The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.6
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pp.24-35
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2016
This paper developed social equity indicators for evaluation of bus networks. This paper divided the social equity is into 4 categories such as horizontal equity, horizontal accessibility, vertical equity, and vertical accessibility and social equity was defined as integrated concept of these individual indicators. A simulation was performed by using the newly developed indicators to the toy network. On the basis of the simulation result, the social equity indicators are significant to the relative comparison for each zone. And, it was proved that optimal bus network alternative could be different depending on inclusion of the social equity indicators. Thus, it enabled to evaluate the bus network, as a public resource, considering not only the economic efficiency but also social equity. This paper suggested evaluation method for bus network considering social equity using indicators newly developed.
Interests on collaborative research and academic relationship among researchers have been increased. Collaborative researchers can maximize productivity, time and cost savings, and reduce the risk of research. An empirical study on the research productivity of co-authors' network and review efficiency of the reviewer network was conducted based on co-author networks and reviewer networks in Korea Society of IT Service. This study aims to find the characteristics of the co-author and reviewer networks, and to analyze research productivity and review efficiency in order to draw some implications. The meaning of interactions among professional groups was analyzed. Research productivity index was calculated using 728 authors' papers submitted to the society. In order to verify the effects of indicators of social network analysis on research productivity and review efficiency, correlation and regression analyses were used. As a result, the indicators of network centrality did not affect the review efficiency, but affect the research productivity.
This study tried to analyze the keywords of the papers published in the Korea Safety Management Science by using the social network analysis. In order to extract the keywords, information on journal articles published from 2018 to 2021 was extracted from the SCIENCE ON. Among the keywords extracted from a total of 129 papers, the keywords with similar meanings were standardized. The keywords used in the same paper were visualized by connecting them through a network. Four centrality indicators of the social network analysis were used to analyze the effect of the keyword. Safety, Safety management, Apartment, Fire hose, SMEs, Virtual reality, Machine learning, Waterproof time, R&D capability, and Job crafting were selected as the keywords analyzed with high influence in the four centrality indicators.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.4
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pp.199-209
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2019
The importance of business strategy for successful social media engagement has quickly increased as more businesses engage in social media. The importance is even greater for startup companies because startup companies are genuinely new to business, and they need to increase their presence in the market, and quickly access future customers. The objective of this paper lies in exploring key indicators of social media engagements by selected startup companies. The key indicators include two aspects of social media usages by the companies: i) overall social media activities, and ii) properties of network structure of the information flow platform provided by social media service. To better assess and evaluate the key indicators of social media usages by startup companies, the indicators will be compared with those of selected large established companies. Twitter is selected as a social media service for the analysis of this paper, and using Twitter REST API, data regarding the key indicators of overall Twitter activities and the Twitter follower-network of each company in the sample are collected. Then, the data are analyzed using social network analysis and hierarchical clustering analysis to examine the characteristics of the follower-network structures and to compare the characteristics between startup companies and established companies. The results show that most indicators are significantly different across startup companies and established companies. One key interesting finding is that the startup companies have proportionally more influencers in their follower-networks than the established companies have. Another interesting finding is that the follower-networks of startup companies in the sample have higher modularity and higher transitivity, suggesting that the startup companies tend to have a proportionally larger number of communities of users in their follower-networks, and the users in the networks are more tightly connected and cohesive internally. The key business implication for the future social media engagement efforts by startup companies in general is that startup companies may need to focus on getting more attention from influencers and promoting more cohesive communities in their follower-networks to appreciate the potential benefits of social media in the early stage of business of startup companies.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.213-221
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2021
The modernization approach to monitoring regional processes of providing social services is proposed. The methodological approach is developed in the context of the modern public policy, which includes the following stages: the formation of a system of indicators that characterize the level of the social services modernization; the determination of the levels of regions development by such components as the modernization level of the economic sphere, the modernization level of the demographic component and the modernization level of employment; the determination of weights for each group of indicators and calculation of integrated indicators, ranking of regions; the allocation of criteria for classification and grouping of regions according to the modernization level of the social services sphere; highlighting the most important problems of each region. The proposed method is tested on the example of the Ukraine's regions. According to the results of calculations of the modernization level of the processes of providing social services, the ranking and grouping of the regions was carried out. The rating allowed to distinguish four groups of regions: regions with a high modernization level of social services, regions with above-average levels, as well as regions with medium and low levels. The author's modernization approach to monitoring the processes of providing social services allows to investigate the real state of the main indicators influencing these processes and to identify problem regions in order to develop mechanisms to stimulate their development.
Objectives: This study was to measure community capacity using individual-level and organizational-level capacity indicators and illuminated the relationship of community capacity and self-rated health status in two regions in Seoul, Korea. Methods: The data from individual surveys were obtained by quota sampling the residents of two autonomous gu in Seoul (N=1,000). The data from organizational surveys were obtained by snowball sampling lists of organizations in the possession of gu offices with a sampling frame (N=153). The survey tools were 6 indicators regarding residents' social capital and a sense of community and 5 indicators regarding community-based organizations and their networks. The analysis methods consisted of the effect of the components of capacity on health status and social network analysis. Results: As for capacity on individual levels, while D-gu was mainly developed inn individual capacity in terms of social interaction, Y-gu was stronger in a sense of community and cohesion among residents. As for capacity on organizational levels, Y-gu was more developed than was D-gu in associational networks. Conclusion: It is necessary to develop health promotion program per community and to strengthen partnerships with and among grassroots organizations based in local communities through the measurement of community capacity.
Purpose: Based on previous researches on social factors of digital item purchase in digital contents distribution platforms such as SNS, we aim to develop the integrated model that accounts for the dynamic and interactive relationship between social structure indicators and digital item purchase. Research design, data and methodology: A PVAR model was used to capture endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network indicators. Results: We find that there exist considerable endogenous and dynamic relationships between digital item purchase and network structure variables. Not only lagged in-degree and out-degree but also in-closeness and out-closeness centrality have significant and positive impacts on digital item purchase. Lagged clustering has a significant and negative effect on digital item purchase. Lagged purchase has a significant and positive impact just on the present in-closeness and out-closeness centrality; but there is no significant effect of lagged purchase on the other two degree variables and clustering coefficient. We also find that both closeness centralities have much higher carryover effect on digital item purchase and that the elasticity of both closeness centralities on the purchase of digital items is even higher than that of other network structure variables. Conclusions: In-closeness and out-closeness are the most influential factors among social structure variables of this study on digital item purchase.
The purpose of this study is to examine social influence of the counselors on the network for a career counseling on gifted students of science and general students. This study collected data from 151 gifted students of science and 212 general students. The collected data was analyzed by the social network analysis. The results are as follows: First, we found that mother had the highest centrality indicators and teacher had the lowest centrality indicators on the career counseling network in both groups. And the max-flow indicators from mothers to teachers were the lowest on the career counseling network, on other hand; general students had lower centrality indicators than gifted students of science. Second, father was the most obvious counselor to cover for mother, on the hand, teacher was the worst counselor to cover for mother on the career counseling network. The gifted students group of science had less difficulty to cover for mother than the general students group. While teacher had the highest limits to information exchange on the career counseling network in both groups, mother had the lowest limits. As the result, we can conclude that mother played a key role on the career counseling network in gifted students of science and general students, while teachers was excluded from the career counseling network of students. Therefore, it is necessary to connect systematically parents with teachers for leading effectively students to their career; also government needs to build a career counseling system for this.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.688-701
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2020
This study analyzes the characteristics and change factors of technological cooperation networks in the automotive industry. Using Social Network Analysis (SNA) of 112,009 autonomous driving-related patents filed from 2000 to 2017 by major automotive firms in the world, we investigate the structure of the technological cooperation network. Network characteristics such as density are analyzed through structural characteristic analysis among the network analysis indicators. The structural characteristics of the technology cooperation network are confirmed through analysis of status characteristic indicators, such as the degree of centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. Results show that car makers such as Toyota and Hyundai Motors, as well as parts suppliers such as Bosch and Continental, have high-performance technology developments related to autonomous driving. The structural characteristics of the network show that companies participating in cooperative networks for autonomous driving technology development have increased in number and are diversified, and all of the status characteristics indicators have decreased. This can be interpreted as an increasing number of horizontal and complementary forms of technological cooperation between firms. In addition, it was confirmed that the number of participants in the field of autonomous driving technology has increased, and the networks have become more complex.
Purpose: This study aimed to investigate the influence of social capital on the depression of older adults living in rural areas. Methods: Data sets were obtained from the 2019 Korea Community Health Survey. The participants were 39,390 older adults over 65 years old living in rural areas. Indicators of social capital included trust, reciprocity, network, and social participation. Depression-the dependent variable-was measured using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Hierarchical ordinal logistic regression was conducted to identify factors associated with depression after adjusting the data numbers to 102,601 by applying the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Results: The independent variables-indicators of social capital-exhibited significant association with the depression of older adults. The odds ratios of depression were higher in groups without social capital variables. Conclusion: To reduce depression, we recommend increasing social capital. Factors identified in this study need to be considered in older adult depression intervention programs and policies.
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