This study was intended to make an analysis of the classification of Internet consumer information provided on the Internet and its realities with a focus on the realities of information characteristics and technological level to provide systematized consumer information for consumers. As a result, the following findings were obtained: First, it was found that information on consumer panel research, anti-site and consumerism is lacking in terms of the type of information currently provided in the Internet consumer information classification. Second, it was found that up-to-datensess, communically and connectivity were high in the level of Internet consumer information characteristics. Third, it was found that publicity was realities well carried out in terms of the technological level of Internet consumer information but that the realities of publicity was still tacking. Fourth, it is thought that it is necessary to construct the Internet consumer information provision site through several eve-level programs for elementary, middle and high school students in a systematic fashion in order to provide diverse consumers with Internet consumer information at several levels.
The purpose of this study was to analyze searching value types of Internet consumer information and to identify difference of information characteristics by searching value types. The online survey was conducted by 262 netizens. We used SPSS10.0 package and statistical analysis as follows : factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA, and Duncan's multiple range test. The results were summarized as follows: 1) searching value types of Internet consumer information were classified into 3 types - high benefit/high risk type, middle benefit/middle risk type, high benefit/low risk type. 2)In the degree of significance for information characteristics, consumer recognized accuracy as the most important then comes variability, utility, up-to-dateness, and reliability in that order. 3) high benefit/high risk type among searching value types was evaluated the most affirmative types for Internet consumer information.
This study deals with activities in internet, including activities on consumer counseling, exchange of consumer information, and anti-sites. Among consumers having utilized those three types of internet sites, this study examines whether their satisfactions on them differ depending on their socio-demographic characteristics and types of activities and also explores which factors critically influence consumer satisfactions. According to the results of this study, consumers' satisfactions were higher when consumers evaluated counselors were objective, rapid, and reliable. Thus, Counselors must be more efficiently classify counseling contents, systematically manage, rapid, active and concrete answers for consumers applying for counseling. Second, in the case of consumer information site, the consumer satisfaction turns out to be positively related with exchange of consumer information, rapid provision of information, and reliability. Connection of relevant specialized information, encouragement of active information exchange among consumers, and objectivity and specialty in consumer information site are necessary to increase the quality of internet consumer information cite. Third, in the case of anti site, consumer satisfaction is higher in cases of consumer being joined in anti-site and in cases of objective and reliable sites. In order to facilitate the utilization of anti-sites, those solutions include systematic classification and management of writings listed in the site, active management of the site managers, reducing criticisms on the writings listed and objectivity of information provided, and active searches for solutions. Finally, in order to preserve consumer sovereignty, policy suggestions include improvements of service qualities provided in internet sites, active advertisement, improvement of site management through charging some fees for users, enhancing specialties.
The purpose of this study was to investigate the gender difference in adolescent's problem behavior and depression, and The main aim of this study was to develop a fundamental web design to provide information content that would be easy for average consumers to understand based on the classification of information related to food safety. Based on the information obtained through in-depth interviews, the researchers developed an information classification system that meets the needs of consumers, and which serve as a basic framework for a homepage for a food safety information center. A total of 62 food items in 6 areas were selected based on reports of food safety related events occurring between 1998-2009 (KFDA 2008). The classification system of risk factors such as chemical risk factors and biological risk factors were categorized. The specific features of the information content for individual food items provided for classification based on evaluation by professional food scientists and the importance of risk factors. By providing a consumer participation section and company participation section, it was anticipated that the food safety information center would be able to act as a moderator for food safety information communication among consumers, the food industry, and the government. Based on the development of a classification system and framework, a design plan and tree-map for the internet site was developed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.2
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pp.807-824
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2016
In this paper, a method of mood classification based on user brainwaves is proposed for real-time application in commercial services. Unlike conventional mood analyzing systems, the proposed method focuses on classifying real-time user moods by analyzing the user's brainwaves. Applying brainwave-related research in commercial services requires two elements - robust performance and comfortable fit of. This paper proposes a filter based on Regularized Common Spatial Patterns (RCSP) and presents its use in the implementation of mood classification for a music service via a wireless consumer electroencephalography (EEG) device that has only 14 pins. Despite the use of fewer pins, the proposed system demonstrates approximately 10% point higher accuracy in mood classification, using the same dataset, compared to one of the best EEG-based mood-classification systems using a skullcap with 32 pins (EU FP7 PetaMedia project). This paper confirms the commercial viability of brainwave-based mood-classification technology. To analyze the improvements of the system, the changes of feature variations after applying RCSP filters and performance variations between users are also investigated. Furthermore, as a prototype service, this paper introduces a mood-based music list management system called MyMusicShuffler based on the proposed mood-classification method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.4
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pp.1101-1121
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2024
Thorough understanding of user demands and formulation of product development strategies are crucial in product design, and can effectively stimulate consumer behavior. Scientific categorization and classification of demands contribute to accurate design development, design efficiency, and success rates. In recent years, e-commerce has become important consumption platforms for smart wearable products. However, there are few studies on product design and development among those related to promoting platform product services and sales. Meanwhile, design strategies focusing on real consumer needs are scarce among smart wearable product design studies. Therefore, an empirical consumer demand analysis method is proposed and design development strategies are formulated based on a categorized interpretation of demands. Using representative smart bracelets from wearable smart products as a case, this paper classifies consumer demands with three methods: big data semantic analysis, KANO model analysis, and satisfaction analysis. The results reveal that analysis methods proposed herein can effectively classify consumer demands and confirm that differences in consumer demand categories have varying impacts on consumer behavior. On this basis, corresponding design strategies are proposed based on four categories of consumer demands, aiming to make product design the leading factor and promote consumer behavior on e-commerce platforms. This research further enriches demand research on smart wearable products on e-commerce platforms, and optimizes products from a design perspective, thereby promoting consumption. In future research, different data analysis methods will be tried to compare and analyze changes in consumer demands and influencing factors, thus improving research on impact factors of product design in e-commerce.
This study is trying to classify and analyse the Internet shopping mall related studies from 1997 to 2006 in order to provide comprehensive view about Internet shopping mall. Another aim of this study is to give the future research themes around this area through consideration of needed research parts. First, we summarise the related terms, definitions and classification of Internet shopping mall itself. Then we classify the studies into two groups - researches about company behavior and researches about consumer behavior. We review the studies of each categories and classify them into more detail area. Finally we attempt to give integrated frameworks of each categories.
Most previous electronic commerce studies have focused on a single product or similar products. The effects of different product types have been relatively neglected. and so previous studies have limited the generalization. The purpose of this study was to explore the effects of different product types. The Internet product and service classification grid proposed by Peterson et al.(1997). A survey-based approach was employed to investigate the research questions. Regression analysis demonstrated that the determinants of online shopping acceptance differ among product or service types. As a result of analysis, personal innovativeness of information technology, perceived Web security, personal privacy concerns, and product involvement can influence consumer acceptance of online shopping, but their influence varies according to product or service types.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4204-4222
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2015
Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.4
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pp.127-149
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2002
Online consumers were classified four groups by online buying frequency and shopping mall loyalty in this study; high frequency-high loyalty, high frequency-low loyalty, low frequency-high loyalty, and low frequency-low loyalty groups. Four groups were compared by Internet usage, flow experience, innovativeness, perceived risks of Internet shopping, Internet shopping behaviors, and demographics. Through an online survey of 396 Internet shoppers, there found significant differences of those variables among four groups. The implications for customer relationship management of Internet shopping mall are discussed and further researches are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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