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.
Purpose This study aims to categorize the types of health, analyze the effects among health types based on network analysis find the most important type of health, and explain whether the results between health types vary depending on demographic characteristics. Design/methodology/approach This study investigated individual physical, clinical, mental, and social health(social capital and social support) levels through a survey of 100 people. Network analysis was applied to the survey data to confirm the degree centrality of nodes. Furthemore, we investigated the differences in core nodes according to gender and age groups. Findings According to the analysis result, social support was the most important health type in the entire group. Furthermore, the importance of health type was different depending on the characteristics of the groups. In the case of men, clinical health was the most important health type, and social support was analyzed to be the most important for women. In the case of young people, clinical health was the most important health type, and mental health was the most important health type in the middle-aged.
As development of exhibition, it has been an important issue to analyze exhibition for the next success of exhibition. A lot of existing researches have focused on the exhibitor's and visitor's satisfaction problem. However, the exhibitor's satisfaction and success of exhibition come from the analysis of exhibition in the network level. Booths composing exhibition are regarded as nodes in network, so the trace of visitors visiting booths can construct the arc of networks. The purpose of this study is to analyze the booth visiting pattern and components of network through social network analysis using data collected in the $17^{th}$ International KIDS & EDU EXPO for Children. This research is the first approach of network-leveled analysis of exhibition, and the result of network analysis is helpful to support the booth arrangement in next exhibition. Our analysis results the following implications. First, Booths with high degree centrality or betweenness centrality should be deployed in the wide space or corner of the exhibition hall. Finally, booths within a block should be deployed in the same space of the exhibition hall to provide convenience to the visitors and to enhance exhibition performance.
본 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이며 이러한 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망분석에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력의 시각화를 연구범위로 설정하고 첫째, 연결망 내에서 관계를 나타내는 요소와 영향력을 나타내는 지표를 분류하여 정리하였다. 둘째, 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소들 간의 연관을 살펴 영향력 시각화의 네트워크를 만들었다. 셋째, 사회연결망 분석과 시각화 프로세스와의 상호작용을 설명하는 영향력 시각화의 프레임워크를 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 영향력 시각화의 네트워크와 프레임워크는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라 연결망의 시각화에 있어 합리적이고 효율적인 접근을 가능하게 함으로써 정보디자인에 있어 새로운 방법적 접근이 되리라고 기대한다.
소셜네트워크서비스(Social Network Service)는 사람들 사이의 사회적 관계를 중심으로 온라인상에 구축된 친목기반형 서비스이다. 최근 이러한 서비스의 수요와 관심이 그 어느 때 보다 높아진 반면 기술과 서비스적인 측면에서 접근이 아직은 미흡한 실정이다. 본 연구는 다양한 소셜네트워크 서비스 가운데 전 세계적으로 가장 유명하고 이용자수가 최대인 페이스북(Facebook)을 대상으로 기술과 서비스적 접근을 바탕으로 페이스북이 성공한 요인이 무엇인지 살펴보았다. 이를 위해 소셜네트워서비스를 사용한 경험이 풍부한 사용자들의 행동을 관찰 하였다. 그 결과 기술적인 측면에 해당하는 비동기적인 방식이 사교성을 향상시키고 기술의 공개성은 서비스적인 측면에서 폐쇄성을 지향하는 방향으로 작동하는 것을 발견하였다. 이는 소셜 미디어가 갖는 독특한 특질이다. 이러한 요소를 고려해서 소셜 미디어를 개발할 때 성공적인 소셜네트워크서비스가 가능 할 것으로 기대한다.
For convenient business process modeling we propose a mathematical approach to obtain appropriate process structures. In this paper, we define business process structural constraints, on which basis, using Social Network Analysis (SNA), we analyze the frequency of handover occurrences among performers in social network. We here present, therefrom, a new, mathematical approach to business process modeling that proceeds by identifying the social relations among activities.
Earthquakes are natural disasters that cause serious social disruptions and economic losses. In particular, they have a significant impact on critical lifeline infrastructure such as urban water transmission networks. Therefore, it is important to predict network performance and provide an alternative that minimizes the damage by considering the factors affecting lifeline structures. This paper proposes a probabilistic reliability approach for post-hazard flow analysis of a water transmission network according to earthquake magnitude, pipeline deterioration, and interdependency between pumping plants and 154 kV substations. The model is composed of the following three phases: (1) generation of input ground motion considering spatial correlation, (2) updating the revised nodal demands, and (3) calculation of available nodal demands. Accordingly, a computer code was developed to perform the hydraulic analysis and numerical modelling of water facilities. For numerical simulation, an actual water transmission network was considered and the epicenter was determined from historical earthquake data. To evaluate the network performance, flow-based performance indicators such as system serviceability, nodal serviceability, and mean normal status rate were introduced. The results from the proposed approach quantitatively show that the water network is significantly affected by not only the magnitude of the earthquake but the interdependency and pipeline deterioration.
As technologies' life-cycle shortens and their development directions are uncertain, firms' technology planning capability becomes increasingly important. Prior patent-based studies using technology growth curves identify developmental stages of technologies, thereby formulating technology development directions from an overall perspective. However, a technology generally consists of multiple sub-technologies and accordingly their development stages are likely various. In this regard, the prior studies failed to identify core sub-technologies and their specific development directions. Therefore, we suggest an approach consisting of 1) identifying core sub-technologies of a given technology using patent co-classifications and social network analysis, and 2) identifying each sub-technology's development stage and thereby determining its further development direction. We apply our approach to patents related to augmented reality to examine its applicability. It is expected that our approach will help identify evolving development stages for the core sub-technologies of a given technology, thereby effectively assisting technology experts in technology planning processes.
Purpose As social network games (SNG) enjoy rapid growth in the market and become a major sector of the gaming industry, it is of great interest to examine the how users continuously use SNG. In SNG, the users' social interaction is the most prominent advantage of the social network, as well as the entertainment afforded by the game. This study explores the relationship between altruism, which is considered the most prominent characteristic of SNS, and the continuance usage intention, as well as the moderating role of social capital. Based on social capital theory and organizational citizenship behavior, this research model considers social bonding and bridging that are divided by social capital. Design/methodology/approach An AMOS analysis based on survey data from 223 SNG users indicated that SNG with greater altruism enhance social capital (social bonding, social bridging), which is related to the user's satisfaction and the continuance intention of SNG. Findings Social bonding is positively related to the user's satisfaction with SNG. In other words, social bridging positively affects the continuous usage intention of SNG. These findings help managers in developing and implementing altruistic relationships and social capital for continuous usage of SNG.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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