As the number of social network users increases, the information on event such as social issues and disasters receiving attention in each region is promptly posted by the bucket through social media site in real time, and its social ripple effect becomes huge. This study proposes a detection method of events that draw attention from users in specific region at specific time by using twitter data with regional information. In order to collect Twitter data, we use Twitter Streaming API. After collecting data, We implemented event detection system by analyze the frequency of a keyword which contained in a twit in a particular time and clustering the keywords that describes same event by exploiting keywords' co-occurrence graph. Finally, we evaluates the validity of our method through experiments.
The Sewol ferry catastrophe that took place on April 16 2014 was unprecedented in terms of its sociopolitical implications, which had reverberated throughout the Korean nation. Mindful of such distinct characteristics of the Sewol ferry catastrophe, this thesis looks into the salience of the agendas portrayed in Twitter and Portal News coverage on the disaster and the correlation between the attribute-specific agendas of the foregoing mediums by making use of the agenda rank order correlation method. Extraction and analysis of big data revealed that first, while the hypothesis that there were little difference in terms of salience among the main agendas between Twitter and Portal News was dismissed, the rank order correlation proved to be high as regards the main agendas on Twitter and Portal News. This signifies that Twitter agendas exert influence over those on Portal News. Next, and regarding the five main agendas on the incident, there existed differences in salience between the attribute-specific agendas of the two mediums, with low figures for corresponding rank order correlations. Such results signify that Twitter and Portal News have little influence over each other as regards their agenda rank order correlation.
This study explored how rumor is diffused via Twitter and how the characteristics of rumor affect the interactivity among users in the Korea-U.S. FTA case. A key word search located three issues as major ones related to the Korea-U.S. FTA: appendectomy myth, collapse of health insurance, and increases in medicine prices. The arousal of rumor has two dimensions: fact and expression. The fact arousal was the highest in the issue of 'appendectomy myth', and the expression arousal the highest in 'increases in medicine prices'. The rumor diffusion took the 'explosive wave' in the issue of appendectomy myth, the 'latent wave' in the issue of increase in medicine prices, and the 'repetitive wave' in the issue of collapse of health insurance. Correlation analyses revealed a high correlation between the arousal intensity of rumor and the user interactivity in the issue of collapse of health insurance. The study showed that Twitter took a role of diffusing negative messages about the Korea-U.S. FTA. Results implies that government officials and journalists pay attention to Twitter for sensing the public opinion when building policies and managing crises.
Recently, with the introduction of social network services, studies that try to make use of them for the various purposes have been actively developed. In order to proceed with the research that takes advantage of social network services, it is necessary to review the relevant literature and to identify trends in researches. However, the researches of social network service since 2007 are massive amount, so to review the huge amount of relevant research literature is a very difficult task. Therefore, in this study, we analyze systematically the tendency of research related to social network service focusing on Twitter. Especially, we use the SLR(Systematic Literature Review) technique for systematic literature survey and analysis. For the literature survey, we select five well-known literature resource sites and 128 studies of literature that are surveyed. In order to identify various research trends, we conduct the survey with two research groups: researches since 2007 and researches since 2011. As a result of the investigation, since 2007, the researches associated with "Application", "User Activity" and "User Content Analysis" main study topics have been mostly carried out. In addition to the result, the trend of secondary study topics in a main study topic, trends in research based on the number of citations and the scale of the experimental data and characteristics of the author are analyzed from a variety of perspectives.
This study starts from the awareness that 'rebellious communication' is still being regulated in various ways even though 'rebellious communication' was declared unconstitutional in a decision by the Constitutional Court in 2002. The meaning of 'rebellious' has been amplified and transformed at various points through the censorship systems established during the Japanese colonial era, the US military period, and the regime of Park Jung-hee. In particular, 'rebellious communication' is regulated to protect 'national security' and 'social customs' from the perspective of power. This study analyzed discourses containing judgement about the Park Jung-geun case and the violation of the National Security Law using retweet accounts or posts related to North Korea. This study explores the genealogy of 'rebellious communication' based on its relationship to the characteristics of Twitter and specific individuals.
The purpose of this study was to examine the effect of twitter influenctials on users' willingness on express opinions. Based on the spiral of silence and corrective action hypothesis, the contradictory hypotheses were drawn. The online expeiment was conducted to verify which hypothesis is valid. Participant were assigned to the four experimenatal conditons: a famous influential's twit which agrees with the issue; a famous influential's twit which disagrees with the issue; an ordinary influential's twit to agree with the issue; an ordinary influential's twit to disagree with the issue. Results showed that opinion congruency with a twitter influential did not influence participants' willingness to express opinion online and offline, but the interaction effect with the type of influentials was found. Opinion dissonance with an ordinary tiwtterian increased willingness to express opinion. The findings suggest that twitter influentials, particulary an ordinary influentials with differnet opinions, can motivate users to express their own opinion.
People who use SNS publish their diverse ideas on SNS every day. The data posted on the SNS contains many people's thoughts and opinions. In particular, popular keywords served on Twitter compile the number of frequently appearing words in user posts and rank them. However, this method is sensitive to unnecessary data simply by listing duplicate words. The proposed method determines the ranking based on the topic of the word using the relationship diagram between words, so that the influence of unnecessary data is less and the main word can be stably extracted. For the performance comparison in terms of the descending keyword rank and the ratios of meaningless keywords among high rank 20 keywords, we make a comparison between the proposed scheme which is based on morphological analysis and PageRank, and the existing scheme which is based on the number of appearances. As a result, the proposed scheme and the existing scheme have included 55% and 70% of meaningless keywords among high rank 20 keywords, respectively, where the proposed scheme is improved about 15% compared with the existing scheme.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.5
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pp.79-94
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2021
Despite the importance of the supply chain risk due to the negative word-of-mouth (NWOM) in social media, related research is insufficient. Thus, this study analyzes how the NWOM of the product is distributed through social media and the characteristics of the distributor based on social exchange theory. For this purpose, we collected information on car recalls from four companies using Twitter from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA). Based on the Seed Tweet, a Re-Tweet (RT) network was constructed to examine the distribution and spread of NWOM, and regression analysis was performed to test the hypothesis. As a result, it was confirmed that NWOM is a small world network structure that spreads around hub users connected to many users. Moreover, it was found that the more interactive and reciprocal relations the first distributor has, the greater the speed and scale of distribution of NWOM.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.3
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pp.75-90
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2011
This study aimed to investigate, analyze and identify the problems related to SNS usage by publishing companies around Twitter, Facebook and Me2day as well as theoretically investigate SNS, and ultimately to suggest the approaches to improve the outstanding issues identified. In accordance with the analysis, only 0.5%(222 publishing companies) in total publishing companies(41,407) opened SNS[3.7%(1,537) opened the independent website.] Second, in accordance with the investigation on 212 publishing companies in 222 companies opening SNS(71 twitters, 74 facebooks, 67 Me2days), the communication was not significant to the extent that only 50.5%(107) kept the communication with less than 100 readers or potential readers. Furthermore, 77.4%(164 companies) had less than 1,000 postings by publishing companies. The analysis on the postings(500) by users and postings(300) by publishing companies demonstrated that those postings were mostly related to marketing, introduction, recommendation and reading of publications by publishing companies. It means that the postings were mostly positive. However, 86.6% of postings by users in SNS of publishing companies was merely one-time posting. It indicated that continuity was not sufficient.
Visual analysis of spatiotemporal data has focused on a variety of techniques for analyzing and exploring the data. The goal of these techniques is to explore the spatiotemporal data using time information, discover patterns in the data, and analyze spatiotemporal data. The overall trend flow patterns help users analyze geo-referenced temporal events. However, it is difficult to extract and visualize overall trend flow patterns using data that has no trajectory information for movements. In order to visualize overall trend flow patterns, in this paper, we estimate continuous distributions of discrete events over time using KDE, and we extract vector fields from the continuous distributions using the gravity model. We then apply our technique on twitter data to validate techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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