• East Asian Economic Review
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• 제23권2호
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• pp.149-168
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• 2019

Public information arrivals and their immediate incorporation in asset price is a key component of semi-strong form of the Efficient Market Hypothesis. In this study, we explore the impact of public information arrivals on cryptocurrency market via Twitter posts. The empirical analysis was conducted through various methods including Kapetanios unit root test, Maki cointegration analysis and Markov regime switching regression analysis. Results indicate that while in bull market positive public information arrivals have a positive influence on Ripple's value; in bear market, however, even if the company releases good news, it does not divert out the Ripple from downward trend.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.63-72
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• 2014

트위터는 사용자들이 140개 정도의 문자들로 이루어진 짧은 메시지를 웹에 포스팅 할 수 있도록 제공하는 인기 있는 소셜 미디어 플랫폼이다. 해시태그는 이러한 트위터 사용자들이 특정한 주제에 대해서 토론을 하거나 높은 트랜딩을 가지는 이슈를 나타내고자 할 때 사용하는 특정한 단어나 두음문자이다. 하지만 동일한 해시태그를 포함하는 포스트들은 관련 있는 문장이 아닌 시간 순서에 의해서 처리되기 때문에, 처음 사용자가 그 해시태그와 관련된 내용을 이해하기 위해서는 다른 불필요한 내용까지 읽어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해소하기 위한 HBase 기반 자동 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터 API에서 제공하는 스트리밍 데이터를 HBase에 저장한 후 퍼지 시스템과 접목하여 자동 요약 방법을 시행하였다. 이를 통해서 해시태그를 포함한 포스트내의 중복된 내용을 제거하고, 각 포스트들의 중요도를 계산해서 사용자가 트랜딩 토픽내에 관련 있는 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제20권2호
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• pp.108-128
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• 2021

Research on the news coverage of North Korea has been paying less attention to social media platforms than to legacy media. An increasing number of social media users post, retweet, share, interpret, and set agendas on North Korea. The accessibility of international users and North Korea's publicity purposes make social media a venue for expression, news diversity, and framing about the nation. This study examined the sentiment of Twitter posts on North Korea from a framing perspective and the relationship between network strengths and sentiment from a social network perspective. Data were collected using two tools: Jupyter Notebook with Python 3.6 for preliminary analysis and NodeXL for main analysis. A total of 11,957 tweets, 10,000 of which were collected using Python and 1,957 tweets using NodeXL, about North Korea between June 20-21, 2020 were collected. Results demonstrated that there was more negative sentiment than positive sentiment about North Korea in the sampled Twitter posts. Some users belonging to small network sizes reached out to others on Twitter to build networks and spread positive information about North Korea. Influential users tended to be impartial to sentiment about North Korea, while some Twitter users with a small network exhibited high percentages of positive words about North Korea. Overall, marginalized populations with network bonding were more likely to express positive sentiment about North Korea than were influencers at the center of networks.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제1권2호
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• pp.49-74
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• 2021

In this paper, I applied grounded theory in exploring how Twitter became the battlefield for China's public diplomacy campaign. China's new move to global social media platforms, such as Twitter and Facebook, has been a controversial strategy in public diplomacy. This study analyzes Chinese Foreign Spokesperson Zhao Lijian's Twitter posts and comments. It models China's recent diplomatic move to Twitter as a "war of words" model, with features including "leadership," "polarization," and "aggression," while exerting possible effects as "resistance," "hatred," and "sarcasm" to the global community. Our findings show that by failing to gage public opinion and promote the country's positive image, China's current digital diplomacy strategy reflected by Zhao Lijian's tweets has instead constructed a polarized political public sphere, contradictory to the country's promoted "shared human destiny." The "war of words" model extends our understanding of China's new digital diplomacy move as a hybrid of state propaganda and self-performance. Such a strategy could spread hate speech and accelerate political polarization in cyberspace, despite improvements to China's homogenous network building on Twitter.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.113-128
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• 2021

본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 '화이자', '아스트라제네카', '모더나', '얀센', '노바백스', '시노팜', '시노백', '스푸트니크', '바라트', '캔시노', '추마코프', '벡토르'이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제21권2호
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• pp.73-98
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• 2019

As information and communication technology continue its remarkable development, the exchange of information online becomes as prevalent and frequent as face-to-face communication in daily life. Therefore, the management and application of WOM (word of mouth) practices will become more important than ever to companies. Currently, there are various types of communication channels for online WOM, and each channel has its own unique traits. Most of the previous research studies online WOM by examining the information inside a single communication channel, but this research chooses two different communication channels and analyzes the effects of online WOM with each channel's unique characteristics. More specifically, this research focuses on the expectation that the effects of information from Twitter and blogs on product sales may differ because Twitter and blogs, two different communication channels for online WOM, have their own unique traits. Our particular aim is to perform an in-depth examination on the effects of communication channel's volume and valence on product sales, two important attributes of online WOM. Furthermore, while most of the empirical research focuses on online WOM and analyzes its effect on markets of temporary experience goods, such as movies and books, this research highlights focuses on the automobile market, a durable goods market. The results of our analysis are as follows: First, regarding blogs, a positive valence significantly and positively affects the sales of products, and this result indicates that consumers are influenced more by the emotional aspect of a product presented in a post than by the number of blog posts. Second, regarding Twitter, the volume of online WOM significantly and positively affects sales, an indication that as the number of posts increase, the sales increase. Through this research, we suggest that even those firms that sell durable goods can increase sales through the management and application of online WOM. Moreover, according to the characteristics of communication channels, the effects of online WOM on sales differ. As a practical implication of this research, we suggest that companies can and should create marketing strategies appropriate to their targeted communication channels.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권3호
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• pp.225-253
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• 2015

본 연구에서는 아카이브에서 운영하는 페이스북 및 트위터 게시물의 내용 분석을 통해 아카이브와 이용자 간의 상호작용 유형을 조사하였다. 이를 위해 다양한 아카이브 중에서 미국과 영국의 국립기록관 공식 페이스북과 트위터 게시물에 대한 내용 분석을 실시하였다. 2015년 상반기에 등록된 미국 국립기록관 페이스북 게시물 66개와 트위터 게시물 670개, 그리고 영국 국립기록관 페이스북 게시물 73개와 트위터 게시물 84개를 수집하여 네 가지 상호작용 유형에 기반을 두어 분석을 수행하였다. 그 결과 소장자료 또는 온라인자원에 대한 정보공유 및 행사에 대한 정보배포가 가장 일반적인 게시물의 상호작용 유형인 것으로 나타났다. 1대 1의 커뮤니케이션 또는 질문지나 투표 형식의 정보수집은 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다. 또한 주로 소장자료 유형의 게시물에 대한 이용자의 반응이 높았으며 시기적인 특성에 맞는 인물이나 사건에 대한 정보를 제공함으로써 이용자의 관심과 참여를 유도하였다. 이용자의 참여를 촉진할 수 있는 여러 가지 상호작용 유형을 고려하고 시의적절한 기록물을 발굴하여 기존의 웹 자원과 기록콘텐츠 및 다양한 소셜미디어와 연결시켜 제공하려는 노력이 필요할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제19권3호
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• pp.91-104
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• 2017

본 연구는 소셜 미디어 이용자들의 상호작용을 통한 제품정보 확산 패턴으로 트위터와 블로그의 특성차이에 따른 영향력을 확인해 보고자 시도되었다. 이에 각 매체에서의 제품정보에 관한 포스팅 수를 이용하여 바스모형을 통해 정보확산패턴을 확인해 보았다. 분석 결과 첫째, 블로그와 트위터 모두에서 실용재에 비해 쾌락재가 정보확산 속도가 빨랐다. 둘째, 제품유형에 관계없이 트위터는 블로그에 비해 모방효과의 영향력이 높게 나타났으며, 블로그는 트위터에 비해 혁신효과의 영향력이 높았다. 이를 통해 블로그는 트위터에 비해 이용자가 본인 스스로 직접적으로 정보를 찾는 경향이 더 높은 경향이 있으며, 트위터는 블로그에 비해 혁신에 대한 주관적 평가보다는 다른 사람으로의 전달된 평가에 더 의존하는 경향이 있음을 시사한다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제29권1호
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• pp.147-170
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• 2023

본 연구는 트위터에서 나타나는 '자해' 및 '자살' 관련 게시물의 주요 등장 단어와 핵심 토픽을 탐색하여 그 의미를 파악하고자 하였다. 연구대상은 2019년 10월 29일부터 2020년 11월 30일까지 관련 해시태그를 포함한 '자해' 및 '자살' 관련 해시태그를 포함한 트위터 게시물이었다. 수집된 게시물을 바탕으로 텍스트 마이닝을 실시한 결과, '자해' 관련 6개, 자살 관련 5개로, 총 11개의 핵심토픽이 도출되었다. 토픽에 담긴 주요 메시지를 살펴보면 온라인 상에서는 오프라인에서 표현하기 어려운 자해와 자살 경험을 솔직하게 표현하고 있으며, 도움요청의 경로로 SNS를 활용하고 있었다. 또한 '자해' 및 '자살' 관련 게시물에서 공통 특징과 차별적 특징이 있었다. '자해' 관련 토픽에는 자해의 정서조절 및 대인관계적 기능이 주로 드러난 반면, '자살' 관련 메시지에는 자살 예방 및 사회문제 등에 대한 메시지가 보다 분명하게 드러났다. 이러한 결과는 자해 및 자살사고를 경험한 사람들과 국민들의 자해 및 자살 관련 이슈에 대한 의견을 이해할 수 있고, 효과적인 자해 및 자살예방 및 개입 방안을 모색한다는 점에서 의의가 있겠다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.428-435
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• 2016

Hundreds of millions of new posts and information are being uploaded and propagated everyday on Online Social Networks(OSN) like Twitter, Facebook, or Instagram. This paper proposes and implements a GPS-location based SNS data mapping, analysis, and visualization system, called Smart SNS Map, which collects SNS data from Twitter and Instagram using hundreds of PlanetLab nodes distributed across the globe. Like no other previous systems, our system uniquely supports a variety of functions, including GPS-location based mapping of collected tweets and Instagram photos, keyword-based tweet or photo searching, real-time heat-map visualization of tweets and instagram photos, sentiment analysis, word cloud visualization, etc. Overall, a system like this, admittedly still in a prototype phase though, is expected to serve a role as a sort of social weather station sooner or later, which will help people understand what are happening around the SNS users, systems, society, and how they feel about them, as well as how they change over time and/or space.