College students experience more cyber bullying than youth and cyber bullying on college students may be more harmful than youth. But many studies of cyber bullying have been conducted in youth, but little has been studied for college students. Therefore, this study investigated the negative effects of college students' cyber bullying experience on cognitive processing ability and emotional states. The social support of friends has a buffering effect that prevents stress and reduces the influence on external damage in stressful situations. But the impact of parental social support is controversial. Traditionally, the social support of parents has been claimed to mitigate the negative effects of external damage. Recently, however, it has been argued that parental social support, without considering the independence and autonomy needs of college students, does not alleviate the negative effects. Therefore, this study examined how the social support of friends and parents moderate the negative impact of cyber bullying. The results show that the more college students experience cyber bullying, the lower their cognitive processing ability and emotional states. And, the higher the social support of friends, the lower the harmful impacts of cyber bullying on cognitive processing ability and emotional states. But, the higher the social support of parents, the higher the harmful impacts of cyber bullying on cognitive processing ability and emotional states.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권5호
/
pp.1-6
/
2023
Text mining (TM) is most widely used to process the various unstructured text documents and process the data present in the various domains. The other name for text mining is text classification. This domain is most popular in many domains such as movie reviews, product reviews on various E-commerce websites, sentiment analysis, topic modeling and cyber bullying on social media messages. Cyber-bullying is the type of abusing someone with the insulting language. Personal abusing, sexual harassment, other types of abusing come under cyber-bullying. Several existing systems are developed to detect the bullying words based on their situation in the social networking sites (SNS). SNS becomes platform for bully someone. In this paper, An Enhanced text mining approach is developed by using Ensemble Algorithm (ETMA) to solve several problems in traditional algorithms and improve the accuracy, processing time and quality of the result. ETMA is the algorithm used to analyze the bullying text within the social networking sites (SNS) such as facebook, twitter etc. The ETMA is applied on synthetic dataset collected from various data a source which consists of 5k messages belongs to bullying and non-bullying. The performance is analyzed by showing Precision, Recall, F1-Score and Accuracy.
본 연구는 현재 증가일로에 있는 사이버불링 예방에 도움을 주고자 사이버불링의 경향성을 측정할 수 있는 높은 신뢰도와 타당성을 갖춘 평가도구의 개발을 목적으로 한다. 먼저 선행 연구를 참고하여 사이버불링의 개념을 정립하고 관련된 요인들을 추출하여 예비문항을 개발하였으며, 이후 전문가 집단을 통해 최종 판별 문항을 추출함으로써 예비 평가도구를 완성하였다. 이후 완성된 평가도구로 청소년들을 대상으로 조사를 실시하여 수집된 자료를 토대로 신뢰도, 문항타당도 및 적합도, 내용구성타당도를 분석함으로써 사이버불링의 경향성을 측정할 수 있는 최종 평가도구를 개발하였다. 타당성과 신뢰도 측면에서 이 평가도구는 의미 있다고 볼 수 있으며, 앞으로 사이버불링의 경향성을 측정하는데 있어서 도움이 될 것이라 판단된다.
이 연구는 스마트폰 이용에서의 사이버폭력을 설명하기 위해 대학생을 대상으로 하는 연구에서 낮은 자기통제력, 사이버폭력 친구와의 접촉, 사이버폭력 피해경험을 주요 원인들로 고려하고 이때 인터넷윤리의식이 그 원인들의 작용에 통제효과를 갖는지를 알고자 했다. 이에 사이버폭력에 대한 원인요인과 통제요인 간의 상호작용효과에 관한 통합모델을 구성하고 이에 낮은 자기통제력, 사이버폭력 친구와의 접촉, 피해경험과 인터넷윤리의식과의 각각의 상호작용효과 및 또 다른 통제요인으로 공식처벌인지와 부모와의 유대와의 상호작용효과도 살펴보았다. 서울시 대학생 대상 조사의 분석결과 원인요인으로는 사이버폭력 친구와의 접촉과 사이버폭력 피해경험이 유의미한 영향을 미쳤고 통제요인 중에서는 인터넷윤리의식만이 중요한 설명요인이었다. 즉 스마트폰을 이용한 사이버폭력의 경험이 있는 친구와 사귈수록, 그리고 사이버폭력의 피해경험이 있을수록 사이버폭력으로 이어질 가능성이 높으며, 높은 인터넷윤리의식을 가지는 경우 사이버폭력을 저지를 가능성이 낮다는 것을 제시했다. 그리고 무엇보다 통합모델의 검증을 위한 사이버폭력의 원인요인과 통제요인들 간의 상호작용효과를 살펴보면 인터넷윤리의식은 사이버폭력 친구와의 접촉과 피해경험의 작용에 통제효과를 보였고, 부모유대는 친구와의 접촉의 작용에 통제효과를 보였다. 그러나 공식처벌인지는 모든 원인요인에 있어 유의미한 통제효과를 보이지 않았다. 이는 인터넷윤리의식이 다른 통제요인과 비교할 때 원인요인의 작용에 주요 통제요인이라는 것을 제시한다.
As the explosive growth of SNS users, SNS affects every aspect of our lives. Beyond the individual's scope there is a powerful influence in society. Now cyber bullying is a big problem of this society. To analyze the relationship between the SNS user features and cyber bullying phenomenon, various SNS user's personal and social characteristics were set to variables affecting the cyber bullying phenomenon on the SNS. For the research, questionnaire survey was conducted for total 200 subjects among 10~60 age band in each region across the country. We set a research model including the items that are found to be affected in cyber bullying through the prior researches. To analyze interrelation of cyber bullying phenomenon and the general characteristics of SNS users, multiple regression analysis and other analyses were conducted. As a statistical result, we found the correlation among variables and the suggestion points for a SNS platform development direction.
Purpose: The purpose of this study is to investigate relationships among workplace face to face bullying, cyber bullying, self-esteem, and turnover intention of hospital nurses, and to identify affecting factors for turnover intention through their relationships. Methods: Data were collected from 178 hospital nurses by self-reported questionnaire. The relationship among variables were analyzed with Pearson's coefficient correlation and affecting factors for turnover intention were identified by using multiple linear regression. Results: The mean score of turnover intention was $3.55{\pm}0.94$. Turnover intention was significantly different by age, marriage status, educational background, total experience as a nurse, designation, health status, bullying experience, and bullied experience. Turnover intention had positive relationships with workplace face to face bullying and hospital size, but negative relationships with self-esteem and health status. Workplace face to face bullying, health status and hospital size were identified as influencing factors in turnover intention. Conclusion: It is necessary to nursing community's efforts to decrease face to face bullying in order to lower the turnover intention of nurses. In this regard workplace bullying among nurses should be addressed using a comprehensive strategy that considers both individual and organizational factors. It is also necessary to nurse 's efforts to increase self-esteem.
본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권11호
/
pp.59-66
/
2023
Text mining (TM) is most widely used to find patterns from various text documents. Cyber-bullying is the term that is used to abuse a person online or offline platform. Nowadays cyber-bullying becomes more dangerous to people who are using social networking sites (SNS). Cyber-bullying is of many types such as text messaging, morphed images, morphed videos, etc. It is a very difficult task to prevent this type of abuse of the person in online SNS. Finding accurate text mining patterns gives better results in detecting cyber-bullying on any platform. Cyber-bullying is developed with the online SNS to send defamatory statements or orally bully other persons or by using the online platform to abuse in front of SNS users. Deep Learning (DL) is one of the significant domains which are used to extract and learn the quality features dynamically from the low-level text inclusions. In this scenario, Convolutional neural networks (CNN) are used for training the text data, images, and videos. CNN is a very powerful approach to training on these types of data and achieved better text classification. In this paper, an Ensemble model is introduced with the integration of Term Frequency (TF)-Inverse document frequency (IDF) and Deep Neural Network (DNN) with advanced feature-extracting techniques to classify the bullying text, images, and videos. The proposed approach also focused on reducing the training time and memory usage which helps the classification improvement.
본 연구는 청소년의 SNS 중독이 사이버불링 가해 행동에 미치는 영향과 이 관계에서 또래애착관계(또래의사소통, 또래신뢰, 또래소외)의 조절효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 참여자는 중·고등학생 811명으로, 남학생 391명, 여학생 420명이었다. 분석결과 SNS 중독 수준이 높은 청소년일수록 사이버불링 가해 수준도 높아지는 것으로 나타났다. 또한 청소년의 SNS 중독과 사이버불링 가해행동의 관계에서 또래애착관계의 조절효과를 검증하기 위해 위계적 회귀분석을 실시한 결과, 또래의사소통과 또래신뢰 수준이 청소년의 SNS 중독과 사이버불링 가해 행동 사이의 관계에서 조절효과를 나타내는 것으로 검증되었다. 또래의사소통과 또래신뢰 수준이 높을수록 SNS 중독 수준이 높은 청소년의 사이버불링 가해 행동 수준이 낮아지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 청소년을 대상으로 SNS 중독 문제를 해결하기 위한 적극적은 사전 진단 프로그램의 대중화, 또래집단 간의 올바른 의사소통 방식에 대한 지속적인 교육 진행, SNS에 중독된 청소년들의 또래집단 관계에서의 정서적·인지적 상황에 대한 사정 과정을 거쳐 폭력 가해 가능성을 감소시킬 수 있는 상담 등의 청소년의 SNS중독과 사이버불링에 대한 실천적 개입 방안과 연구의 한계를 제언하였다.
모든 범죄가 그러하듯 사이버 범죄도 진화되고 있다. 단순히 가상현실 상에서의 경제적 범죄와 같은 물리적 손해를 넘어 사이버 왕따, 사이버 괴롭힘과 같은 심리적 영향을 주는 형태로 발전되었기 때문이다. 오늘날 범죄가 가시적 범죄를 넘어 범죄 두려움까지 고려되고 있다는 것은 범죄로 인한 심리적 영향을 고려한 대책을 중요시하고 있기 때문이다. 따라서 심리적 손상을 야기하는 사이버 불링의 중요성은 매우 크다고 볼 수 있다. 사이버 범죄의 특성이 현실범죄와 다른 특성에 기인하고 있기 때문에 대책 또한 다른 측면에서 접근되어야 하며, 전통적 사이버 범죄의 유형인 물리적 손상을 넘어 심리적 손상을 준다는 점에서 가해에 미치는 영향을 보다 특정할 필요가 있다. 특히, 스마트폰을 통해 언제어디서든 가상현실에서 활동할 수 있는 환경이 제공된 상황에서 일반적 사이버 범죄의 원인을 모두 고려하여 대책을 세우기란 어려울 것이다. 따라서 본 연구는 사이버 범죄를 통제할 수 있다는 사회유대 이론 중 개인화된 신념에 초점을 맞춰 사이버 불링 가해행동에 영향을 주는지에 대하여 측정함으로써 영향관계를 검증하였다. 결과적으로 자기 통제적 신념은 사이버 불링 가해행동에 부적인 영향을 주는 것으로 검증되어 개인화된 환경에서 신념이 매우 중요한 요소라는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 개인적 신념에 영향을 줄 수 있는 사이버 특성과 인성교육에 초점을 맞춰야 한다는 점을 정책적으로 제언하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.