Purpose - The purpose of this study is to investigate the impact of organizational politics on employees' social network service addiction and how it influences their job satisfaction and organizational citizenship behavior. And this study explores if leader-member exchange can moderate the relationship between organizational politics and social network service addiction. Research, design, data, and methodology - For this, this study collected data from 305 employees in Korean companies through a survey method and uses SPSS 18.0 for hierarchical regression analysis in the hypothesis test. Results - First, organizational politics increases immersion, compulsion and association among the sub-factors of social network service addiction. Second, each phenomena of social network service addiction such as salience, compulsion and association decrease each relevant factors of job satisfaction and organizational citizen behavior. Third, compulsion and association among the sub-factors of social network service addiction play the mediating roles between organizational politics and each relevant factors of job satisfaction/organizational citizen behavior. Finally, some of sub-factors of leader-member exchange decrease the effect of each characteristics of organizational politics on immersion, compulsion and association among the sub-factors of social network service addiction. Conclusions - This study provides some of managerial implications to corporate executives who try to manage organizational attitude.
The evolution of the Web from Web 1.0 to Web 2.0 has brought up new platforms as SNSs(Social Network Service) that are used by users to articulate and manage their relationships. SNSs are an online phenomenon which has become extremely popular. A SNS essentially consists of a representation of each user, his/her social links, and a variety of additional services. SNSs are increasingly attracting the attention of academic and industry researchers. What makes SNS unique is that they have a relationship with friends. The friend recommendation is one important feature of social networking services. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose an efficient data processing method for social data. We study previous researches about social score in social network service. Our ESS(Efficient Social Score) is computed by both friendship weight and score of a document that was tagged by a user's friends. Our experimental results also confirm that our method has good performance.
To alleviate the cold-start problem and data sparsity in web service recommendation and meet the personalized needs of users, this paper proposes a personalized web service recommendation method based on a hybrid social network and multi-objective immune optimization. The network adds the element of the service provider, which can provide more real information and help alleviate the cold-start problem. Then, according to the proposed service recommendation framework, multi-objective immune optimization is used to fuse multiple attributes and provide personalized web services for users without adjusting any weight coefficients. Experiments were conducted on real data sets, and the results show that the proposed method has high accuracy and a low recall rate, which is helpful to improving personalized recommendation.
소셜 네트워크는 온라인상의 인맥 기반 친목 서비스로 잘 알려져 있지만, 광의의 소셜 네트워크는 타인과 협력하고 정보를 공유하는 작업을 통해 생성된 관계 또는 이를 기반으로 생성된 데이터를 통해 웹을 정보생태계로 진화시키는 메커니즘으로 해석할 수 있다. 소셜 네트워크는 친목 기반의 연결의 장에서 관심사 기반의 사회적 관계망으로 확대되고 있으며, 비즈니스 교육 등 다양한 영역에서 적용되고 있다. 도서관 서비스 영역에서도 수요자의 정보교류 네트워크 형성에 소셜 네트워크의 개념과 철학을 적용하기 위해 관심을 보이기 시작하고 있다. 본 연구에서는 소셜 네트워크의 개념과 의의를 살펴보고 도서관 영역에서 어떻게 해석되어 응용이 시작되고 있는지 살펴본다. 또한 도서관 정보 수요자의 소셜 네트워크 활성화를 위한 지원 방안을 제안해 본다.
소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.
미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.291-299
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2020
The purpose of this study focuses on finding the influences of social capital on personal happiness by studying service industry employees. This current study utilized a questionnaire survey method which was used to collect the analysis data, from July 20 to August 10 in 2019. 281 questionnaires were gathered in Korea and the statistical analysis was conducted. This study recognized social capital as 3 independent variables and personal happiness as a dependent variable. Social capital is composed of the social network, social trust and social norms. First, the social network consisted of the satisfaction degree in one's social relations and the social interaction degree. Second, social trust is composed of the trust degree with ones neighbors in the same local area. Last, social norms are consisted of reciprocity, participation and a sense of belonging one feels in the same society. The findings of this study were as follows: first, it was found that social network, social trust, and social norms made affirmative influences on personal happiness of the employees. Second, the social network and social norms made statistically significant influences with personal happiness, but social trust was shown to not have similar influence.
Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.
현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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