Wikipedia is one of the world's most visited sites for content collaboration. Its success is due to thousands of volunteers' motivation and commitment to contribute their knowledge to Wikipedia. In this paper, we use the Cox regression model to assess the effect of self-loop editing on the promotion of Wikipedia featured articles. We collected 2978 Wikipedia featured article editing history from start of Wikipedia until 2011. We use self-loops as a proxy measure for Wikipedia editors' commitment, and find that self-loop editing has a positive effect on the promotion of featured articles. We further distinguish the self-loop into a short-term self-loop and a long-term self-loop. We find that long-term self-loop editing is more helpful than short-term self-loop editing. This research has been conducted with both theoretical and practical application methods.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.13
no.5
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pp.106-116
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2008
21 century is as time of infinite competition the knowledge base society where the creation knowledge and information become source of competitive power (Knowledge-based society) and the world-wide various nations leads and knowledge intensification of voice and existing industry of knowledge industry leadership grasp of competitive power high position security and world economy it concentrates a hazard national ability from new economic environment inside. Also, world economy the economic border collapsed with opening anger liberalization and the integration of world economy was accelerated and the restraint of advanced nation, pursuit of the late start developing country and competition from the enterprise for strategy helping each other back international market more were aggravating and information and knowledge with production element or the goods were wide in the economic whole and information knowledge revolution which circulates was developed and it followed hereupon and with the vitality where the knowledge base industry growth is new it rose to the surface.
Due to the toughening intelligence-based competitions among nations, it has become important to industrialize R&D results. To industrialize R&D results through technology transfer, the transfer fee between a technology developer and a company should be discussed. While discussing the transfer fee, the results of technology valuation have been used. However, due to the unreliability of its result, the technology transfer market has not been expanded. In this paper, we discuss the improvement of the reliability of the technology valuation method to expand the technology transfer market. The proposed scheme provides graph-type technology valuation results according to various industrial scenarios using objective technology and market data. With the use of the proposed scheme, the technology developer and the consumer (i.e., the company) can determine the appropriate technology transfer fee. Thus, the proposed scheme is expected to contribute to the expansion of the technology transfer market.
Blog plays an important role as new type of knowledge base distinguishing from traditional web resource. While information resources in their existing website dealt with a wide range of topics, information resources of the blog are concentrated in specific units of information depending on the user's interests and have the criteria of classification forresources published by tagging. In this research, we build a tag hierarchy utilizing title keywords and tags of the blog, and propose apost clustering methodology applying the tag hierarchy. We then generate the tag hierarchy reflected the relationship between tags and develop the tag clustering methodology according to tag similarity. In this paper, we analyze the possibility of applying the proposed methodology with real-world examples and evaluate its performances through developed prototype system.
Conceptual modeling is a critical activity for developing successful business information systems. The objective of this study is to evaluate the possibility of applying the constant comparison method from the grounded theory to conceptual modeling. To achieve the objective, we trained novice modelers and split them into two groups for evaluation. The experimental results show that applying the constant comparison method could increase acceptability from more experienced conceptual modelers. Moreover, while the control group was experienced difficulties when domain knowledge is unfamiliar, the experimental group could handle difficulties more effectively. In addition, applying the constant comparison method also decreased the time to complete analysis for conceptual modeling.
The purpose of this study is to empirically verify the relationship of how job stress and job satisfaction of information security professionals affect turnover intention, a precursor of actual turnover. The moderation effect of organizational justice is also explored within these causal relationships. This empirical analysis used 150 responses from information security professionals within 4 different industries. The analysis result from survey responses shows that job stress increases turnover intention, and job satisfaction decreases turnover intention, and that interactional justice, a subordinate concept of organizational justice, has a negative moderating effect at the relationship between job stress and turnover intention. The moderating effect of interactional justice, which can reduce turnover intention with warm words from managers or colleagues even when information security professionals who respond to emergencies such massive incidents are with high job stress, is a piece of important knowledge for information security managers. To reduce voluntary turnover of information security professionals from the organizational perspective, making efforts to lower job stress and raise job satisfaction and interactional justice is necessary.
With the increasing socio-economic value of an open collaboration over the Internet, it has become significantly important to successfully manage open source software development program. Most of the previous research have focused on various factors that influence the performance of the project, but studies on how the project owners recognized as "leader" affect the outcome of the project are very limited. This research investigates how individual and governance characteristics of an owner influences the performance of project based on impression formation and social capital theory. For a data set, we collect 611 Repositories and the owner's data from the open source development platform Github, and we form knowledge sharing network of an each repository by using social network analysis. We use hierarchical regression analysis, and our results show that a leader, who exposes a lot of one's personal information or who has actively followed and showed interests to communicate with other developers, affects positive impacts on project performance. A leader who has a high centrality in knowledge sharing network also positively affects on project performance. On the other hand, if a leader was highly willing to accept external knowledge or is recognized as an expert in the community with large numbers of followers, the result show negative impacts on project performance. The research may serve as a useful guideline not only for the future open source software projects but also for the effective management of different types of open collaboration.
Selecting business charts based on the nature of the data and the purpose of the visualization is useful in business analysis. However, current visualization tools lack the ability to help choose the right business chart for the context. Also, soliciting expert help about visualization methods for every analysis is inefficient. Therefore, the purpose of this study is to propose an accessible method to improve business chart productivity by creating rules for selecting business charts from online published documents. To this end, Korean, English, and Chinese unstructured data describing business charts were collected from the Internet, and the relationships between the contexts and the business charts were calculated using TF-IDF. We also used a Galois lattice to create rules for business chart selection. In order to evaluate the adequacy of the rules generated by the proposed method, experiments were conducted on experimental and control groups. The results confirmed that meaningful rules were extracted by the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study to recommend customizing business charts through open unstructured data analysis and to propose a method that enables efficient selection of business charts for office workers without expert assistance. This method should be useful for staff training by recommending business charts based on the document that he/she is working on.
This research paper is to identify factors affecting the need for international cooperation in defense science and technology sector. This study set a new hypothesis based on the previous research in terms of the theory of transaction cost, knowledge-based and technology readiness level perspective. After setting a new hypothesis, the following facts were found. First, it showed that the greater the importance of defense technology also increases the need for international technology cooperation for its technology. Second, the relatively higher distance of technology comparing to the developed countries was the need for international technology cooperation to be bigger. Lastly, the relatively higher technology readiness level of technology showed the negative relationship with the need for international cooperation. This results showed that the international cooperation in defense science and technology was regarded as complementary to get their short knowledge. The results of these analyzes showed that the international defense cooperation should be push forward based on the level of technology comparing to the developed countries and the technology readiness level.
With the advancement of information and communications technology, a means to recruit IT professional has fundamentally changed. Nowadays recruiters search for candidate information from the Web as well as traditional information sources such as résumés or interviews. Particularly, open-source software development (OSSD) platforms have become an opportunity for developers to demonstrate their IT capabilities, making it a way for recruiters to find the right candidates, whom they need. Therefore, this study aims to investigate the impact developers' profiles in an OSSD platform on their finding a job. This study examined four antecedents of developer information that can accelerate their job search: job-seeking status, personal-information posting, learning activities and knowledge contribution activities. For the empirical analysis, we developed a Web crawler and gathered a dataset on 4,005 developers from GitHub, which is a well-known OSSD platform. Proportional hazards regression was used for data analysis because shorter job-seeking period implies more successful result of job change. Our results indicate that developers, who explicitly posted their job-seeking status, had shorter job-seeking periods than those who did not. The other antecedents (i.e., personal-information posting, learning, and knowledge contribution activities) also contributed in reducing the job-seeking period. These findings imply values of OSSD platforms for recruiters to find proper candidates and for developers to successfully find a job.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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