International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.241-248
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2021
The article reviews the social media as an Internet phenomenon, determines their place and level of popularity in the society, as a result of which the social networks are a resource with perspective pedagogical potential. The analysis of social media from the point of view of studying a foreign language and the possibility of their usage as a learning medium has been carried out. The most widespread and popular platforms have been considered and, based on their capabilities in teaching all types of speech activities, the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" Internet resources have been selected as the subject of the research. The system of tasks of teaching all types of speech activities and showing the advantages of the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" platforms has been proposed and briefly reviewed.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.1
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pp.39-59
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2024
An online social network is a platform that is continuously expanding, which enables groups of people to share their views and communicate with one another using the Internet. The social relations among members of the public are significantly improved because of this gesture. Despite these advantages and opportunities, criminals are continuing to broaden their attempts to exploit people by making use of techniques and approaches designed to undermine and exploit their victims for criminal activities. The field of digital forensics, on the other hand, has made significant progress in reducing the impact of this risk. Even though most of these digital forensic investigation techniques are carried out manually, most of these methods are not usually appropriate for use with online social networks due to their complexity, growth in data volumes, and technical issues that are present in these environments. In both civil and criminal cases, including sexual harassment, intellectual property theft, cyberstalking, online terrorism, and cyberbullying, forensic investigations on social media platforms have become more crucial. This study explores the use of machine learning techniques for addressing criminal incidents on social media platforms, particularly during forensic investigations. In addition, it outlines some of the difficulties encountered by forensic investigators while investigating crimes on social networking sites.
Basch, Corey H.;Fung, Isaac Chun-Hai;Hammond, Rodney N.;Blankenship, Elizabeth B.;Tse, Zion Tsz Ho;Fu, King-Wa;Ip, Patrick;Basch, Charles E.
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.50
no.2
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pp.133-140
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2017
Objectives: The purpose of this study was to describe the source, length, number of views, and content of the most widely viewed Zika virus (ZIKV)-related YouTube videos. We hypothesized that ZIKV-related videos uploaded by different sources contained different content. Methods: The 100 most viewed English ZIKV-related videos were manually coded and analyzed statistically. Results: Among the 100 videos, there were 43 consumer-generated videos, 38 Internet-based news videos, 15 TV-based news videos, and 4 professional videos. Internet news sources captured over two-thirds of the total of 8 894 505 views. Compared with consumer-generated videos, Internet-based news videos were more likely to mention the impact of ZIKV on babies (odds ratio [OR], 6.25; 95% confidence interval [CI], 1.64 to 23.76), the number of cases in Latin America (OR, 5.63; 95% CI, 1.47 to 21.52); and ZIKV in Africa (OR, 2.56; 95% CI, 1.04 to 6.31). Compared with consumer-generated videos, TV-based news videos were more likely to express anxiety or fear of catching ZIKV (OR, 6.67; 95% CI, 1.36 to 32.70); to highlight fear of ZIKV among members of the public (OR, 7.45; 95% CI, 1.20 to 46.16); and to discuss avoiding pregnancy (OR, 3.88; 95% CI, 1.13 to 13.25). Conclusions: Public health agencies should establish a larger presence on YouTube to reach more people with evidence-based information about ZIKV.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.112-119
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2023
Traditionally used for networking computers and communications, the Internet has been evolving from the beginning. Internet is the backbone for many things on the web including social media. The concept of social networking which started in the early 1990s has also been growing with the internet. Social Networking Sites (SNSs) sprung and stayed back to an important element of internet usage mainly due to the services or provisions they allow on the web. Twitter and Facebook have become the primary means by which most individuals keep in touch with others and carry on substantive conversations. These sites allow the posting of photos, videos and support audio and video storage on the sites which can be shared amongst users. Although an attractive option, these provisions have also culminated in issues for these sites like posting offensive material. Though not always, users of SNSs have their share in promoting hate by their words or speeches which is difficult to be curtailed after being uploaded in the media. Hence, this article outlines a process for extracting user reviews from the Twitter corpus in order to identify instances of hate speech. Through the use of MPCA (Modified Principal Component Analysis) and ECNN, we are able to identify instances of hate speech in the text (Enhanced Convolutional Neural Network). With the use of NLP, a fully autonomous system for assessing syntax and meaning can be established (NLP). There is a strong emphasis on pre-processing, feature extraction, and classification. Cleansing the text by removing extra spaces, punctuation, and stop words is what normalization is all about. In the process of extracting features, these features that have already been processed are used. During the feature extraction process, the MPCA algorithm is used. It takes a set of related features and pulls out the ones that tell us the most about the dataset we give itThe proposed categorization method is then put forth as a means of detecting instances of hate speech or abusive language. It is argued that ECNN is superior to other methods for identifying hateful content online. It can take in massive amounts of data and quickly return accurate results, especially for larger datasets. As a result, the proposed MPCA+ECNN algorithm improves not only the F-measure values, but also the accuracy, precision, and recall.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.25
no.7
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pp.1258-1269
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2001
The purpose of this study was to investigate the dimensions of fashion lifestyle, to examine the relationship between fashion lifestyle and internet advertising effect, and to identify the moderating effect of fashion lifestyle on the relationship between advertising types and advertising effects. Using dependent variables as internet advertising effects(i.e., attitude to advertising, attitude to product, attitude to brand), advertising types (i.e., banner, website e-mail types) and fashion lifestyle were used as independent variables. For the study, a sample of 152 apparel consumers participated in this survey research. The survey of design with a questionnaire was employed. Three types of fashion advertisement were included as banner type, website type, and e-mail type. For each type, two samples were included for the study. Questionnaire was developed with the html language and data collection was done through the internet on October 2000. For data analysis, descriptive statistics(i. e., frequency, percent), factor analysis, reliability analysis, linear regression and ANOVA were used. First, fashion lifestyle was classified with the seven dimensions: personality seeking group, planning purchase group, fashion leader group, fashion information seeking group, media preference group, commonness/traditional group, fashion follower group. Second, fashion lifestyle had signification effects on advertising effects. In the group of fashion lifestyle, fashion Information seeking group and planning purchase group were found to influence on the attitude toward advertising, and planning purchase type was influenced to attitude toward brand and attitude toward product. Third, main effects of fashion lifestyle were found to be significant. The correlation and interaction effects of fashion lifestyle and internet advertisement types were not significant.
New and creative skills must be developed, and adapted into a lesson, to motivate learners to acquire a second language easily and enjoyment, Multimedia tools which are of interest to learners, such as; smart phones, computers, and notebooks with wireless internet compatability, will provide learners opportunities to study, and do their work practically anywhere and anytime. Recently, podcasts, which are a type of digital media, consisting of a series of audio episodes or video files, subscribed to and downloaded through web syndication, or streamed online to a computer or mobile device, are used to facilitate ESL (English as a Second Language) learning. Development of a variety of teaching methods, using multimedia tools, is needed. There are advantages and disadvantages to using a variety of multimedia tools. The current research aims to study its characteristics and application, in order to maximize their effective use, in English education. The current study suggests a ubiquitous learning environment using multimedia content tools, internet media, video teleconferencing, cyber-learning, and one-to-one videos used in conjunction with, or as a digital textbook for the English lesson. This study also investigates future educational changes, using state-of-the-art equipment for the self-learning experience, and will present a new direction in English education, through a variety of instructional devices and a marginalized class system model.
With the market evaluation of economic globalization exchanges between different cultures, cultural trade has been developing at an accelerated speed, and also playing an important role in East Asian intra-regional trade. In this research the author used gravity trade model to explain the causal relationship between dependent variable trade flows and several independent variables applying with five categories cultural goods which classified in HS codes. Firstly for cultural heritage trade flow, the results indicated that economic masses of bilateral countries have no significant influences on it; GDP per capita of host country and adjacency factor with partner country have significant negative influences on it; Internet coverage ratio has improved cultural heritages exchanges in East Asian regions. Secondly for printed matter cultural goods trade flow, the distance factor has significant negative influence but common language has significant positive influence on it. Thirdly for recorded media cultural goods, only economic masses and GDP per capita of bilateral countries can improved their trade flows. Fourthly for visual arts cultural products trade flows, almost all variables we tested have significant influences on it. Fifthly for cinema photography cultural goods trade flow, the influenced factor are same with cultural heritage products except they have strong positive interaction relationship with economic masses and common language. At last, the paper figured out some important and potential sectors for cultural goods trade in East Asia and gave some suggestions to government and cultural goods product enterprises.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.352-358
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2022
Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model
Ham, Jong-Wan;Jin, Du-Seok;Choi, Bong-Kyu;Cao, Ke-Rang;Park, Man-Seob;Jung, Hoe-Kyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.653-656
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2009
Currently with development of development and the hardware of the superhigh speed network about increase is spreading out at the rapid pace the many multimedia contents quite from internet. The production environment is growing about the multimedia contents because of such as circumstance, as well as multimedia contents will increase. However, Numerous voice, the picture, with text etc. the time of the same multimedia contents and problem of spatial synchronization occur, started. W3C(World Wide Web Consortium) solves like this problem point presented the method for. Does so, SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) where puts a base in XML(Extensible Markup Language) will be able to compose the expression of the multimedia contents which is various standard was proposed. SMIL the individual multimedia object of chain with time will be able to integrate with the multimedia presentation which is synchronized spatial in order. In this paper a variety of multimedia content and synchronization of the time and space, to be represented by integrating the design and implementation of SMIL authoring system.
Due to the dramatic improvement of Internet technologies and digital content authoring, many independent media creators produce various digital items and share them with others. In this situation, the independent media platforms must support the well-defined usage rights(licenses) specification, usage monitoring, and license trading trace for enabling complex types for selling, buying, using and reproducing digital items created by independent media creators. In this paper, we design an extended policy model based on the ODRL policy class model and implement a user interface prototype to specify multi types of usage rights like use, own, share, and cede. Our proposed model can be referenced to create license management modules of the independent media platforms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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