International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.101-106
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2023
In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.
본 연구는 소셜 네트워크 서비스내 구성원들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 느끼는 동기요인이 행동의도에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 것으로 실증분석을 통해 검증하고자 하였다. 특히 자기결정성 이론에 입각하여 소셜 네트워크 이용 동기요인을 구성원(follower) - 허브(hubs) 간 자기결정성 동기와 구성원(follower) - 구성원(follower) 간 자기결정성 동기롤 구분하였다. 또한 이러한 동기요인이 태도변수인 감정적인 애착에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였으며, 아울러 행동변수로 충성도와 정보공유의도에 어떠한 결과를 가져오는지 검증하고자 하였다. 실증분석 결과 본 연구에서 상정한 연구가설 모두가 통계적으로 유의한 영향관계가 있음이 밝혀졌다. 이러한 연구결과는 소셜 네트워크 서비스의 이용 동기-태도-행위의 인과관계 형성이 구성원들의 내면적인 심리적 욕구의 상태에 따라서도 작용될 수 있음을 보여주는 것으로 향후 이와 관련한 보다 정교한 연구의 기반이 될 것으로 예상된다.
소셜 네트워크를 통해 생산 유통되는 정보들은 신뢰할 수 없는 불분명한 정보들이 많고 그런 정보들이 무분별하게 확산되기 때문에 사용자들은 정보에 대한 신뢰성 여부를 판단하기가 힘들다. 특히 정보의 신뢰성에 대한 평가가 전적으로 사용자들의 판단에 맡겨지고 있는 상황에서, 온라인 정보의 신뢰도에 대한 체계적인 평가 방안의 마련이 절실하다. 본 논문에서는 소셜네트워크서비스의 신뢰도 평가 지표로서 KTI (Korean Trust Index for SNS)를 설계하여, 서비스 사용자들이 정보의 신뢰성을 판단할 수 있는 기준을 제시하였으며, 이를 통해 사회적 신뢰 수준을 분석할 수 있도록 하였다. SNS의 서비스 특성을 고려하여, 신뢰도에 영향을 주는 요인을 정의하였고 이를 바탕으로 온라인에서 유통되는 정보에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 신뢰모델을 설계하고 신뢰지수 KTI를 제시하였다. 신뢰지수 KTI의 개발은 SNS에 대한 신뢰 수준을 측정하여 이를 정량화함으로써, SNS 연결망을 효율적으로 활용하기 위한 신뢰 확보가 가능할 것으로 기대한다.
This study aims to analyze the structure and characteristics of the domestic online game industry using network analysis. In particular, two-mode network analysis is employed to measure the network structure, centrality, and cluster for two types of online game platforms, online games and mobile games, from 1996 to 2014. We also conduct a dynamic analysis to capture the structural changes in the ecosystem by internal and external environmental changes before and after turning point for each online game platform. It is revealed that the online game econsystem has the higher number of clusters and higher concentration ratio than those of mobile game ecosystem. In dynamic analysis, both platforms exhibit similar trends over time with the increasing number of clusters, enlargement of largest cluster's size, and decreasing concentration ratio. This study is expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
Since online knowledge networks usually consist of a larger, loosely knit, and geographically distributed group of "strangers" who may not know each other very well, members may not willingly share their knowledge with others. In order to address this challenge, this study looks Into the factors that are expected to affect knowledge sharing in an online knowledge network. For empirical validation, we choose "the global network of Korean scientists and engineers (KOSEN)" as one of the best practices of online knowledge networks. By using the archival, network, and survey data, we validate two models of knowledge sharing in sequence (i.e., knowledge contribution and knowledge utilization models) and then discuss the results. The findings of this study show that individuals not only contribute but also utilize knowledge in an online knowledge network when they are structurally embedded and perceive a strong reciprocity. In the network. In addition, taking pleasure in helping is found to positively affect knowledge contribution, whereas perceiving usefulness is found to Influence knowledge utilization. Contributions of this study and future research opportunities are also discussed.
온라인 소셜 네트워크는 정보전파의 용이성 및 파급 영향력이 높지만 이를 악의적으로 활용하기 위한 스패머들이 다수 활동 중이다. 이러한 스패머를 식별하기 위한 스팸 탐지기법 연구가 다양한 분야에서 이루어지고 있지만 스패머들 또한 스팸 내용이나 스팸링크, 활동 주기 등의 특성을 변경하여 탐지를 피하고 있다. 하지만 다른 특성들과 달리 온라인 소셜 네트워크의 고유 네트워크 특성인 링크 특성은 쉽게 변화시키는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크의 구조적인 특성을 활용하여 스패머를 일반사용자와 구분하는 방법을 제시한다. 즉 일반사용자 노드가 주변 노드와 비슷한 네트워크 특성을 갖는 점에 주목하여 인접 노드를 활용한 재귀적인 구조적 특성을 생성하여 활용함으로써 스패머의 식별확률을 높이고 있다. 이를 검증하기 위한 실험은 트위터의 실제 데이터셋을 Weka 프로그램에 탑재된 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 측정하였으며, 재귀적인 특성을 활용하지 않는 방법과 기존 제안 알고리즘에 비해 탐지율이 0.82에서 0.90으로 향상됨으로써 제안하는 방법이 스패머를 탐지하는데 효과적임을 제시하고 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권2호
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pp.177-191
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2013
Social network has been expected to increase the value of social capital through online user interactions which remove geographical boundary. However, online users in social networks face challenges of assessing whether the anonymous user and his/her providing information are reliable or not because of limited experiences with a small number of users. Therefore. it is vital to provide a successful trust model which builds and maintains a web of trust. This study aims to propose a prediction method for the interpersonal trust which measures the level of trust about information provider in Facebook. To develop the prediction method. we first investigated behavioral research for trust in social science and extracted 5 antecedents of trust : lenience, ability, steadiness, intimacy, and similarity. Then we measured the antecedents from the history of interactive behavior and built prediction models using the two decision trees and a computational model. We also applied the proposed method to predict interpersonal trust between Facebook users and evaluated the prediction accuracy. The predicted trust metric has dynamic feature which can be adjusted over time according to the interaction between two users.
Social networking services (SNS) is an indispensable method in order to obtain information of the Internet participants. The study identified three variables of social media communication, sharing culture, and online trust in terms of social capital theory (SCT) and reviewed intention& behavior variables in terms of theory of planned behavior (TPB). The data were collected from 330 samples of SNS user, and were involved, and the research model uses AMOS to make confirmatory factor analysis. The findings confirmed our hypothesis that social media communication, sharing culture, and online trust affect individuals' behaviors to sharing information. This study emphasizes that not only social media communication but also sharing culture to SNS can stimulate information sharing. while previous research has predominately focused on personal cognition or social network, the study examines the integrated influence of communication, culture and trust on information sharing in SNS. In sum, by explicating the unique role of social capital, this paper aims at contributing to the continued development and success of SNS in general.
This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models ($Gr{\ddot{o}}nroos$, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in $Gr{\ddot{o}}nroos$ model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both $Gr{\ddot{o}}nroos$ and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than $Gr{\ddot{o}}nroos$ model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.
최근 10여 년간 온라인 소셜 네트워크(Online Social Network, OSN)의 사용인구가 폭발적으로 증가하고 있고 우리 생활에서 빼 놓을 수 없는 요소가 되었다. OSN은 개인뿐만 아니라, 그룹, 조직, 그리고 지정학적 위치, 시간적 제약조건까지 극복하는 시공을 초월한 사회적 관계의 확장을 가져오고 있다. 이러한 관계 및 정보공유의 확장은 사생활 노출, 무분별한 정보 공유, 거짓 정보의 전파 등 많은 부작용을 낳기도 한다. 이러한 부작용을 통제하기 위해 MAC, DAC, RBAC 등 기존의 접근제어 방법이 사용되었으나, 사용자 간의 접근 허용의 범위가 고정되어, 지속되는 관계 변경에 따른 접근 범위의 제한이 어렵고, 그러므로 변화하는 사용자의 악의적인 행동에 대한 대책이 미흡하다. 본 논문에서는 OSN 환경에 맞는 사용자간 동적 신뢰 중심의 접근제어 모델을 제안하여 사용자의 신뢰도의 변화에 따라 접근 권한을 변화시켜 사용자의 악의적인 행동 변화를 제어토록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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