This study investigated the types of intention to use micro-blogging service. In this study, we classified micro-blogging users' motivations using Q methodology which enables measure objectivity with subjective activity like individual thinking and feeling. The results of this study showed that micro-blogging service users' motivationswere classified into four types. Type 1 is 'relationship oriented type' and Type 2 is 'self-expression type.' Type 3 is 'time consumption type' and Type 4 is 'information seeking type.' The findings imply that the characteristics of each user type can be utilized to customize micro-blogging services.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2010.08a
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pp.81-88
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2010
오늘날과 같은 정보통신 발달의 시대에서 정보 전달의 신속성과 접근성을 보장하는 것은 정보서비스 기관의 경쟁력 강화에 매우 중요한 일이다. 마이크로 블로깅을 제공하는 서비스 중 하나인 트위터는 web 2.0 서비스의 대표주자로 시 공간을 초월한 도서관 정보서비스의 신속성과 접근성을 지원하는 강력한 도구로 부상하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내외 도서관의 트위터를 중심으로 마이크로 블로깅을 활용한 정보서비스 적용사례를 조사하고 이와 같은 신기술 적용 활성화를 위한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서 조사한 사례는 미국 의회도서관, 미국 뉴욕 공공도서관, 영국 국립 도서관, 국내의 국립중앙도서관 디브러리, 포항공대 도서관인 포스텍 도서관 이고 주요하게 트위터의 수치적인 현황, 활용 목적, 내용, 이용하는 인터페이스 측면들을 조사 분석하였다.
Social network service is service that enables the human network to be built up on web. It is important to record users' information simply and establish the network with people based on the information to provide with the social network service effectively. But it is very troublesome work for the user to input his or her own information on the mobile environment. In this paper we suggested a system which classifies users' behavior using context and creates blogging sentences automatically after inferring the destination. For this, users' behavior is classified and the destination is inferred with the sequence matching method using Naive Bayes classification. Then sentences which are suitable for situation is created by arranging the processed context using the structure of 5W1H. The system was evaluated satisfaction degree by comparing the created sentences based on actually collected data with users' intension and got accuracy rate of 88.73%.
This study explored how political figures build their image using twitters. To examine the research question, this study analyzed twitter messages in five political figures: Si-Min, Yu, Jung-hee, Lee, Mun-soo, Kim, and Young-gil, Song. The findings showed that except for Mrs. Lee, the other political figures presented more one-way messages than two-way messages in twitters. Even though twitter has benefits of communicating instantly and two-way communication between followers and followings, most messages in their twitters were limited to informative message. The study also classified the messages into social-oriented and individual-oriented in each politician' s twitter. The result presented that Mrs. Lee twitter included individual-oriented messages, but the other three political figures had more social-oriented messages.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.15
no.4
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pp.571-578
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2011
In this study, we suggested a strategy about a discussion class using Twitter, and experimented it inside an elementary school classroom. Elementary students participated in a panel discussion and the others discussed as audience using Twitter. After the discussion, we investigated the effectiveness of our strategy using the Technology Acceptance Model and verified students' satisfaction and ability to collaborate through giving them a questionnaire. As a result, the perceived ease of use positively effected the perceived usefulness and the perceived usefulness influenced the attitude and the attitude affect on intention to use. Also, students were satisfied with the discussion class on Twitter and had a positive perception about collaboration with it. As a result of regression, perception of collaboration among the students influenced the perceived usefulness positively. The results in this study show the effectiveness of using the discussion class strategy on Twitter.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.6
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pp.473-484
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2013
Shorten URL service is the method of using short URL instead of long URL, it redirect short url to long URL. While the users of microblog increased rapidly, as the creating and usage of shorten URL is convenient, shorten url became common under the limited length of writing on microblog. E-mail, SMS and books use shorten URL well, because of its simplicity. But, there is no relativeness between the most of shorten URLs and their target URLs, user can not expect the target URL. To cover this problem, there is attempts such as changing the shorten URL service name, inserting the information of website into shorten URL, and the usage of shortcode of physical address. However, each ones has the limits, so these are the trouble of automation, relatively long address, and the narrowness of applicable targets. SHRT is complementary to the attempts, as getting the idea from the writing system of Arabic. Though the writing system of Arabic has no vowel alphabet, Arabs have no difficult to understand their writing. This paper proposes SHRT, new method of URL Shortening. SHRT makes user guess the target URL using Relative word of the lowest domain of target URL without vowels.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.2
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pp.308-313
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2021
In this study, tweets about the 2019 Koreas-US DMZ Summit were collected along with a time sequence and analyzed by a sequential topic modeling method, Dynamic Topic Modeling(DTM). In microblogging services such as Twitter, unstructured data that mixes news and an opinion about a single event occurs at the same time on a large scale, and information and reactions are produced in the same message format. Therefore, to grasp a topic trend, the contextual meaning can be found only by performing pattern analysis reflecting the characteristics of sequential data. As a result of calculating the DTM after obtaining the topic coherence score and evaluating the Latent Dirichlet Allocation(LDA), 30 topics related to news reports and opinions were derived, and the probability of occurrence of each topic and keywords were dynamically evolving. In conclusion, the study found that DTM is a suitable model for analyzing the trend of integrated topics in a specific event over time.
Twitter has been continuously growing since October, 2006. Especially, not only the users and the number of messages have been increasing but also a new concept in social networking called 'micro blogging' has diffused. Within Korea, service such as 'me2day' has already been introduced and the improvement of internet accessibility within mobile devices is expected to expand the 'micro blogs'. In this point, this research is executed to study the new medium, 'micro blog'. To do so, we collected and analyzed Twitter logs of Korean users. Especially, we were curious about the extreme heavy users using Twitter, despite of the linguistic and cultural barrier of the foreign service. Who they are, why and how they use the 'micro blog'. First, we reviewed the general aspect of followers and messages by collecting a certain number of random samples. Using the Lorenz curve we found out that there was the imbalance within the users and based on this phenomenon we deducted an extreme heavy user group. In order to perform further analysis, log analysis was performed on the extreme heavy users. As the result, the users used multiple mobile and desktop 'Twitter' clients. The usage pattern was similar to that of internet usage time but was used during their "micro" time. The users using 'Twitter' not only to spread messages about important information, special events and emotions, but also as a habitual 'chatting tool' to express ordinary personal chats similar to SMS and IM services. In this research, it is proved that 68% of the total messages were ordinary personal chats. Also, with 24% of the total messages were retweets, we were able to find out that virtually connected 'people' and 'relationships' acted as the dominant trigger of their articulation.
With the emergence of world wide web, in particular web 2.0 the rapidly growing amount of news articles has created a problem for users in selection of news articles according to their requirements. To overcome this problem different clustering mechanism has been proposed to broadly categorize news articles. However these techniques are totally machine oriented techniques and lack users' participation in the process of decision making for membership of clustering. In order to overcome the issue of zero-participation in the process of clustering news articles in this paper we have proposed a framework for clustering news articles by combining users' judgments that they post on twitter with the news articles to cluster the objects. We have employed twitter hash-tags for this purpose. Furthermore we have computed the credibility of users' based on frequency of retweets for their tweets in order to enhance the accuracy of the clustering membership function. In order to test performance of proposed methodology, we performed experiments on tweets messages tweeted during general election 2013 in Pakistan. Our results proved over claim that using users' output better outcome can be achieved then ordinary clustering algorithms.
The use of new technology greatly shapes the marketing strategies used by companies to engage their consumers. Among these new technologies, social media is used to reach out to the organization's audience online. One of the most popular social media channels to date is the microblogging platform Twitter. With 500 million tweets sent on average daily, the microblogging platform is definitely a rich source of data for researchers, and a lucrative marketing medium for companies. Nonetheless, one of the challenges for companies in developing an effective Twitter campaign is the limited theoretical and empirical evidence on the proper organizational usage of Twitter despite its potential advantages for a firm's external communications. The current study aims to provide empirical evidence on how firms can utilize Twitter effectively in their marketing communications using the association between brand personality and brand engagement that several branding researchers propose. The study extends Aaker's previous empirical work on brand personality by applying the Brand Personality Scale to explore whether Twitter brand communities convey distinctive brand personalities online and its influence on the communities' level or intensity of consumer engagement and sentiment quality. Moreover, the moderating effect of the product involvement construct in consumer engagement is also measured. By collecting data for a period of eight weeks using the publicly available Twitter application programming interface (API) from 23 accounts of Twitter-verified business-to-consumer (B2C) brands, we analyze the validity of the paper's hypothesis by using computerized content analysis and opinion mining. The study is the first to compare Twitter marketing across organizations using the brand personality concept. It demonstrates a potential basis for Twitter strategies and discusses the benefits of these strategies, thus providing a framework of analysis for Twitter practice and strategic direction for companies developing their use of Twitter to communicate with their followers on this social media platform. This study has four specific research objectives. The first objective is to examine the applicability of brand personality dimensions used in marketing research to online brand communities on Twitter. The second is to establish a connection between the congruence of offline and online brand personalities in building a successful social media brand community. Third, we test the moderating effect of product involvement in the effect of brand personality on brand community engagement. Lastly, we investigate the sentiment quality of consumer messages to the firms that succeed in communicating their brands' personalities on Twitter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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