Many methods of discovering social networking communities or clustering of features are based on the network structure or the content network. This paper proposes a community discovery method based on topic models using a time factor and an unsupervised clustering method. Online community discovery enables organizations and businesses to thoroughly understand the trend in users' interests in their products and services. In addition, an insight into customer experience on social networks is a tremendous competitive advantage in this era of ecommerce and Internet development. The objective of this work is to find clusters (communities) such that each cluster's nodes contain topics and individuals having similarities in the attribute space. In terms of social media analytics, the method seeks communities whose members have similar features. The method is experimented with and evaluated using a Vietnamese corpus of comments and messages collected on social networks and ecommerce sites in various sectors from 2016 to 2019. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method over other methods.
Despite the growing online exposure of retailes, offline retail channels still outperform online channels in the total retail volume of some countries. There is much interest in the physical layout plans of retail stores to expand sales. Product placement that have a large impact on customer purchasing behavior at offline retailers influences customer movement and sales volume. But in many cases, each retailer relies on unsystematic and autonomous product placement. When multiple products are sold with one purchase, the customer's movement for shopping may be evaluated in terms of customer efficiency and additional impulse purchase. In this paper, the social network is applied to sales data of a retail store and the result is used for evaluation of product placement and customer path. The frequent sales product composition was identified using k-core from sales data in the form of shopping baskets. The location was checked for the identified compositions of products, the spatial variance was measured and the customer's path was identified. With these results, the store arrangement of products was evaluated with appropriate improvement directions. The analysis method of this paper can be an alternative analysis approach for better layout of retail stores.
구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1168-1188
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2018
Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.
본고는 MMORPG "월드오브워크래프트" 와 "마비노기"에서 나타나고 있는 사회적 네트워크(Social Network, 이하 ‘SN’) 기반 사용자스토리텔링에 대한 유형 및 생성 구조에 대한 연구이며, SN을 기반으로 인터넷 이슈로 자리해 온 사회적 네트워크 서비스(Social Network Services, 이하 ‘SNS’)에 대한 논의에서부터 시작된다. SNS는 게임 콘텐츠를 즐기는 플레이어들에 의해서 개발자 스토리텔링을 넘어 사용자 스토리텔링이 구현되는데 일조해 왔다. 본 연구에서는 SN지향 게임의 요소와 이들이 지닌 스토리텔링의 열린 가능성을 사회심리학을 바탕으로 한 커뮤니케이션이론을 이용하여 적용하고자 한다. 본고는 웹에서의 SNS가 중요한 이슈로써 게임 설계 및 사용자 스토리텔링까지도 꾸준히 영향을 미치고 있는 상황에서 MMORPG의 사용자 스토리텔링을 통해 게임의 SN지향 게임 요소를 살피는데 연구의 의의를 지닌다.
The purpose of this study was to find about personal information security of internet and social networks by focusing on end users. User competence and subjective criterion, which are the antecedents, are affecting security behaviors For these security behaviors, the study examined the relationship between security behavior intention on internet use and security behavior intention about social network that is actively achieved in many fields. Behaviors of internet and social network were classified into an action of executing security and an action of using a security technology. In addition, this study investigated a theory about motivational factors of personal intention on a certain behavior based on theory of reasoned action in order to achieve the purpose of this study. A survey was conducted on 224 general individual users through online and offline, and the collected data was analyzed with SPSS 12.0 and SmartPLS 2.0 to verify demographic characteristics of respondents, exploratory factor analysis, and suitability of a study model. Interesting results were shown that security behavior intention of social network is not significant in all security behavior execution, which is security performance behavior, and security technology use. Internet security behavior is significant to security technology use but it does not have an effect on behavior execution.
본 연구는 기존에 존재하는 다양한 형태의 게임에 대한 선행 연구를 기반으로 모빌리티와 소셜 요인을 부각시킨 새로운 게임형태인 모바일 소셜 네트워크 게임에 대해 연구하고 기존의 게임과는 차별화된 모바일 소셜 네트워크 게임의 특성이 게임 유저들의 온라인 구전에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 그 결과 사용자 간의 상호적 관계, 시간과 장소의 구애를 받지 않고 지속적인 접속이 필요 없는 특성들이 몰입을 증가 시킨다는 사실을 밝혀냈다. 하지만 미디어와 상호작용 과정 속에서 개인이 지각하는 사회적 실재감과 비동기성은 만족에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 또한 이러한 몰입은 만족보다 온라인 구전에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났고 이러한 연구결과는 향후 국내 모바일 소셜 네트워크 게임 산업의 지속적인 발전에 기여할 수 있는 참고자료가 될 수 있을 것이라고 기대한다.
As an increasing number of people gained access to social network services (SNS), organizations started to use SNS as a channel for marketing and promotional purposes. The online advertising market has significant growth potential. Brand engagement is a key motive for online advertising, but how SNS users engage with brands, particularly in terms of the promotion of organizations, is poorly understood. This study uses customer value theory to examine brand engagement of users in terms of promoting companies in the context of Korean SNS marketing. This study identifies the antecedents of brand engagement based on customer value theory. Our findings show the significance of three factors of SNS marketing, namely, price discount, relationship support, and convenience, on brand engagement. We further show the consequences of brand engagement, namely, purchase decisions and word-of-mouth activities. These findings help advance customer value theory and offer practical insights into the use of information systems and marketing in the context of SNS.
본 연구는 오프라인 수업을 온라인 토론이 보조하는 블렌디드 러닝 형태의 대학교 수업 상황에서 학습자의 적에 미치는 사회 연결망의 효과를 분석하기 위해 수행되었다. '사이버 학습 세미나' 과목을 수강하는 36명의 교육대학교 학생들을 대상으로 교우 연결망 중심도, 조언 연결망 중심도, 그리고 적대 연결망 중심도 등 세 가지 사회 연결망 변수들을 측정한 후, 이를 기말 과제 및 시험 점수 등 학습자 성과 변수들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 조언 연결망 중심도와 교우 연결망 중심도는 학습 성과와 정적 상관관계를 보이고 있었던 반면, 적대 연결망 중심도는 대부분분의 성과 변수들과 부적 상관관계를 보였다. 온라인 토론의 양과 질은 교우 연결망 중심도 및 조언 연결망 중심도와 높은 상관을 보였으며, 특히 그 질은 조언 연결망과 매우 높은 정적 상관관계를 나타내었다.
Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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