The purpose of this paper is to indicate possible future research directions for social network services(SNS) by reviewing past and recent trends in SNS studies. The framework used for the analysis is the New Media Evolutionary Model(NMEM) proposed by Wimmer and Dominick, a four-phase system for research on new media development. Although early forms of SNS emerged in the late 1990s, most research in this field has been published in the past five years. We searched for SNS-related articles published from 2006 to August 2011 from academic journal archives in information systems, communication, marketing, and other fields, and classified them according to the NMEM to analyze the current state of SNS research. Researchers in this field have so far focused on the first two phases of the model(the media itself and use of the media), but little research has been conducted on the third(effects of the media) and fourth phases(improvements in the media). Although SNS research is still in its early stages, we suggest the need for more studies on the effects of SNS and how it can be improved. Very few studies test existing theories or build new theories related to SNS. Thus, a more rigorous approach towards SNS research is warranted, and future research should focus on theory building and testing.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2015.08a
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pp.121-125
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2015
SNS(Social Networking Service)의 활용률이 높은 현대 사회에서 광범위하게 사용되고 있는 SNS 마케팅은 도서관계에서는 범위 및 확산되는 속도가 다른 영역에 비해 느리다. 이를 분석하기 위한 국내의 연구들이 있었지만 SNS 마케팅이 활성화되어 있는 해외의 사례에 비해 적은 국내의 자료로 인해 난항을 겪고 있음에 주목하였다. 특히 국내외 대학도서관의 SNS 마케팅 현황을 관찰하고 이를 확산 이론과 연결하는 것을 통해 다시 한번 현재 상황을 분석하였다.
In this paper, representative social network services(SNS) of Korea, China, and America such as Cyworld, Renren and Facebook were analyzed in regards to their business strategies and successful factors. From the analysis results, it was found that their common business strategies are strengthening a sense of belonging by providing differentiated customer services and by increasing customer satisfaction and this kind of strategies were naturally connected to the corporate marketing. So, Maintaining their own differentiated services, SNS companies should make a constant efforts to meet customers' needs on the base of success factors. Companies which will carry out marketing with SNS should also improve their images through communication with customers, utilizing services provided by SNS companies which match well with companies using SNS as a means of marketing. As various extensive researches are being conducted on SNS which enabled online networking, such findings will be usefully referred for similar researches and will provide theoretical basis and practical guidelines for future researches.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.2
no.1
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pp.93-98
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2016
As information technologies are rapidly developed recently, social networking services through a variety of mobile devices and smart screen is becoming popular. SNS is a social networking based services which is online forms from existed offline. SNS can also be used differently which is confused with the online community. A modelling algorithm is a variety of techniques, which are assocoation, clustering, neural networks, and decision trees, etc. By utilizing this technique, it is necessary to study to effectively using the large number of materials. In this paper, we evaluate in particular the performance of the algorithm based on the results of the clustering using Facebook Insights data for the EM algorithm to be evaluated as a good performance in clustering. Through this analysis it was based on the results of the application of the experimental data of the change and the South Australian state library according to the performance of the EM algorithm.
Social network service (SNS) using mobile or web is growing rapidly, and the emergence of various platform services is causing innovative changes in social network service (SNS). This study is to identify the target relation factors of social network users and to empirically study the causal relationship of how much these factors affect user satisfaction through pleasure and self-efficacy. To present an effective and efficient development plan in. In order to empirically verify the research model of this study, a survey was conducted with the general public who had experience using social network services (SNS). Path analysis was performed. As a result, it was possible to verify the correlation of the object relational factors on user satisfaction through pleasure and self-efficacy.First, non-excluded had a significant effect on pleasure, but did not significantly affect self-efficacy. Second, stability attachment did not significantly affect both enjoyment and self-efficacy. Third, social ability did not significantly affect both enjoyment and self-efficacy. Fourth, self-centeredness did not have a significant effect on both enjoyment and self-efficacy. Fifth, pleasure had a significant effect on both self-efficacy and user satisfaction. Sixth, self-efficacy had a significant effect on user satisfaction.
Recently, the web 2.0 services which appear by exponential extension of the Internet can be expressed with the changes in the quality of structural evolution and in the quantity of increasing users. The structural base is in user participational architecture, the web 2.0 services such as Blog, UCC, SNS(Social Networking Service), Mash-up, Long tail, etc. play a important role in organization of web, and grouping and searching of user participational data in web 2.0 is broadly used by folksonomy. Folksonomy is a new form that categorizes by tags, not classic taxonomy skill. it is made by user participation. Searching based on tag is now done by a simple text or a tag cloud method. But searching to consider and express the relations among each tags is imperfect yet. Thus, this paper provides the relational searching based on tags using the relational graph of tags. It should improve the trust of the searching and provide the convenience of the searching.
As 'Big data' has been one of challenging issues, development of new services using Social Network Service (SNS) which is its typical example became active. SNS has developed as a media where everyone communicates at real time and the number of SNS opinion analyzing services is increasing. Meanwhile, new approach to acquire and analyze twitter data becomes necessary in TV advertisement system. This paper proposes LiveAD system, which store and analyze big data such as twitter data as well as analyze TV advertising effect based on twitter data. As a proof of concept, the proposed system has been implemented collecting and analyzing twitter data using Hadoop. The result of collected information over the system increases the chance of analyzing TV advertising effect on twitter in real-time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.7
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pp.1643-1651
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2014
Social networking services (in short, SNS) allow users to share their own data with family, friends, and communities. Since there are many kinds of information that has been uploaded and shared through the SNS, the amount of information on the SNS keeps increasing exponentially. Particularly, Facebook has adopted some interesting features related to entertainment (e.g., movie, music and TV show). However, they do not consider contextual information of users for recommendation (e.g., time, location, and social contexts). Therefore, in this paper, we propose a novel approach for movie recommendation based on the integration of a variety contextual information (i.e., when the users watched the movies, where the users watched the movies, and who watched the movie with them). Thus, we developed a Facebook application (called MyMovieHistory) for recording the movie history of users and recommending relevant movies.
Rathore, Shailendra;Sharma, Pradip Kumar;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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v.13
no.4
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pp.1014-1028
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2017
Social networking services (SNSs) such as Twitter, MySpace, and Facebook have become progressively significant with its billions of users. Still, alongside this increase is an increase in security threats such as cross-site scripting (XSS) threat. Recently, a few approaches have been proposed to detect an XSS attack on SNSs. Due to the certain recent features of SNSs webpages such as JavaScript and AJAX, however, the existing approaches are not efficient in combating XSS attack on SNSs. In this paper, we propose a machine learning-based approach to detecting XSS attack on SNSs. In our approach, the detection of XSS attack is performed based on three features: URLs, webpage, and SNSs. A dataset is prepared by collecting 1,000 SNSs webpages and extracting the features from these webpages. Ten different machine learning classifiers are used on a prepared dataset to classify webpages into two categories: XSS or non-XSS. To validate the efficiency of the proposed approach, we evaluated and compared it with other existing approaches. The evaluation results show that our approach attains better performance in the SNS environment, recording the highest accuracy of 0.972 and lowest false positive rate of 0.87.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.4
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pp.57-69
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2017
Due to the development of technology even in learning and education area, many studies have begun to make a new attempts to research by using SNS, breaking away from traditional learning methods. However, the limitations of these studies are restricted only to the use of wireless Internet and writing on Web sites. This study aims to conduct a research on English learning activities that utilize various technologies such as Bigdata, Facebook, Social Network Services (SNS) and English applications. In addition, this study looks into how these modern technologies can be integrated in the classrooms and which activities can be applied in the English classroom. This research is to suggest effective English learning methods through a thorough investigation on the effectivity of various technologies based on the Web 2.0 such as Flickr, blogs, MySpace, and online discussion board within the context of the English learning. To verify the effect of the study, the subjects are divided into experimental and control group. The experiment is proceeded with pre- and post-test. The experimental group is designed to verify the effects using SNS tools such as Facebook, Bigdata, and Online Massive Learning. A survey is conducted to determine the preference of utilizing social networking sites and to analyze the effects in class. The result is that the average scores for experimental group have improved more than the average of control group. The comparison of pre and post-test of the experimental group shows that the significance of the higher and median group was statistically significant at the p<0.01.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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