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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 73 - 81 (9page)
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With the increasing popularity of social network services (SNSs), there have been many attempts to analyze the users of SNSs. By doing so, the characteristics and preferences of the users can be understood, which can help companies provide personalized information and services that they need or are relevant for them. This study aimed to analyze the usage behavior of Korean Twitter users from various perspectives to deepen the understanding of it. For this research goal, an online survey was conducted for the users of Twitter and the data about their actual usage were collected using the open API of Twitter. Factor analysis of the data revealed five factors that explain about 69.3% of the usage variables. It was also investigated how the factors are related to gender, age, and brand preferences. The results showed that the usage behavior of Twitter is largely affected by age (p<0.001), and also by gender through an interaction effect (p<0.05). Also, the factors showed significant statistical correlations with the brand preferences of the users.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Review of Related Studies
Ⅲ. Research Objectives and Methodology
Ⅳ. Analysis Results
Ⅴ. Discussion and Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
P. R. Berthon, L. F. Pitt, K. Plangger, and D. Shapiro, “Marketing meets Web 2.0, social media, and creative consumers: Implications for international marketing strategy,” Business Horizons, vol. 55, no. 3, pp. 261– 271, May 2012.
L. R. Men and W.-H. S. Tsai, “How companies cultivate relationships with publics on social network sites: Evidence from China and the United States,” Public Relations Review, vol. 38, no. 5, pp. 723–730, Dec. 2012.
H. A. Schwartz, J. C. Eichstaedt, M. L. Kern, L. Dziurzynski, S. M. Ramones, M. Agrawal, A. Shah, M. Kosinski, D. Stillwell, M. E. P. Seligman, and L. H. Ungar, “Personality, Gender, and Age in the Language of Social Media: The Open-Vocabulary Approach,” PLoS ONE, vol. 8, no. 9, p. e73791, Sep. 2013.
C. Sumner, A. Byers, R. Boochever, and G. J. Park, “Predicting Dark Triad Personality Traits from Twitter Usage and a Linguistic Analysis of Tweets,” in 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2012, vol. 2, pp. 386–393.
M. Pennacchiotti and A.-M. Popescu, “A Machine Learning Approach to Twitter User Classification.,” ICWSM, vol. 11, pp. 281–288, 2011.
L. R. Men and W.-H. S. Tsai, “How companies cultivate relationships with publics on social network sites: Evidence from China and the United States,” Public Relations Review, vol. 38, no. 5, pp. 723–730, Dec. 2012.
H. A. Schwartz, J. C. Eichstaedt, M. L. Kern, L. Dziurzynski, S. M. Ramones, M. Agrawal, A. Shah, M. Kosinski, D. Stillwell, M. E. P. Seligman, and L. H. Ungar, “Personality, Gender, and Age in the Language of Social Media: The Open-Vocabulary Approach,” PLoS ONE, vol. 8, no. 9, p. e73791, Sep. 2013.
C. Sumner, A. Byers, R. Boochever, and G. J. Park, “Predicting Dark Triad Personality Traits from Twitter Usage and a Linguistic Analysis of Tweets,” in 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2012, vol. 2, pp. 386–393.
M. Pennacchiotti and A.-M. Popescu, “A Machine Learning Approach to Twitter User Classification.,” ICWSM, vol. 11, pp. 281–288, 2011.
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