This article empirically examines the relationship between values, consumer innovativeness, online opinion leadership, and new product adoption behavior utilizing wearable technology as the overall unit of analysis. The authors analyze data collected from SNS users who possess one or more wearable devices using a structural equation modeling approach to examine the direct effects. Moreover, a bootstrapping approach is adopted to explore the indirect effects between the constructs. The results indicate that consumers who value stimulation and hedonism are more inclined to possess stronger consumer innovativeness. Consumer innovativeness also positively influences online opinion leadership, ultimately leading to the faster adoption of new products. The mediating effect of consumer innovativeness between the value stimulation and online opinion leadership is also confirmed. In addition, although consumer innovativeness has no direct effect on new product adoption behavior, it does have an indirect, mediating effect through online opinion leadership.
With the growing trend of online global market, customers have further technological capabilities in searching for information and online shopping on the Internet. In addition, electronic word-of-mouth (eWOM) is a significant factor that influences customer purchase intention. However, the perspective of online users on hotel websites is still in its infancy, especially in various cultural contexts. The current study examined a theoretical framework of hotel websites to understand how online users perceive the importance of hotel websites with regard to influencing purchase intention, within the content of Thai online users through an online questionnaire survey. Findings show that usability positively influences online Thai users' satisfaction. Moreover, eWOM has a significant positive influence on satisfaction, but eWOM has an indirect effect on the intention to purchase. Practical implications are further discussed.
This research aims to understand the role of online reviews in the local search context by examining the effects of reviews on the representation of tourism businesses on local search platforms (LSPs). By simulating tourists' local searches for restaurants on three LSPs, namely Google, Bing, and Yelp, this study examines how different ranking results are generated across the platforms and how online reviews contribute to the differences. The findings suggest that online reviews are incorporated into LSPs as ranking factors and, thus, affect tourists' decision-making by influencing the information search results in the local search context. As one of the earliest studies on local search, this study discusses how the existing knowledge about the role of online reviews in tourists' decision-making needs to be reevaluated in mobile and more dynamic environments, and offers practical implications for tourism businesses' search engine marketing.
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.141-153
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2020
This study aims to understand the antecedents and consequences of flow experience in online movie information sharing behavior of young Chinese moviegoers residing in Korea to explore a potential market. We followed the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) theory and flow theory approaches for developing measures of constructs and investigated previous related studies. This study collected 186 data from Chinses students who attend Korean university. Statistical analysis revealed that information seeking behavior and telepresence are related to online flow experience. In addition, the online flow experience affected consumer satisfaction and information sharing behavior. Flow experience also has been predicted the mediation effect between stimulus information seeking behavior, telepresence and satisfaction and information sharing behavior. Our research findings offer insights for marketers in the movie distribution business who are interested in a better understanding of the behaviors of Chinese moviegoers residing in Korea
In this letter, a new online anomaly detection approach for software systems is proposed. The novelty of the proposed approach is to apply a new semantic kernel function for a support vector machine (SVM) classifier to detect fault-suspicious execution paths at runtime in a reasonable amount of time. The kernel uses a new sequence matching algorithm to measure similarities among program execution paths in a customized feature space whose dimensions represent the largest common subpaths among the execution paths. To increase the precision of the SVM classifier, each common subpath is given weights according to its ability to discern executions as correct or anomalous. Experiment results show that compared with the known kernels, the proposed SVM kernel will improve the time overhead of online anomaly detection by up to 170%, while improving the precision of anomaly alerts by up to 140%.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.282-287
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2008
In distributed mobile robot systems, autonomous robots accomplish complicated tasks through intelligent cooperation with each other. This paper presents behavior learning and online distributed evolution for cooperative behavior of a group of autonomous robots. Learning and evolution capabilities are essential for a group of autonomous robots to adapt to unstructured environments. Behavior learning finds an optimal state-action mapping of a robot for a given operating condition. In behavior learning, a Q-learning algorithm is modified to handle delayed rewards in the distributed robot systems. A group of robots implements cooperative behaviors through communication with other robots. Individual robots improve the state-action mapping through online evolution with the crossover operator based on the Q-values and their update frequencies. A cooperative material search problem demonstrated the effectiveness of the proposed behavior learning and online distributed evolution method for implementing cooperative behavior of a group of autonomous mobile robots.
This study examines whether online game motivation, with social and expedition needs, are associated with the degree of loneliness among young adolescents. Using data from a survey of 2014 elementary-, middle- and high-school students in South Korea, a three-wave online survey was conducted to collect data from online players. Two latent growth cause-and-effect models were developed to test whether online game motivation influences degree of loneliness. Results showed that both social and expedition needs are positively associated with loneliness. This study contributes to the knowledge of the underlying needs for a player with loneliness and also highlights the social and expedition needs as potential therapeutic factors.
Distance learning has become an efficient tool and is being widely used at work and in school. This research presents the results of a project-oriented entrepreneurship course taught both in classroom and online for a period of 3 years before and after the pandemic caused by COVID-19. Despite the various challenges, the outcome demonstrated that the students were able to attain required knowledge and capabilities in the online learning environment. As such, this paper discusses effective ways to blend in distance learning components so that both instructors and students can benefit from Internet-based education technologies. In the future, both face-to-face and virtual project work and study are likely to get integrated into a 'hyflex' class, which is flexible, on-offline education.
Online reviews offer valuable information to businesses by reflecting consumer experiences about their products and services. Two important aspects of online reviews are first, the topics consumers choose to address and second, the sentiments expressed in their reviews. Building upon previous literature that shows online reviews are context-dependent, we examine the impact of topic distribution on review sentiment in South Korea and the U.S. during pre-and post-pandemic periods. After performing topic modeling on Airbnb app review data, we measure the contribution of each topic on review sentiment using SHAP values. Our results indicate variations in topic distribution trends between 2018 and 2021. Also, the order and magnitude of topics' impact on review sentiment change between pre-and post-pandemic periods for both countries. This study can help businesses to understand how topics and sentiments associated with their products and services changed after pandemic, and also help them identify areas of improvement.
As Major League Baseball (MLB)'s continuous decline in popularity has caused its game attendance to drop gradually, the league makes a desperate attempt such as game rule changes to remain relevant. Along with the introduction of new rules to make games more dynamic such as the pitch clock, bigger bases, and defensive shift limitations, it is important for MLB franchises to understand drivers for game attendance. We focus on the effect of accumulated winning performance of the two teams on game attendance, one of the key drivers of game attendance, and investigate how it is influenced by consumer and industry factors such as online search and game rule changes. We find that game attendance increases as the prior winning performance of the home (away) team increases (decreases). We also find that online search and rule changes for more dynamic games moderate the effect of winning performance on game attendance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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