Purpose: The purpose of this study was to analyze papers on child rearing in Korea and to suggest future research and nursing practice directions for child rearing. Methods: An on-line search via 5 web sites yielded 201 research papers. The analysis of key concepts was based on the attributes of parenting and type of knowledge held by the parents. Results: The research papers found in the search were 27.3% experimental and 72.7% non-experimental. Among the participants, 77.0% of parents raising the child were mothers and the children were mostly young children under the age of one year. Types of knowledge related to child rearing varied widely, but explanatory knowledge (55.2%) was the most common, followed by prescriptive knowledge (30.0%) and descriptive knowledge (14.8%). For attributes of parenting, reaction to parenting (49.9%) followed by parenting behavior/practice (43.1%) was most common. Conclusion: Findings of this study indicate that further research is necessary regarding fathers and surrogate caregivers and on prescriptive knowledge for health promotion of children at different developmental stages. Also the results suggest a need for research toward developing child care policies.
Traditional studies for customer relationship management (CRM) generally focus on static CRM in a specific time frame. The static CRM and customer behavior knowledge derived could help marketers to redirect marketing resources fur profit gain at that given point in time. However, as time goes, the static knowledge becomes obsolete. Therefore, application of CRM to an online retailer should be done dynamically in time. Customer-based analysis should observe the past purchase behavior of customers to understand their current and likely future purchase patterns in consumer markets, and to divide a market into distinct subsets of customers, any of which may conceivably be selected as a market target to be reached with a distinct marketing mix. Though the concept of buying-behavior-based CRM was advanced several decades ago, virtually little application of the dynamic CRM has been reported to date. In this paper, we propose a dynamic CRM model utilizing data mining and a Monitoring Agent System (MAS) to extract longitudinal knowledge from the customer data and to analyze customer behavior patterns over time for the Internet retailer. The proposed model includes an extensive analysis about a customer career path that observes behaviors of segment shifts of each customer: prediction of customer careers, identification of dominant career paths that most customers show and their managerial implications, and about the evolution of customer segments over time. furthermore, we show that dynamic CRM could be useful for solving several managerial problems which any retailers may face.
Because of the spread of smartphones due to the development of information and communication technology, online shopping mall services can be used on computers and mobile devices. As a result, the number of users using the online shopping mall service increases rapidly, and the types of products traded are also growing. Therefore, to maximize profits, companies need to provide information that may interest users. To this end, the recommendation system presents necessary information or products to the user based on the user's past behavioral data or behavioral purchase records. Representative overseas companies that currently provide recommendation services include Netflix, Amazon, and YouTube. These companies support users' purchase decisions by recommending products to users using ratings, purchase records, and clickstream data that users give to the items. In addition, users refer to the ratings left by other users about the product before buying a product. Most users tend to provide ratings only to products they are satisfied with, and the higher the rating, the higher the purchase intention. And recently, e-commerce sites have provided users with the ability to vote on whether product reviews are helpful. Through this, the user makes a purchase decision by referring to reviews and ratings of products judged to be beneficial. Therefore, in this study, the correlation between the product rating and the helpful information of the review is identified. The valuable data of the evaluation is reflected in the recommendation system to check the recommendation performance. In addition, we want to compare the results of skipping all the ratings in the traditional collaborative filtering technique with the recommended performance results that reflect only the 4 and 5 ratings. For this purpose, electronic product data collected from Amazon was used in this study, and the experimental results confirmed a correlation between ratings and review usefulness information. In addition, as a result of comparing the recommendation performance by reflecting all the ratings and only the 4 and 5 points in the recommendation system, the recommendation performance of remembering only the 4 and 5 points in the recommendation system was higher. In addition, as a result of reflecting review usefulness information in the recommendation system, it was confirmed that the more valuable the review, the higher the recommendation performance. Therefore, these experimental results are expected to improve the performance of personalized recommendation services in the future and provide implications for e-commerce sites.
The information processing capabilities of contemporary people have reached its limit as the daily life in an information society calls for prompt judgment and decisions while being overwhelmed with information. We no longer make optimal decisions after analyzing all necessary data and information and instead make automatic decisions based on just a handful of important information. Such a phenomenon can be observed not just in daily life but also on the internet. People believe they are making a rational choice when selecting and purchasing a product online, but in fact subconscious thoughts and behavior triggered immediately by certain parts of the brain without our knowing are what makes the decision. Therefore, this study seeks to investigate the cases of various UX designs where the persuasion method based on Cialdini's psychology of persuasion is applied and to suggest a direction for a more effective user interface design based on the findings.
A MMORPG(Massively Multiplayer Online Role-Playing Game) is an online role-playing game in which a large number of players can interact with each other in the same world at the same time. Most of them require significant hardware requirements(e.g., servers and bandwidth), and dedicated support staff. Despite the efforts of developers, users often cite overpopulation, lag, and poor support as problems of games. In this paper, a dynamic load balancing method for MMORPGS is proposed. It tries to adapt to dynamic change of population by using dynamic map-partition method with VML(Virtual Map Layer) which consists of fields, sector groups, sectors, and cells. From the experimental results, our approach achieves about $23^{\sim}67%$ lower loads for each field server. By the modification to Virtual Area Layer, we can easily manage problems that come from changes of map data, resources' status, and users' behavior pattern.
The Fintech services provide innovation to financial services users using various mobile devices and computers in wired and wireless communication environments. In this study, we develope a theoretical research framework to explain the psychology of Fintech services users based on a cognitive, affective, and conative framework. Using this framework, this study analyzes the relationships between the cognitive characteristics (i.e., innovation, relative advantage, ease of use, and usefulness), emotional characteristic (i.e., attitude), and behavioral characteristic (i.e., actual use) toward Fintech services users. This study conducted an online survey of people who have experienced using Fintech services. And the data of the collected Fintech services users was analyzed using structural equation model software (i.e., SMART PLS 2.0 M3). The results of the empirical analysis show the relationships between innovation, relative advantage, perceived usefulness, perceived ease of use, attitude, and actual use of Fintech service users. The results of this study provide useful information to improve the practical use of Fintech services users in the Internet of Things (IoT) environment.
Ko, SangJin;Song, Ju Hee;Lee, Ju Hyun;Lee, Ha Eun;Hwang, Hyun Ji
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.456-467
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2018
Appearance has become an important means of expressing oneself in modern society, and women often desire to lose weight. Therefore, this study examined the diets of female college students with high weight loss needs and analyzed the effects of their body image, sociocultural attitude, body stress and diet behavior on intake weight loss products. Data were collected from 220 Korean female college students from June to July using an online survey program. The questionnaires included body image scale, Sociocultural Attitude Towards Appearance Questionnaire (SATAQ), Body Attitudes Questionnaire (BAQ) and diet behaviors scale. Data were analyzed by descriptive statistics, the $x^2$-test, Pearson's correlation coefficients, and logistic regression analysis using the SPSS 22.0 program. There were significant differences in body image, SATAQ, obesity stress and diet behavior between groups. All variables were significantly correlated with each other. Factors influencing weight loss products intake by female university students were SATAQ (OR=1.15, CI=1.03-1.29), obesity stress (OR=1.13, CI=1.06-1.20), diet behaviors (OR=1.21, CI=1.10-1.33), and knowledge regarding the side effects of weight loss products (OR=3.86, CI=1.62-9.20). Thus, it is necessary to teach female college students to recognize healthy weight control methods. Moreover, if weight loss products are needed, appropriate information should be provided regarding the ingredients and side effects of the product.
Customers' fixed characteristics have often been used to predict customer behavior. It has recently become possible to track customer web logs as customer activities move from offline to online. It has become possible to collect large amounts of web log data; however, the researchers only focused on organizing the log data or describing the technical characteristics. In this study, we predict the decision-making time until each customer makes the first reservation, using Airbnb customer data provided by the Kaggle website. This data set includes basic customer information such as gender, age, and web logs. We use various methodologies to find the optimal model and compare prediction errors for cases with web log data and without it. We consider six models such as Lasso, SVM, Random Forest, and XGBoost to explore the effectiveness of the web log data. As a result, we choose Random Forest as our optimal model with a misclassification rate of about 20%. In addition, we confirm that using web log data in our study doubles the prediction accuracy in predicting customer behavior compared to not using it.
This study aims to confirm that consumers' satisfaction with online shopping websites has changed to a phenomenon different from the past. In other words, in a situation where the use of e-commerce is expanding worldwide after the pandemic and various types of commerce such as mobile commerce and social commerce are formed, the consumer's information processing and decision-making process are meaningful in examining the behavior that has been changed based on the perceived motivation level of consumers by the new environment according to the consumption value and personal characteristics perceived by the consumer. In other words, the purpose of this study was to investigate the effect of consumption value and need for cognition on the satisfaction toward online websites as a mediating role in the trust of the website. As a result of testing Hypothesis 1, not only the hedonic value of the consumer for the website but also the utilitarian value had a positive influence on the satisfaction toward the website, and in particular, the utilitarian value showed a relatively greater influence than the hedonic value. However, the negative relationship between the need for cognition and satisfaction was found to be at a significant level under one-sided verification. In Hypothesis 2, only the utilitarian value among the consumption values of 2-1 showed a positive effect on satisfaction through a mediating role of trust. It was confirmed that the utilitarian value among the consumption values was an important factor in the satisfaction toward the website. The significance of this study is that, unlike previous research results, not only consumption value based on senses and emotions but also utilitarian value has a greater influence. Therefore, utilitarian value and need for cognition have a stronger influence on satisfaction if they play a mediating role based on the trust of the website used by consumers. These findings reflect the current market trend of online consumption, and they are helpful in the management and strategy of online websites based on consumer behavior understanding and major factors.
Online consumer reviews provide a variety of information from the customer perspective in terms of satisfaction and dissatisfaction. Negative emotional expression is a potential antecedent of review usefulness, and can also influence potential consumers' attitudes and decisions. In addition, because national culture provides a perspective from which individuals view the world and act, it is highly likely that differences in negative emotional expression will occur depending on culture. This study explores the relationship between national culture and negative emotional expression based on impression management theory and ultimately analyzes the impact on review usefulness. For empirical analysis, 16,076 reviews of 140 hotels located in Seoul were collected and analyzed using the PLS-SEM method. As a result of the analysis, it was found that power distance and masculinity culture dimensions had a positive effect on reviewers' negative emotional expressions, while uncertainty avoidance and long-term orientation had a negative effect. In addition, negative emotional expression was analyzed to have a positive effect on review usefulness even when review ratings were controlled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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