Purpose: In this paper, we provide an illustration of Indonesian youth Social Networking Service (SNS) behavior and its relation to their culinary activity. Specifically, their behavior of culinary activity preferences and also the factors affecting their action of spending their money. Data and methodology: We gathered primary data from stratified random questionnaire survey (406 youth). The gathered data was analyzed using text data mining and statistics using R statistical computing language. Results: 1) We found out why our respondents are interested in following the accounts of SNS food influencers: i.e. visually attracted to the posts, as their reference to find places to dine out, as their reference to try new food menu and to get nostalgic feeling about the food. 2) The respondents decide to actually go to the recommended culinary places because of several factors, specifically, its description (visual and text), location, word of mouth (WoM), the experience of being to that place and price. 3) Important factors affecting culinary spent are income, number of following food influencer account, SNS usage time and their interest when looking at WoM. Conclusions: SNS behavior influences Indonesian youth culinary activity preferences and spent.
본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
본 논문에서는 컨텐츠 공유 응용에 관한 이동애드 혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜에 대하여 제안한다. 응용에 참여하는 사용자들간의 사회적 관계를 라우팅 프로토콜에 적용하여 컨텐츠 공유를 돕도록 한다. 우리의 기법은 사회적 관계를 이용하여 사용자들의 컨텐츠 소비패턴을 예측할 수 있는 상황에서 컨텐츠를 보다 빠르게 얻어오고 같은 컨텐츠에 대한 여러 요청으로 인해 생기는 네트워크의 부담이 줄게 하여 컨텐츠 공유와 같은 응용을 지원 할 수 있다. 제안된 라우팅 프로토콜의 성능 평가를 위하여 네트워크 시뮬레이터 NS2를 사용하여 최단 경로 라우팅 알고리즘과 비교해 보았다.
ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.
These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.
The center of networking is moving toward mobile from PC based computing environment. The number of smartphone users are increasing rapidly today. One of the most popular smart phone applications is mobile SNS such as Kakao Story, Facebook, Twitter, Mobile Cyworld, etc. Mobile SNS means social network services based on mobile communication technology. This research focused on mobile SNS usage of married women who have not enough time for face-to-face communication with their friends to enhance their friendship. Married women in their 30s and 40s have lots of things to do like housework and caring their children. Mobile SNS would help their communication in aspect such of free of space and time. Through Mobile SNS married women can reinforce their personal relationship and self-esteem. Social Information Processing Theory (SIP) is an interpersonal communication theory developed by Walther(1992). Once established, online personal relationships may demonstrate the same relational dimensions and qualities as face-to-face relationships. The theory explains how people get to know one another online, without nonverbal cues, and how they develop and manage relationships in the computer-mediated environment. The result of empirical analysis indicates that marred women's Mobile SNS activities reinforce their personal relationship and self-esteem.
스마트워크는 지식근로자들의 일하는 방법에 대한 혁신을 추구하는 새로운 패러다임이다. 본 논문은 조직에서 스마트워크 수준을 결정하는 모형을 제안한다. 기존 스마트워크의 유형은 공간적 자유와 시간적 자율로 결정됨을 보인다. 또한, 이 모형을 확장하여, 세 번째 요인으로 집단지성의 활용을 추가함으로서 새로운 유형인 스마트워크 2.0을 제안한다. 스마트워크 2.0의 성공적 도입전략과 본 연구의 시사점 및 향후 연구에 대한 방향을 제시한다.
With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character's name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.
Lecture theatres and computing laboratories are common types of classrooms used for teaching and learning in this study; both were equipped with a computer network through which teachers and students can access learning management system, digital library, educational software, and so on. Students were divided into groups of two or three; each group of students collaborated on the worksheets in the laboratory and naturally sat together when attending a class held in the lecture theatre. The social organization of classroom learning would promote student learning but what drives student learning; how to engage students with learning; and how to maintain their interest in learning are of research interest in the present study. The study illustrated the theoretical and empirical links, student motivation has a relation to rich collaboration with peers, communication as verbal interactions as well as teacher-student interactions. These are within socio-cultural contexts for learning to take place. The study was extended to make comparisons of the motivational orientations between student genders. It was found that female students were keener on fun or enjoyment in learning, peer communication, and teacher's intervention, whereas male students were concerned more about digital learning tools, a positive working relationship, social reciprocity, and interpersonal relationships.
With the acceleration of regional economic integration, the agricultural trade network within the RCEP region presents new opportunities and challenges for member countries. This study focuses on agricultural trade among RCEP members from 2011 to 2020, utilizing social network analysis to explore the structural characteristics and evolutionary trends of the trade network. Additionally, an extended gravity model is employed to empirically analyze the key factors influencing South Korea's agricultural trade with other member countries. The findings reveal that: (1) Agricultural trade relationships within the RCEP region are stable and mature, with high interconnectivity in the trade network, indicating a trend towards balanced development. (2) The positions of member countries within the agricultural trade network are characterized by both high density and heterogeneity. (3) South Korea's agricultural trade with RCEP member countries is positively influenced by the economic size, population size, and governance level of its trading partners, while South Korea's own indicators show no significant effect. The trade distance between South Korea and member countries also has a positive impact on agricultural trade. By combining social network analysis with an extended gravity model, this study provides a multi-faceted quantitative analysis of the RCEP agricultural trade network, offering new insights into regional agricultural trade. It also provides empirical evidence for agricultural trade cooperation between South Korea and other RCEP countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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