Journal of Information Science Theory and Practice
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v.6
no.2
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pp.46-61
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2018
The mobile social networking application Instagram is a well-known platform for sharing photos and videos. Since it is folksonomy-oriented, it provides the possibility for image indexing and knowledge representation through the assignment of hashtags to posted content. The purpose of this study is to analyze how Instagram users tag their pictures regarding different kinds of picture and hashtag categories. For such a content analysis, a distinction is made between Food, Pets, Selfies, Friends, Activity, Art, Fashion, Quotes (captioned photos), Landscape, and Architecture image categories as well as Content-relatedness (ofness, aboutness, and iconology), Emotiveness, Isness, Performativeness, Fakeness, "Insta"-Tags, and Sentences as hashtag categories. Altogether, 14,649 hashtags of 1,000 Instagram images were intellectually analyzed (100 pictures for each image category). Research questions are stated as follows: RQ1: Are there any differences in relative frequencies of hashtags in the picture categories? On average the number of hashtags per picture is 15. Lowest average values received the categories Selfie (average 10.9 tags per picture) and Friends (average 11.7 tags per picture); for highest, the categories Pet (average 18.6 tags), Fashion (average 17.6 tags), and Landscape (average 16.8 tags). RQ2: Given a picture category, what is the distribution of hashtag categories; and given a hashtag category, what is the distribution of picture categories? 60.20% of all hashtags were classified into the category Content-relatedness. Categories Emotiveness (about 4.38%) and Sentences (0.99%) were less often frequent. RQ3: Is there any association between image categories and hashtag categories? A statistically significant association between hashtag categories and image categories on Instagram exists, as a chi-square test of independence shows. This study enables a first broad overview on the tagging behavior of Instagram users and is not limited to a specific hashtag or picture motive, like previous studies.
The purpose of this study is to empirically analyze the factors influencing user's intention to share photos in Instagram, a representative SNS whose main function is photo sharing. For this purpose, based on the results of reviewing related literature such as uses and gratification theory, the motivation factors for use that are expected to influence the formation of positive perception of Instagram users are derived. The results of empirical analysis of 251 Instagram users are as follows. First, the archive, self-expression, and social relations of Instagram have a positive effect on the usefulness. Second, Instagram's self-expression, social relationship and playfulness were found to have a positive effect on favorable attitude. Lastly, the user's perceived usefulness on Instagram has a positive effect on the favorable attitude, and both the usefulness and favorable attitude have a positive effect on the to photo sharing intention. Based on the results of this study, strategic implications were drawn to enable the spread of services through the positive recognition and the improvement of photo sharing intention of Instagram users.
Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.
Kim, Junhong;Seo, Deokseong;Kim, Haedong;Kang, Pilsung
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.43
no.3
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pp.192-202
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2017
This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.
The present study investigated fashion Instagram marketing, applying the concept of gamification. It set out to examine the following specific issues: 1) perceptions of flow, pleasures, dimensions of game dynamics (challenge, competition, achievement, reward, relationships among participants, and relationships between brands and consumers), and consumer responses based on frequency and involvement in exercise; 2) the effects of game dynamics dimensions on flow and pleasure; and 3) the effects of flow and pleasure on consumer responses. An online survey was used to gather data and the study analyzed a total of 200 responses. The results of the study were as follows. Perception differences were found only in relation to exercise involvement. Competition, relationships among participants, and relationships between brands and customers positively predicted flow. Among the dimensions of game dynamics, challenge, competition, reward, relationships among participants, and relationships between brands and consumers positively influenced pleasure. In addition, the study also found that pleasure and flow had positive effects on intention to participate and brand loyalty. Meanwhile, only pleasure predicted word-of-mouth. These findings suggest that fashion brands implementing Instagram as a marketing channel should seek to stimulate pleasure and fun to provoke positive consumer responses. Furthermore, the findings of the study provide practical and useful insights for fashion brands implementing Instagram marketing.
Park, Jihyun;Seok, Ayoung;Yoon, Youngjun;Rhee, Boa
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.3
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pp.49-56
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2019
The purpose of this study is to analyze the characteristics and meanings of Instagram hashtags related to the exhibitions as a online communication platform of museums. At the same time, it focuses on efficiency of hashtags as a reference framework of inferring viewing experiences. We collect and visualize Instagram hashtags of exhibitions held in Korea for the past two years including 'Paper Present (2017)', 'YOUTH (2017)', 'Monet, Draw Light Exhibition (2018)', 'Van Gogh Inside (2016)', 'Drawn by the Wind: Shin yun-bok & Jeong Seon'. To sum up, significant data related to viewing experiences are not derived, and hashtags as a reference framework of inferring viewing experiences are turned out to be inefficient. Meanwhile, we conclude that potential for distributing information about the exhibitions is inherent in hashtags. In terms of informational characteristics, we notice that the influence of hashtags related to regional information is presented more than the response toward the viewing experiences. This result shows that Instagram users in the exhibitions are worthy of place making rather than viewing experiences.
Fashion Influencer of Instagram get a lot of attention from the public, and they play a major role in shaping peoples' taste. This study attempts to analyze the fashion design of fashion influencer in Instagram. The data was collected from Apr. 15th to April 30th, 2017, and the pictures were collected from May, 2016 to April, 2017. Total of 460 pictures were collected based on the number of "likes". The method of study was content analysis and the cross tabulation analysis and frequency using SPSS Statics 24 Based on the above results, influencers were mostly models that have many "likes" on their photos. Many of influencers were wearing black, white, or blue dresses that do not have any patterns. Many others were wearing indigo, black, or white jeans with T-shirts. In summary of the above contents, influencer also found out that the materials of their clothes were both hard and soft, and that the casual style was the most popular among influencer, and that influencer also liked elegant, modern, mannish, or sexy looks. Therefore, through this study, it was found that the fashion design of influencer had a unique fashion image. Gigi Hadid, Kendall Jenner, and Blake Lively are the representative influencers of fashion instagram. Gigi Hadid was a casual and manish image, Kendall Jenner was a casual and sexy image, and Blake Lively was an elegant image.
The aim of this study was to analyze the semantic network structure of keywords and the visual composition of images extracted from Instagram in relation to the multi-persona phenomenon with in fashion imagery, which has recently been attracting attention. To this end, the concept of a 'secondary character', which forms a separate identity from a 'main character' on various social media platforms as well as on the airwaves, was considered as the spread of multi-persona and #SecondaryCharacter on Instagram was investigated. 3,801 keywords were collected after crawling the data using Python and morphological analysis was undertaken using KoNLP. The semantic network structure was then examined by conducting a CONCOR analysis using UCINET and Netdraw to determine the top 50 keywords. The results were then classified into a total of 6 clusters. In accordance with the meaning and context of the keywords included in each cluster, group names were assigned : virtual characters, relationship with the main character, hobbies, daily record, N-job person, media and marketing. Image analysis considered the technical, compositional, and social styles of the media based on Gillian Rose's visual analysis method. The results determined that Instagram uses fashion images that virtualize one's face to produce multi-persona representation s that show various occupations, describe different types of hobbies, and depict situations pertaining to various social roles.
The purpose of this study was to identify beauty influencer attributes on Instagram and their impact on product attitude and purchase intention and on influential difference between micro and mega influencers. The survey was conducted using a consumer survey method with a questionnaire, and the subjects of the survey were 506 women in their 20s and 30s using Instagram. The results of the study are as follows: First, a range of influencer attribute sub-factors were derived in relation to expertise, attractiveness, similarity, reliability, and intimacy. Second, the attributes highly impacted product attitude in the increasing order of attractiveness, similarity, reliability, and familiarity, with expertise having no statistically significant influence. Third, the consumer's attitude toward the product introduced by the beauty influencer had a significant impact on their purchase intention. Fourth, it was shown that there is no difference in attributes according to the influencer's number of followers. Fifth, the number of followers of the beauty influencer had a partial impact on attitude and purchase intention. A limitation of this study is that age and gender samples are narrow, but it is nevertheless meaningful to explore this topic in the absence of research on beauty influencers. It is believed that these findings will serve as a foundation for the development of beauty influencer marketing strategies on Instagram.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.3
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pp.55-73
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2022
This study aims to identify the object relations and PAD factors of Instagram users, apply the object relations to the emotional response (PAD) factors, and empirically study the structural relationship between these factors and satisfaction. To this end, we proposed a research model to which the four factors of object relations theory and the three factors of emotional response (PAD) theory that emphasize the emotions of users are applied. Surveys were conducted on the college students in Seoul and Suwon who had used Instagram. As a result of this study, the following conclusions can be drawn: Non-alienation has a significant influence on pleasure, arousal, and domination. Secure attachment does not have a significant influence on pleasure and arousal, while it does have on domination. Social ability does not have a significant influence on pleasure, arousal, and domination. Egocentrism has a significant influence on arousal, but not on pleasure and domination. Pleasure has a significant influence on arousal and satisfaction. Arousal has a significant influence on domination and satisfaction. Domination has a significant influence on satisfaction. In conclusion, when emotions are shared among the users of Instagram, not alienated, it affects their satisfaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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