The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.4
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pp.195-200
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2013
This paper proposes an SNS and Web Data Analytics System which can utilize a business marketing strategy by analyzing negative SNS and Web Data that can do great damage to a business image. It consists of the Data Collection Module collecting SNS and Web Data, the Hbase Module storing the collected data, the Data Analysis Module estimating and classifying the meaning of data after an semantic analysis of the collected data, and the PHS Module accomplishing an optimized Map Reduce by using SNS and Web data involved a Businesse. This paper can utilize this analysis result for a business marketing strategy by efficiently managing SNS and Web data with these modules.
The purpose of this study is to provide a systematical view point of SNS research published by scholarly journals in communications vis a meta-analysis. A total of 72 articles dealing with SNS issues from 2006 to 2012 were analysed by research theme, related sub-theme, methodology, theoretic rationale, targeted media, and characteristics. Effect research get the largest portion and then user research in terms of a developmental model of media research agenda. A major methodological trend is an online survey and theoretical background is Uses and Gratification. Twitter is the most popular medium researched and SNS is mainly characterized as information provision and seeking as well as relationship forming.
The purpose of this study is to investigate the relationship among SNS users' interpersonal trust, brand image and purchase intention. A total of 335 questionnaires were collected during 6 days by Embrain online research company. Collected data were analyzed by SPSSWIN and AMOS program and frequency analysis, confirmatory factor analysis, validity test, correlation analysis and structural equation model analysis were performed. The results of verifying the relationship among variables are as follows. First, SNS users' interpersonal trust in influencers had positively influenced by brand image. Second, brand image sold by influencers had positively influenced by purchase intention. Third, SNS users' interpersonal trust in influencers had a significant effect on purchase intention.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.273-274
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2017
대한민국 20대 총선, 영국의 유럽연합 탈퇴인 브렉시트, 트럼프와 힐러리의 대결인 미국 대선, 이 셋의 공통점은 언론의 예측과 다른 투표 결과가 나왔다는 점이다. 이러한 일련의 사건들로 인해, 각종 언론사에서 실시하고 있는 표본조사의 신뢰도에 대한 근본적 재검토의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선거 후보자 지지율을 효율적이며 효과적으로 분석하기 위하여 SNS 감정분석을 제안한다. SNS 감정분석은 기존의 표본을 구하고 분석하는 방식보다 더 빠르게 표본 수집 및 분석이 가능하다. 또한 R프로그램과 구글을 이용하여 처리하기 때문에 기존 방식에 비하여 매우 저렴하다. 현재 언론사의 예측이 빗나가고 있는 시점에서 SNS 감정분석이 훌륭한 대안이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서의 트래픽*감정분석 점수를 보았을 때, SNS 감정분석이 여론을 더 정확히 반영한다는 것을 증명한다.
This study examined the SNS Factors and user awareness evaluate the relationship affect the degree of acceptance SNS. Additionally, the effect on the SNS uses the social media attributes and user relationship was confirmed what the critical factors applied. Through literature analysis, SNS characteristic factors were selected to interactivity and exchange views and usability, and relationship factors were selected the flow and attachment orientation. And these factors and verified the effect on the SNS also acceptable. It was accomplished by a regression analysis to achieve the purpose of research. results were as follows. First, the interactivity and exchange of ideas and useful characteristics had a significant impact on the SNS acceptance. Second, SNS relationship characteristic of flow and attached propensity has had a significant impact on the SNS acceptance. Third, SNS relationship factors are more influential than the SNS features a great degree of acceptance. These results will provide suggestions for necessary to have any experience as well as SNS should emphasize what characteristics you want the communicator to accommodate the height of SNS also allows the use of SNS users.
The numbers of SNS (Social Network Service) users and usage amounts are increasing every year. The influence of SNS is increasing also. SNS has a wide range of influences from daily decision-making to corporate management activities. Therefore, proper analysis of SNS can be a very meaningful work, and many studies are making a lot of effort to look into various activities and relationships in SNS. In this study, we analyze the SNS following relationships using Twitter, one of the representative SNS services. In other words, unlike the existing SNS analysis, our intention is to analyze the interests of the accounts by extracting and visualizing the accounts that two accounts follow in common. For this, a common following account was extracted using Microsoft Excel macros, and the relationship between the extracted accounts was defined using an adjacency matrix. In addition, to facilitate the analysis of the following relationships, a direction graph was used for visualization, and R programming was used for such visualization.
The purpose of this study is to evaluate the effect that the utilization motivation of SNS (Social Network Service) marketing affects on the export performance of medium small sized exporting enterprises (MSEE) directly and indirectly. This study is to investigate the effects of the export marketing environment of MSEE onto the motivation of SNS application and then it proposes a model which evaluates the performance of SNS marketing. In this study, for data collection and analysis questionnaire, survey was conducted for MSEE participated in trade exhibitions sponsored by COEX and used TradeSOS consulting services of Korea International Trade Association. The results showed that MSEE utilized SNS for cost reduction.
The present study explored the impact of personality and self-identity on online information acquisition, information transmission and the usage of SNSs. Participants were 180 students, SNS users, from a university in Korea. Among the participants, 171 students completed all surveys. As a results, personality traits such as openness, extraversion, agreeableness, neuroticism were positively related to the SNS usage and information behaviors. Social identity orientation was associated with time spent of SNS and the number of friends whereas collective identity orientation was related to information acquisition. As a result of multiple regression, time spent, openness, agreeableness, collective identity were significant predictors of information acquisition. The number of SNS in use, time spent of SNS, openness, neuroticism were predictors of information transmission. However, as the predictor of information transmission, neuroticism showed inverse relationship with information transmission.
The purpose of this study is to verify the impact of stress coping styles on the relationship between covert narcissism and SNS addiction proneness of college students. For this study, 470 college students in Busan completed covert narcissism scale, SNS addiction proneness scale, stress coping style scale and the collected date were analyzed using correlation analysis and multiple regression analysis. As the result of analysis, covert narcissism, stress coping styles, and SNS addiction proneness have a significant correlation, and stress coping styles partially mediated the association between covert narcissism and SNS addiction proneness. Therefore, people with covert narcissism use SNS as a way to relieve stress more often and it can be addictive. Based on these results, this study has significant implications for understanding SNS addiction proneness and providing data for therapeutic and educational approaches.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.6
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pp.544-550
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2015
The opinion mining technique which analogize significant information from SNS message is increasingly important because opinions communicated through SNS are increasing. This paper propose SEIAS(SNS Emotional Information Analysis Strategy) based on opinion mining that analogize emotional information from SNS setting a different weight according to position of antonym and adverb. Firstly, the proposed SEIAS constructs a emotion dictionary for opinion mining analysis, Secondly, it collects SNS data on real time, compare it with emotion dictionary and calculates opinion value of SNS data. Specially, it increases the precision of opinion analysis result compared to the existing SO-PMI because it sets up the different value according to the position of antonym and adverb when it calculates the opinion value of data.
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