본 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이며 이러한 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망분석에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력의 시각화를 연구범위로 설정하고 첫째, 연결망 내에서 관계를 나타내는 요소와 영향력을 나타내는 지표를 분류하여 정리하였다. 둘째, 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소들 간의 연관을 살펴 영향력 시각화의 네트워크를 만들었다. 셋째, 사회연결망 분석과 시각화 프로세스와의 상호작용을 설명하는 영향력 시각화의 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영향력 시각화의 네트워크와 프레임워크는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 연결망의 시각화에 있어 합리적이고 효율적인 접근을 가능하게 함으로써 정보디자인에 있어 새로운 방법적 접근이 되리라고 기대한다.
In this research, we analyze the sensitivity of the network density to the estimates for the Bass model parameters with both theoretical model and a simulation. Bass model describes the process that the non-adopters in the market potential adopt a new product or an innovation by the innovation effect and imitation effect. The imitation effect shows the word of mouth effect from the previous adopters to non-adopters. But it does not divide the underlying network structure from the strength of the influence over the network. With a network based Bass model, we found that the estimate for the imitation coefficient is highly sensitive to the network density and it is decreasing while the network density is decreasing. This finding implies that the interpersonal influence can be under-looked when the network density is low. It also implies that both of the network density and the interpersonal influence are important to facilitate the diffusion of an innovation.
Although the network environment is gradually improving, the virtual nature of the network is still the same fact, which has brought a great influence on the supervision of Weibo network public opinion dissemination. In order to reduce this influence, the user information of Weibo network public opinion dissemination is studied by using Python technology. Specifically, the 2019 "Ethiopian air crash" event was taken as the research subject, the relevant data were collected by using Python technology, and the data from March 10, 2019 to June 20, 2019 were constructed by using the implicit Dirichlet distribution topic model and the naive Bayes classifier. The Weibo network public opinion user identity graph model under the "Ethiopian air crash" on June 20 found that the public opinion users of ordinary netizens accounted for the highest proportion and were easily influenced by media public opinion users. This influence is not limited to ordinary netizens. Public opinion users have an influence on other types of public opinion users. That is to say, in the network public opinion space of the "Ethiopian air crash," media public opinion users play an important role in the dissemination of network public opinion information. This research can lay a foundation for the classification and identification of user identity information types under different public opinion life cycles. Future research can start from the supervision of public opinion and the type of user identity to improve the scientific management and control of user information dissemination through Weibo network public opinion.
This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.
소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.
Construction of wind power plant is increasing rapidly because Jeju island is known as the most suitable place for wind power plant. Rut wind power plant is difficult electric power control and it has a rapid electric power fluctuation. Such a problem has a bad influence on electric power network in small electric network like Jeju. Therefore, we forecast the amount of wind power plant construction by weather information and the rate of utilization for existing facility. We investigate the contribution degree for electric Power demand, economic effect, the case of power network influence. So we forecast influence of wind power plant for Jeju power network's operation in the near future.
인터넷 상에서 사회적 관계 구조를 형성하거나 강화할 수 있게 해 주는 기능을 지닌 소셜네트워크서비스의 출현과 성장은 새로운 형태의 사회적 경제적 현상을 유발하고 있다. 소셜네트워크서비스는 사회성을 기반으로 개발되었고 발전되고 있으며, 소셜네트워크서비스의 활용은 결과적으로 개인, 집단, 기업들의 사회성에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크서비스를 수용할 때 어떠한 요인들에 의해 영향을 받는 지를 파악하고, 파악된 요인들이 실제 수용의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 증명하고자 하는 차원에서, 사용자의 사회적 특성인 사회적 네트워크와 사회적 영향이 소셜네트워크서비스의 수용에 어떠한 영향을 미치는 지를 연구하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권4호
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pp.213-220
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2018
With the exponential developments of social network, their fundamental role as a medium to spread information, ideas, and influence has gained importance. It can be expressed by the relationships and interactions within a group of individuals. Therefore, some models and researches from various domains have been in response to the influence maximization problem for the effects of "word of mouth" of new products. For example, in reality, more than two related social groups such as commercial companies and service providers exist within the same market issue. Under such a scenario, they called social adversaries competitively try to occupy their market influence against each other. To address the influence maximization (IM) problem between them, we propose a novel IM problem for social adversarial players (IM-SA) which are exploiting the social network attributes to infer the unknown adversary's network configuration. We sophisticatedly define mathematical closed form to demonstrate that the proposed scheme can have a near-optimal solution for a player.
In this paper, we tried to investigate whether the influence of 'I' in a heterogeneous network of physical network and virtual network can be quantitatively measurable. To do this, we used Networked Community(NC) methodology to devise a concrete model of influence assessment in heterogeneous network. In order to test the model, we conducted an experiment with Donald J. Trump and his surroundings to evaluate the effectiveness of this influence assessment model. Experimentation included the measurement of impacts on the physical and virtual networks, and the impact on the networked community. Using Trump's case, we found that analyzing only one of the two networks can not accurately analyze the impact on others.
This study addresses manufacturers' ability to influence their supply chain network in order to adapt to their competitive environment. From the perspective of a manufacture, the supply chain comprises a network of suppliers and customers, and is theoretically viewed as a complex adaptive system. This study considers the following questions: (1) How can adaptability of supply chain network be operationally defined? (2) How does adaptability of supply chain network lead to combinative capabilities? (3) What is the influence of adaptability of supply chain network on business performance? Drawing on literature streams in supply chain management, operations strategy, organizational change and learning, and complexity theory, this study develops and tests the constructs and operational measures of adaptability of supply chain network and model the nomological set of relationships among constructs that form the basis of our theory. This study then develops and tests a model describing the outcomes of adaptability of supply chain network and its influence on combinative capability and business performance. Empirical results of this study show that adaptability supply chain network directly and positively affects combinative capability. Further, this study finds that adaptability of supply chain network does not impact business performance directly, but rather is mediated through combinative capability, which provides the requisite variety for firms to survive and thrive in dynamic environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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