최근 SNS 서비스의 확산과 스마트 장치의 일반적인 보급에 따라 수많은 사용자들이 트위터를 비롯한 SNS를 이용하고 있다. 본 논문에서는 영향력 높은 트위터 사용자를 찾기 위한 방법으로 클러스터링 및 랭킹 기법을 적용하는 연구를 수행하였다. 트위터에서 일반적으로 중요하다고 여겨지는 follow, Retweet을 포함한 총 5가지의 랭킹 요소를 제안하고 해당 랭킹 요소들을 클러스터링을 위한 초기 중심점 선정 시 기준으로 설정함으로써 클러스터링 결과의 향상을 위한 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 트위터 인플루엔셜 추출의 새로운 방향을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구의 목적은 대학 스포츠팀의 SNS의 사용자를 분석하여 어떠한 사용자가 온라인상에서 정보공유와 전달에 있어서 영향력이 있는지를 규명하는 것에 있다. 이를 위하여 영향력 있는 사용자는 대학의 공식 계정, 미디어 계정, 비전문가 일반인 계정으로 구분되었다. 이를 위해 NCAA Division 1에 속해있는 대학교들을 대상으로, 편의표본추출법을 이용하여 총 14개의 공식 트위터 계정이 선정되었다. 분석결과, 남자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중 가장 높은 비율을 차지하였으며, 미디어계정과 대학공식 계정이 뒤를 이었다. 여자 스포츠에서는 비전문가 일반인 계정이 영향력 있는 사용자 중에 가장 높은 비율을 차지하였으며, 대학의 공식계정과 미디어계정이 뒤를 이었다. 이 연구의 결과는 스포츠시장에서 점차 중요도가 높아지고 있는 SNS를 활용한 다양한 마케팅 전략과 후속연구를 위한 기초자료를 제공한다.
이용자들은 최근 소셜 미디어를 활발하게 이용하고 있으며, 소셜 미디어는 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 배태가 주요한 특징이다. 본 연구는 트위터 상에서 이미지 이용 행태를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 2013년 4월에 발생한 "보스턴 마라톤 대회 테러" 사건과 관련된 1,589건의 이미지 포함 트윗 메시지를 수집하여 이 중에서 영향력 있는 트윗 메시지 200건과 선호하는(favorite) 트윗 메시지 200건, 무작위로 선택된 일반 트윗 메시지 200건을 각각 선정하여 데이터 분석을 실시하였다. 데이터 분석은 두 단계의 분석과정과 세 그룹의 데이터 셋을 대상으로 수행하였다. 첫 번째 단계에서는 기존 선행연구를 바탕으로 개발된 코딩 체계를 활용하여 세 그룹의 데이터에 대해서 트윗 메시지, 이미지 이용, 이용자에 관하여 각각 수행되었다. 두 번째 단계는 세 그룹의 데이터 셋(일반 트윗, 영향력 있는 트윗, 선호하는 트윗)의 코딩 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석과정을 통해서, 의견을 표현하는 트윗이 가장 선호되었으며, 정보를 공유하는 트윗이 가장 영향력이 있는 것으로 나타났다. 이미지 이용 관점에서는 정보배포, 일러스트레이션, 감정적/설득적, 정보처리 이용목적이 가장 두드러지게 나타났다. 이러한 이미지 이용은 기존의 이미지 이용 패턴과 달리 이미지를 데이터로서 이용하는 목적이 객체 중심으로 이용하는 목적보다 높은 것으로 나타났다. 이용자 분석에서는 정부기관, 유명인, 이미지 사이트가 가장 선호되고 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 이용 맥락 관점의 차세대 이미지 정보 검색 패러다임을 위한 이용자 관점의 이해 증진에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 트위터 유력자가 이용자의 온-오프라인 의견표명 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 침묵의 나선 이론과 수정 행동 가설에 근거하여 상반된 가설을 도출하였고, 어느 가설이 더 타당한지를 검증해보기 위해 실험연구를 진행하였다. 실험참가자들은 입양특례법 개정안에 대한 공인 유력자의 찬성 트윗, 공인 유력자의 반대 트윗, 일반인 유력자의 찬성 트윗, 일반인 유력자의 반대 트윗이라는 4개의 실험 조건에 배치되었다. 입양특례법 개정안에 대한 실험참가자의 의견을 바탕으로, 실험집단은 공인 유력자와의 의견일치 집단, 공인 유력자와의 의견불일치 집단, 일반 유력자와의 의견일치 집단, 일반 유력자와의 의견불일치 집단으로 구분되었다. 분석결과, 유력자와의 의견일치여부는 이용자의 의견표명 의도에 영향을 주지 않았다. 그러나 유력자 유형에 따른 상호작용 효과가 발견되었는데, 일반인 유력자와의 의견불일치가 이용자들의 온-오프라인 의견표명 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 트위터 유력자가 이용자들을 침묵시키는 것이 아니라 오히려 의견표명을 동기화시킬 가능성이 있음을 보여준다.
Zia, Muhammad Azam;Zhang, Zhongbao;Chen, Liutong;Ahmad, Haseeb;Su, Sen
Journal of Information Processing Systems
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제13권4호
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pp.987-999
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2017
Extraction of influential people from their respective domains has attained the attention of scholastic community during current epoch. This study introduces an innovative interaction strength metric for retrieval of the most influential users in the online social network. The interactive strength is measured by three factors, namely re-tweet strength, commencing intensity and mentioning density. In this article, we design a novel algorithm called IPRank that considers the communications from perspectives of followers and followees in order to mine and rank the most influential people based on proposed interaction strength metric. We conducted extensive experiments to evaluate the strength and rank of each user in the micro-blog network. The comparative analysis validates that IPRank discovered high ranked people in terms of interaction strength. While the prior algorithm placed some low influenced people at high rank. The proposed model uncovers influential people due to inclusion of a novel interaction strength metric that improves results significantly in contrast with prior algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2069-2085
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2021
A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.
In recent years, blogs have become important resources for information sharing; and tourism blogs are providing a new way of sharing tour experiences. Blogs are becoming very popular amongst web users to share their life experiences with other web users around the world. Specifically the goals of this research are; (1) to suggest theory framework of acceptance and user satisfaction about toruism blogs based on TAM, (2) to examine relationships between exogenous variables and (3) to suggest effectiveness of tourism blogs in a marketing perspective. The research model and hypotheses were developed based on the theories of technology acceptance model. Questionnaire was used to collect data. The analysis of this study is designed as individual level to examine the causal relationship among variables. The the reliability and validity of data was tested by explanatory factor analysis, Cronbach's alpha coefficient, confirmatory factor analysis, and correlation analysis. Also, the structural equation model(SEM) analysis was performed to test the usefulness of the model. The analysis results revealed that interaction, entertainment, system quality and information quality are major influential variables on the perceived usefulness of tourism blog. Also, entertainment and system quality are influential variables on the perceived ease of use of tourism blog.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
With recent advances in media technology, the creation of a relatively new service, N-screen, has been realized. N-screen provides seamless connections among various media and enables users to enjoy entertainment content at any time and any location. With such recent advances comes opportunity; therefore, for those N-screen service providers who have established an early edge in the ICT industry, it is imperative that they maintain this and stay ahead of the ensuing competition. In this context, the objective of this study is two-fold; first, we aim to find factors influencing the behavior of existing and potential N-screen service users, and then second, to examine the differences in how these factors operate within the two user types. The results of this study show that the perceived value and subjective norm are important influencers in both user types. However, price fairness and innovativeness are only influential on the attitude and intention of potential users, while some aspects of media usage have only significant influences on the behavior and loyalty of existing users. Based on these results, we provide some implications for both researchers and practitioners who wish to better understand the nature of N-screen users.
This study examined the overall relationship between information privacy concern, need for uniqueness (NFU), and disclosure behavior to explain the personal factors that drive data-sharing on Facebook. The results of an online survey conducted with 222 Facebook users show that among diverse data that social media users disclose online, four distinct factors are identified: basic personal data, private data, personal opinions, and personal photos. In general, there is a negative relationship between privacy concern and a positive relationship between the NFU and the willingness to self-disclose information. Overall, the NFU was a better predictor of willingness to disclose information than privacy concern, gender, or age. While privacy concern has been identified as an influential factor when users evaluate social networking sites, the findings of this study contribute to the literature by demonstrating that an individual's need to manifest individualization on social media overrides privacy concerns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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