Optimization Model for Group Decisions Based on Consensus in Social Network

In today's organizations, team and group decision-making has become a part of everyday organizational life. Many people spent a good part of their workdays attending meetings for all types of purposes. Some are simply for communication purposes, but many involve making some type of joint decision. Decision making problems basically consist of finding the best option from a feasible option set. This paper develops a consensus model for group decision making based on social network concept. We develop a multi-criteria model for the problem. The consensus degree can be found to indicate how far a group of individuals is from maximum consensus

Integer Optimization Model of Dynamic Interactions in Social Networks

A social network represents a social structure containing a set of people or groups of people, with some pattern of interactions or ties between them. In most general representation, a social network can be viewed as a network of nodes (people) related to one another using edges (relationship). People interact with different numbers of individuals and with some individuals more than others and this affects behavior in fundamental ways. In reality the characteristic of the interactions is dynamic. The concept of centrality is used to measure the importance of a node’s position in the network. In order to show the dynamic nature of a node the concepts of reciprocity and transitivity are used. In the optimization formulation, this paper proposes an integer linear programming model to analyze the dynamic interactions in the social networks. A feasible neighborhood search is used to solve the model. The result shows the optimal degree of dynamic interactions of a node

FOCUSING ON CENTRALITY MEASURE IN EMERGENCY MEDICAL SERVICES

Emergency Medical Services (EMS) attracted many researchers because the demand of EMS was increasing over time. One of the major concerns of EMS is the response time and ambulance despatching is one of the vital factors which affects the response time. This paper focuses on the problem of ambulance despatching when many emergency calls emerge in a short time, which exists under the condition of catastrophic natural or manmade disasters. We modify a new method for ambulance despatching by centrality measure, this method constructs a nearest-neighbor coupled emergency call network and then prioritize those calls by the score of fitness, where the score of fitness considers two factors: centralized measure a call by the emergency call network and the closest policy which means despatching to the closest call site. This method is testified by a series of simulation experiments on the real topology road network of Hong Kong Island which contains 8 hospitals. These analyses demonstrate the real situation and proof the potential of centrality measure in reducing response time of EMS

Exploiting total unimodularity for classes of random network problems

Network analysis is of great interest for the study of social , biological and technolog- ical networks, with applications, among others, in busines s, marketing, epidemiology and telecommunications. Researchers are often interested in a ssessing whether an observed fea- ture in some particular network is expected to be found withi n families of networks under some hypothesis (named conditional random networks, i.e., networks satisfying some linear constraints). This work presents procedures to generate ne tworks with specified structural properties which rely on the solution of classes of integer o ptimization problems. We show that, for many of them, the constraints matrices are totally unimodular, allowing the efficient generation of conditional random networks by polynomial ti me interior-point methods. The computational results suggest that the proposed methods ca n represent a general framework for the efficient generation of random networks even beyond the models analyzed in this pa- per. This work also opens the possibility for other applicat ions of mathematical programming in the analysis of complex networks.Preprin

Spillover Effects of Management Companies in the Vtuber Market

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 경영대학 경영학과, 2021.8. 윤혜리.Increasing usage of social media has given subsequent birth to micro-celebrities, or social media influencers (SMIs). Despite the fact that SMIs function as key opinion-leaders in society and the market, little is known about what traits make an SMI popular in the first place. While SMIs are generally considered to gain popularity from rock-bottom through individual endeavors alone, we find an exceptional media sector consisting of virtual YouTubers (vtubers). A vtuber, unlike the usual human YouTuber, is an artificially created figure strictly managed by sponsoring companies from the beginning of his/her debut. Finding a similarity between sponsor-vtuber relationships and parent-child relationships within brand extensions, we ran a random effects model against 560 company-owned vtubers to check whether similar spillover effects can be observed in a social media context as well. Our research yielded positive results, suggesting the existence of persistent spillover effects based on parent-brand popularity. An additional time series analysis was conducted against the weekly changes in the size of management agency influence on their affiliated vtubers. An ARIMA(1,2,0) model demonstrates a high fit with our data, and we find that the model confirms a constantly decreasing size of influence along with the passage of time.소셜미디어의 확산은 마이크로셀레브리티와 소셜미디어 인플루언서(SMI)의 등장을 초래했다. 이미 사회적, 경제적으로 SMI들이 오피니언 리더로서 큰 영향력을 행사하고 있음에도 불구하고 이들이 정확히 어떤 근본적 요인으로 인해 대중적 인기를 얻게 되었는지에 대해 알려진 바는 많지 않다. 많은 경우에 SMI들이 순수하게 자력으로만 팬덤을 구축하는 것으로 간주되는 것에 반해, 필자들은 버츄얼 유튜버(vtuber) 업계로부터 예외적인 상황을 목격했다. 일반적인 인간 유튜버와 달리, vtuber는 데뷔 이전부터 소속사로부터 엄격하게 관리당하고 통제 받는 가상의 디지털 캐릭터들이다. 본 연구에서는 소속사 대 vtuber의 관계가 브랜드 확장 상태의 모브랜드 대 신규 브랜드의 관계와 유사하다는 점에 착안하여, 후자의 경우에 관찰되는 스필오버 효과가 전자에서도 발현되는지 검증하기 위해 소속사와 계약을 맺고 있는 총 560 명의 vtuber에 대해 임의효과 모형을 적용시킨다. 그 결과, 소속사의 영향력이 vtuber의 인기에 대해 긍정적 스필오버 효과가 있음이 확인되었다. 또, 주차별 스필오버 효과 크기의 변화에 대한 시계열 분석을 통해 추세를 예측하는 데 적합한 모형으로 ARIMA(1,2,0) 모델을 특정해내어 시간이 지남에 따라 스필오버 효과가 감소하는 경향성을 지님을 검증했다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Literature Review 3 Chapter 3. Research Model and Hypotheses 14 Chapter 4. Data Analysis and Methodology 18 Chapter 5. Results 21 Chapter 6. Discussion and Conclusion 29 Bibliography 32 Abstract in Korean 41 Appendices 42석

A cultura organizacional e a centralidade nas redes sociais: um estudo exploratório em uma empresa de serviços

O presente artigo apresenta uma pesquisa de campo sobre cultura organizacional e redes sociais que foi realizada junto a uma empresa prestadora de serviços. A questão central de pesquisa é: Como os valores da cultura organizacional se interligam as redes sociais? O objetivo foi verificar se existe a influência da cultura da organização nas características dos grupos sociais, com ênfase na centralidade. A literatura nacional e internacional evidencia que trabalhar com a centralidade significa identificar a posição em que o ator se encontra em relação às trocas e à comunicação na rede; a centralidade em uma rede traz a ideia de poder, isto é, quanto mais central é o indivíduo, mais bem posicionado ele está em relação às trocas e a comunicação como destacam Hanneman e Riddle (2005). Em relação aos procedimentos métodológicos,trata-se de um estudo exploratório de natureza quantitativo; o levantamento feito através de dois questionários elaborados por Nelson (2006) e Nelson e Vasconcelos (2007). O primeiro relativo à cultura organizacional denominado Perfil de Valores Agregados (PVA), que identifica a presença e as prioridades atribuídas dentro de uma organização quanto aos temas: Trabalho “tarefa”, Relações “sociais”, Controle “poder“ e Cognição “Pensamento”. O segundo relativo às redes formadas cujo instrumento constituiu-se da apresentação de uma lista com todos os participantes da pesquisa e foi solicitado a cada membro que informasse sobre a natureza dos contatos adjacentes a cada nome. Os campos nome e cargo já foram entregues pré-preenchidos pelos pesquisadores, os campos aprovações e número de e-mails recebidos e enviados foram preenchidos por meio de estimativa do respondente e o campo dependência foi respondido respeitando-se uma escala de 1 a 6, onde 1 representava pouca e 6 muita dependência da outra pessoa. Utilizou-se uma amostra de 58 respondentes, todos funcionários próprios da empresa prestadora de serviços. Os dados foram tratados pela técnica estatística nãoparamétrica Mann Whitney para os valores da cultura e para os dados das redes Sociais os índices foram apurados por meio do software Ucinet 6.0 de Borgatti, Everett, e Freeman (2002). Os resultados mostraram que os elementos centrais, ou seja, aqueles que têm o maior número de contatos na rede têm um maior alinhamento dos seus valores com os padrões da cultura organizacional e se concluiu que estes podem influenciar e participar na disseminação dos valores presentes na cultura organizacional. O que se pode perceber ao se analisar relação de nomes e funções dos colaboradores é que os quatro atores mais centrais da rede (centralidade) exercem funções gerenciais ou exercem algum tipo de liderança dentro da organização pesquisada; o primeiro é gerente de departamento pessoal, o segundo elemento mais central é gerente do departamento jurídico, o terceiro elemento mais central e sub-gerente operacional e trabalha diretamente com o Gerente Operacional, o quarto elemento é supervisor operacional. Os benefícios e a minimização de custos nas interações sociais caso a empresa utilize estes elementos centrais em programas de coaching ou mentoring, ou em outras ações de mudança, pode favorecer a retirada dos colaboradores da sua zona de conforto e ajudar a disseminar mais rapidamente a Missão, Visão e Valores Organizacionais

Information Diffusion, Cluster formation and Entropy-based Network Dynamics in Equity and Commodity Markets

This paper investigates the dynamic causal linkages among U.S. equity and commodity futures markets via the utilization of complex network theory. We make use of rolling estimations of extended matrices and time-varying network topologies to reveal the temporal dimension of correlation and entropy relationships. A simulation analysis using randomized time series is also implemented to assess the impact of de-noising on the data dependence structure. We mainly show evidence of emphasized disparity of correlation and entropy-based centrality measurements for all markets between pre- and post-crisis periods. Our results enable the robust mapping of network influences and contagion effects whilst incorporating agent expectations