Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 112,298,152
Modeling User Loyalty for Korean Political YouTube Channels
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Giang T.C. Tran, Luong Vuong Nguyen, Jason J. Jung*, and Jeonghun Han
Nơi đăng:
In Proceedings of ACM SIGAPP 11st International Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems (RACS 2020). DOI:10.1145/3400286.3418254;
S
ố:
978-1-4503-8025-6;
Từ->đến trang
: 101-106;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Báo cáo;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
In this paper, we propose a model based on user loyalty to understand user behavior. User loyalty is defined based on three factors, which are coverage, duration, and enthusiasm. In particular, we focus on a case study of user loyalty involving South Korean politics in online social networks. Our purpose is to understand user behaviors to help governments and politicians in decision-making. We deploy a web-based system (called TubePlunger) to collect information from Youtube videos and corresponding comments. Our system collects approximately 3M comments of more than 300K users from six channels for the initial dataset and 23 channels for testing the model. Firstly, we separate six channels into two sides: left-wing and right-wing. Based on their comments information in videos of the channel, we recognize the loyalty distribution of users who engaged in online political platforms is sharply polarized. In this step, we only consider the usernames instead of video and comment contents. Secondly, we apply the user loyalty model not only to define which channels of 23 testing channels belong to left-wing or right-wing but also to present the user loyalty distribution. The experimental results show the absolute consistency in user loyalty distribution with left-wing and right-wing in all three mentioned factors.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn