Identifying the factors of emotional experience that arouse emotional responses will contribute to determining the relationship between the visual attributes of a salon and the emotional responses of humans, as well as the relationship between service factors and the emotional response of humans. The aim of this study is to examine the effect of the various e motional responses of customers on store preference and to thereby propose marketing strategies for offering an insightful service. The emotionally expressed vocabulary used by customers during their visit is also explored. 300 customers with previous experience of beauty shop services were surveyed and their responses were analyzed using SPSS 20.0 to define the problems. All the emotional experiences at the beauty salon influence the service satisfaction and re-visitation intention. The results showed that, as the customer's level of satisfaction with a service experience increases, the re-visitation intention increases. Of these results, only the service experience influences the recommendation intention. As the effective delivery of positive emotional services influences customers' revisiting intentions, beauty industry workers should be aware of each phase of the customers' emotions and try to provide customer-oriented services to appease these emotions. In addition, workers should strive to create service systems that induce customers' positive emotional responses rather than to offer merely stereotyped services.
BACKGROUND/OBJECTIVES: School food service has played an important role in promoting the health and physical condition of students by providing students with a balanced and nutritious diet. Therefore, boosting the quality of school food service and improving the students' satisfaction is critical. For this purpose, this study examined the structural causal relationship among the quality of school food service factors, emotional responses, and satisfaction in China. SUBJECTS/METHODS: This study was conducted with 4th-6th-grade students from 6 junior high schools in Henan province of China, with 590 questionnaire responses (87.3%) collected and statistically analyzed. RESULTS: The school food service quality factors (including menu management, dietary education, facilities management, price and food distribution management, and personal hygiene during meals) must be enhanced to boost the students' satisfaction. In addition, the study used questionnaire survey data to validate the full mediation of students' emotional responses between school food service quality factors and student satisfaction. CONCLUSIONS: Students' emotions also play an important role in influencing the quality of school food service, all of which affect the emotional responses of students. Therefore, students' positive emotions are an important indicator for improving the quality of school food service. A national support policy is necessary for the ongoing maintenance and development of various programs that drive students' satisfaction and promote the adoption of education guidelines for school food service in China.
This study is intended to analyze colors felt in TV commercials among video contents, to provide basic resources of color plan that can be applied to production of contents and to help acceptors to change their mood and to lower depression levels. Many studies have revealed the obvious correlation between depression and suicide, so the World Health Organization(WHO) recommends the importance of media by recognizing public that depression is a serious risk factor that leads to suicides and by asserting the necessity of establishing social environment for active treatment. Contents production companies have social and cultural responsibility to convey correct information and to make acceptors have positive emotions. If the result of colors that emotionally healthy people feel through this study is used for production of video contents, it will be helpful to lower the depression scale and to prevent and treat depression by providing visual comfort. In addition, it is expected to be used as an important basic resource for not only production of video contents but also color plan of industrial fields.
Purpose : As the intensive care unit (ICU) survival rate increases, interest in the lives of ICU survivors has also been increasing. The purpose of this study was to identify the sentiment of ICU survivors. Method : The author analyzed the quotations from previous qualitative studies related to ICU survivors; a total of 1,074 sentences comprising 429 quotations from 25 relevant studies were analyzed. A word cloud created in the R program was utilized to identify the most frequent adjectives used, and sentiment and emotional scores were calculated using the Artificial Intelligence (AI) program. Results : The 10 adjectives that appeared the most in the quotations were 'difficult', 'different', 'normal', 'able', 'hard', 'bad', 'ill', 'better', 'weak', and 'afraid', in order of decreasing occurrence. The mean sentiment score was negative ($-.31{\pm}.23$), and the three emotions with the highest score were 'sadness'($.52{\pm}.13$), 'joy'($.35{\pm}.22$), and 'fear'($.30{\pm}.25$). Conclusion : The natural language processing of AI used in this study is a relatively new method. As such, it is necessary to refine the methodology through repeated research in various nursing fields. In addition, further studies on nursing interventions that improve the coherency of ICU memory of survivors and familial support for the ICU survivors are needed.
Haein Lee;Hae Sun Jung;Seon Hong Lee;Jang Hyun Kim
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.9
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pp.2334-2347
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2023
Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.
Purpose Today, world-wide societies share their daily life and many communities exchange their information through the explosive developed SNS and the social media systems. However, many SNS fatigue related factors forced the discontinuance of SNS. This paper is aim to examine effect of SNS feature and negative emotion to figure out the reason of SNS discontinuance. This is verifying the effect of maintenance of SNS, security concern and psychological concern on SNS fatigue and the effect of upward/lateral comparison on negative emotion. Moreover, the effect of SNS fatigue and negative concern on the SNS discontinuance intention was examined. Design/methodology/approach This research used to the survey method to test its hypotheses and the survey population is Facebook SNS users. A software tool called AMOS 18 is used to analyze the structural equation model. Findings The results showed that maintenance of SNS, security concern and psychological concern had a positive effect on SNS fatigue respectively and upward/lateral comparison did on negative emotion. In addition, SNS fatigue and negative emotion had significant effect on discontinuance intention.
Purpose: The purpose of this study was to construct a structural model that explains the factors affecting aggression among elementary school students and to verify their suitability. Methods: The study period was from June to August 2018. The study subjects were fifth- and sixth-graders at an elementary school. In total, 291 surveys were collected, of which 259 were analyzed. Data were analyzed using SPSS version 24.0 and AMOS version 24.0. Results: The fit of the final model was acceptable ($x^2=160.08$ [p<.001], GFI=.921, AGFI=.869, CFI=.919, SRMR=.057, and RMSEA=.086). Thus, eight of the 10 hypotheses were shown to be statistically significant. Conclusion: The results of this study indicate that positive and open parenting behaviors and training children to engage in self-control are needed to reduce their aggression. In addition, considerable attention and education are required in the home, school, and society so that children can learn to properly recognize and express their emotions and establish suitable beliefs regarding aggressive behavior.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.36
no.4
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pp.41-49
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2020
The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.
The main purpose of this study was to examine the direct and indirect effects of maternal meta-emotion on preschoolers' emotional intelligence through mothers' emotion socialization. A total of 252 preschool-aged children and their mothers residing in the Seoul Metropolitan and Gyeonggi-do areas participated in this study. The mothers completed questionnaires regarding their meta-emotion, emotion socialization and preschoolers' emotional intelligence. The results of the study indicated that maternal meta-emotion did not have a direct effect on preschoolers' emotional intelligence. However, maternal meta-emotion did indeed have an indirect effect on preschoolers' emotional intelligence through emotion socialization styles. That is, mothers who had desirable beliefs about emotions provided supportive reactions to children's negative emotion expression and showed positive emotions more frequently in the family. In addition, the preschoolers of mothers who showed positive emotion socialization styles were reported to be more emotionally intelligent. The findings of this study suggest that maternal meta-emotion and emotion socialization are important in predicting preschoolers' emotional intelligence.
Ngoc Dan Thanh NGUYEN;Trong Phuc NGO;Ngoc Van MAI;Kim Ngan TRA;Tran Huy Hoang LE
Journal of Distribution Science
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v.21
no.4
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pp.1-10
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2023
Purpose: This study aims to analyze the impact of Brand Anthropomorphism and Intimacy on Brand Engagement, and at the same time analyze the regulatory effect of Brand Reputation on the relationship between Brand Anthropomorphism and Intimacy and the relationship between Intimacy and Brand Engagement in terms of distribution brand. Results: The findings show that Brand Anthropomorphism, Intimacy, and Brand Reputation are important value factors in customers' minds toward their behavior, and from there, they will contribute to creating positive emotions and interactions between consumers and brands. Research design, data, and methodology: This article used the quantitative technique utilizing PLS-SEM software to test the hypothesis with 1,060 samples. Collected data shows that consumers in Ho Chi Minh City have positive emotions and interactive and social behaviors toward smartphone brands. Conclusion: The study has demonstrated the conclusions and proposed solutions to help smartphone brands build Brand Anthropomorphism while enhancing Brand Reputation thereby achieving Intimacy, which leads to consumer Brand Engagement. In addition, this study complements the concept of Brand Anthropomorphism which is lacking in theoretical background and is the first study in Vietnam to explore the prefixes and suffixes of the concept of Brand Anthropomorphism and the regulatory role of Brand Reputation.
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