Yan;Jiawang Chen;Yihui Zhou;Zhenqiang Wu;Laifeng Lu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.147-169
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2024
In pace with the development of network technology at lightning speed, social networks have been extensively applied in our lives. However, as social networks retain a large number of users' sensitive information, the openness of this information makes social networks vulnerable to attacks by malicious attackers. To preserve the link privacy of individuals in social networks, an uncertain graph method based on node random response is devised, which satisfies differential privacy while maintaining expected data utility. In this method, to achieve privacy preserving, the random response is applied on nodes to achieve edge modification on an original graph and node differential privacy is introduced to inject uncertainty on the edges. Simultaneously, to keep data utility, a divide and conquer strategy is adopted to decompose the original graph into many sub-graphs and each sub-graph is dealt with separately. In particular, only some larger sub-graphs selected by the exponent mechanism are modified, which further reduces the perturbation to the original graph. The presented method is proven to satisfy differential privacy. The performances of experiments demonstrate that this uncertain graph method can effectively provide a strict privacy guarantee and maintain data utility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.355-370
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2014
Cooperative spectrum sensing has been considered as a promising approach to improve the sensing performance in distributed cognitive radio networks. However, there may exist some selfish secondary users (SUs) who are unwilling to cooperate. The presence of selfish SUs could cause catastrophic damage to the performance of cooperative spectrum sensing. Following the social perspective, we propose a Social Tie-based Incentive Scheme (STIS) to deal with the selfish problem for cooperative spectrum sensing in distributed cognitive radio networks. This scheme inspires SUs to contribute sensing information for the SUs who have social tie but not others, and such willingness varies with the strength of social tie value. The evaluation of each SU's social tie derives from its contribution for others. Finally, simulation results validate the effectiveness of the proposed scheme.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.135-140
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2012
Massive numbers of users of social networks share various types of information such as opinions, news, and ideas in real time. As a new form of social network, Twitter is a particularly useful information source. Studying influence can help us better understand the role of social networks. The popularity of social networks like Twitter is primarily measured by the number of followers. The number of followers in Twitter and the number of users exposed to news media are important factors in measuring influence. We chose Twitter and the New York Times as representative media to analyze the influence and present an empirical analysis of these datasets. When the correlation between the number of followers in Twitter and the number of users exposed to the New York Times is computed, the result is moderately high. The correlation between the number of users exposed to the New York Times and the number of sections including the users on it, was found to be very high. We measure the normalized influence score using our proposed expression based on the two correlation coefficients.
The purpose of the study was to generate the candidate items for the Adolescent Friendship Social Capital Scale. Both inductive and deductive approaches were used to generate the scale items. Halpern's conceptual map of social capital served as the theoretical basis of this scale, and guided the development of items. Semi-structured interviews with adolescents in Sydney, Melbourne and Beijing generated the initial pool of scale items. Twenty-six items were generated for the Adolescent Friendship Social Capital Scale. The items are organised in four theoretical constructs: Bonding Networks, Bridging Norms, Bridging Sanctions, and Linking Networks. Each item is a short statement followed by a five-point Likert scale anchored by 1= "Strongly disagree" and 5= "Strongly agree". The scale has several advantages over previous measures of adolescent friendship networks and friendship social capital. The scale has a strong and clear theoretical structure, the scale items demonstrate initial construct and content validity, and the format of the scale enables the collection of continuous data. However, in order to ensure the validity and reliability of the scale, another two stages of research need to be conducted in the future: scale development and scale evaluation.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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