Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- c:mrm:2025:w11_note [2025/05/19 08:11] – hkimscil
+++ c:mrm:2025:w11_note [2025/05/19 10:33] (current) – [e.g. 4] hkimscil
@@ Line 1: / Line 1: @@
 ====== notes ======
+===== 1 =====
 [[google>the relationship between "tip of the tongue" and sns use]]
 [[google>activation theory and sns use]]
+===== 2 =====
 [[google>education content story telling type vs information provision type]]
+===== 3 =====
 [[google>persuasion theory and marketing]]
 [[google>hypothesis site:commres.net]]
+===== 4 =====
 어떤 대상에 대한 동일한 설명 영상이라 하더라도, 자막이 정서적으로 긍정적 혹은 부정적 감정을 유도할 경우, 수용자는 그 대상을 서로 다르게 평가할 것이다.
@@ Line 14: / Line 21: @@
   * attitude and opinion formation and influence of media (news media) ??
-What makes relative deprivation?
+===== 5 =====
+What makes relative deprivation? (상대적박탈감)
 interval vs interval --> . . .
 [[google>logistic analysis site:commres.net]]
+need more elaboration. . . .
+===== 6 =====
 hypothesis testing one test at a time
 [[google>AI generated content and persuasion]]
+  * 가설 1: 틱톡 스타일의 짧은 영상은 유튜브 스타일의 긴 영상에 비해 시청자의 정서적 활성화 수준은 높지만 정보 유지율은 낮을 것이다.
+    * in relation to [[:Elaboration Likelihood Model]] (ELM)
+    * Information processing routes may differ from each other (regular vs. shorts)
+    * shorts 와 어울리는 주제?
+    * shorts 와 어울리는 content format? (peripheral assessment)
+  * 가설 2: AI가 제작한 영상 콘텐츠는 사람이 제작한 영상에 비해 시청자의 감정 이입 수준이 낮을 것이다.
+===== 7 =====
+  * 가설: 3D 공간 인터페이스는 2D 평면 인터페이스보다 사용자 몰입감을 유의미하게 높일 것이다.
+  * 가설 2: 서체의 가독성 수준이 높을수록 디지털 콘텐츠 몰입도가 증가할 것이다.
+sophistication . . .
+===== 8 =====
+  * 정보 탐색형 모바일 앱의 UI 정보 구조 복잡성이 높을수록 사용자의 과업 수행 시간은 증가할 것이다.
+  * 정보 탐색형 모바일 앱에서 과업 수행 시간이 길어질수록 사용자는 앱 사용을 더 어렵고 스트레스 받는 것으로 지각할 것이다.
+  * 정보 탐색형 모바일 앱에서 사용 난이도를 높게 지각하는 사용자는 과업 수행 중 이탈할 확률이 높을 것이다.
-====== modeling or . . .  ======
+===== 9 =====
+  * PVP 컨텐츠가 있는 온라인 게임은 그렇지 않은 온라인 게임보다 유저 이탈률이 적을 것이다.
+====== modeling e.g. 1 ======
 [[google>path analysis model examples]]
@@ Line 40: / Line 67: @@
 {{:c:mrm:2025:pasted:20250519-081147.png}}
+====== studying e.g. 2 ======
+see [[:factor analysis]]
+{{:c:mrm:2025:pasted:20250519-081451.png}}
+  * 4 가지 vs. 2 가지 요인
+====== e.g. 3 ======
+MDS (multi-dimensional scaling) study
+  * e.g. [[https://s-space.snu.ac.kr/handle/10371/151615|Recommendation system using multidimensional scaling : 다차원척도법을 이용한 추천 시스템]]
+====== e.g. 4 ======
+[[:social network analysis]] and text mining
+  * [[https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002436804|텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 이용한 스마트폰 디자인의 핵심속성 및 가치 식별]]
+  * [[https://www.sciencedirect.com/book/9780128044124/sentiment-analysis-in-social-networks|Sentiment Analysis in Social Networks]], book
+    * TOC . . . . Opinion Leader Detection in sentiment analysis
+====== e.g. 5 ======
+[[:social network analysis]] and recommendation system
+  * https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/journal-home/journal/jips/fullText/194/jips_674.pdf
+  * https://www.researchgate.net/publication/226126038_A_social_network-based_recommender_system_SNRS
+  *