Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.1
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pp.68-74
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2023
This study examines the response of users' feelings from a gender perspective toward interactive video mobile learning (IVML). An IVML prototype was developed for the Android platform allowing users to install and make use of the app for m-learning purposes. This study aims to measure the level of feelings toward the IVML prototype and examine the differences in gender perspectives, identify the most responsive feelings between male, and female users as prominent feelings and measure the correlation between user-friendly feeling traits as an independent variable in accordance with gender attributes. The feelings response could then be extracted from the user experience, user interface, and human-computer interaction based on gender perspectives using the Kansei engineering approach as the measurement method. The statistical results demonstrated the different emotional reactions from a male and female perspective toward the IVML prototype may or may not have a correlation with the user-friendly trait, perhaps having a similar emotional response from one to another.
The join operation is an important, fundamental operation in database systems, and it costs much to execute. In the literature, there are a number of technical attempts on development and evaluation of efficient join operations, all of which have been carried out In developers' perspective. This paper proposes a join operations benchmark that is dedicated to the evaluation of the join operations in database systems in users' perspective. This benchmark helps users select a database system that performs the join operations well in their work environment. The benchmark consists of 42 join queries, which are derived from on six performance factors that are picked out in two join categories. We have implemented this benchmark with two commercial database systems. The experimental results are also reported.
The purpose of this research is to increase an understanding of social media users and construct a strategic, administrative foundation to measure the efficiency of communicating with them by validly classifying components of social media users' value expectation(VE). Reviewing prior research, in-depth interviews as qualitative research, pre-test and main survey as quantitative research are conducted. The result of quantitative research shows that social media users' VE was categorized in terms of utilitarian, hedonic, relational, self-evident, ethical, system functional, participative, self-ostentatious, and self-hiding perspectives. The significance of this study is as follows: 1) It views communication, psychology, marketing, media and etc. related fields from an integrated perspective. 2) It segments and categorizes social media users' VE from a practical perspective. 3) It contributes to constructing a foundation to predict, confirm, and manage social media users' attitudes from an administrative perspective. Thus, this research will aid future research on social media users' attitude using the constructed VE components as variables and future research that uses this as a basis to find media effects.
To survive in a global competition, many companies are trying to standardize and visualize Business Process (BP) by implementing Business Process Management (BPM). Recently, enhancing business process efficiency has become one of critical success factors. In this paper, we introduce a two-phase perspective of BP efficiency: Process Engine Perspective (PEP) and Task Performer Perspective (TPP). The former is related to allocation function of BP engine; it is mainly concerned with efficient task allocation to users. The latter phase influences efficiency depending on how users execute tasks assigned to them. Instead of considering each phase separately, we develop a comprehensive method considering the two-phase together, which is more effective for the BP efficiency. We carry out simulation experiment to show the combinational effect of the two phases.
The data is a key catalyst for the development of the fourth industry, and has been viewed as an essential element of the new industry, with technology convergence such as artificial intelligence, augmented/virtual reality, self-driving and 5 G. This will determine the price and value of the data as the user uses data in which the data is based on the context of the situation, rather than the data itself of the past supplier-centric data. This study began with, what factors will increase the value of data from a user perspective not a supplier perspective The study was limited to public data and users conducted research on users using data, such as analysis or development based on data. The study was designed to gauge the value of data that was not studied in the user's perspective, and was instrumental in raising the value of data in the jurisdiction of supplying and managing data.
The purpose of the study is to propose the plans promoting IS acceptances under the circumstances where the IS usage is semi-mandatory. Since the IS usage is critical to secure the organization's competitiveness, many researchers have endeavored to investigate the factors in promoting IS acceptance. While TAM(Technology Acceptance Model) has been generally applied under the voluntary circumstance, under the mandatory circumstance did many researchers come to realized the limit of applying the TAM on IS acceptance. This resulted in various research trials to identify the IS acceptance under the mandatory circumstance. However, no research to promoting IS acceptance under the recommend circumstance where the corresponding users are recommend to the IS rather than alternative systems exits. The study applied the concept of switching costs to the research model, identified users' acceptance variations, and finally proposed the promotion plans for IS acceptance. The findings illustrate that IS dependence levels tend to be increased when both user satisfactions from a psychological perspective and monetary benefits from an economic perspective make the switching costs higher. The study stresses that organizations should provide information systems which reduce users' time, costs, and endeavors in performing their tasks, rather than require to use them by compulsion.
Research on the news coverage of North Korea has been paying less attention to social media platforms than to legacy media. An increasing number of social media users post, retweet, share, interpret, and set agendas on North Korea. The accessibility of international users and North Korea's publicity purposes make social media a venue for expression, news diversity, and framing about the nation. This study examined the sentiment of Twitter posts on North Korea from a framing perspective and the relationship between network strengths and sentiment from a social network perspective. Data were collected using two tools: Jupyter Notebook with Python 3.6 for preliminary analysis and NodeXL for main analysis. A total of 11,957 tweets, 10,000 of which were collected using Python and 1,957 tweets using NodeXL, about North Korea between June 20-21, 2020 were collected. Results demonstrated that there was more negative sentiment than positive sentiment about North Korea in the sampled Twitter posts. Some users belonging to small network sizes reached out to others on Twitter to build networks and spread positive information about North Korea. Influential users tended to be impartial to sentiment about North Korea, while some Twitter users with a small network exhibited high percentages of positive words about North Korea. Overall, marginalized populations with network bonding were more likely to express positive sentiment about North Korea than were influencers at the center of networks.
With the development of the sharing economy, existing recommender services are changing from user-item recommendations to user-user recommendations. The most important consideration is that all users should have the best possible satisfaction. To achieve this outcome, the matching service adds information between users and items necessary for the existing recommender service and information between users, so higher-level data mining is required. To this end, this paper proposes a user-to-user matching service (UTU-MS) employing the prediction of mutual satisfaction based on learning. Users were divided into consumers and suppliers, and the properties considered for recommendations were set by filtering and weighting. Based on this process, we implemented a convolutional neural network (CNN)-deep neural network (DNN)-based model that can predict each supplier's satisfaction from the consumer perspective and each consumer's satisfaction from the supplier perspective. After deriving the final mutual satisfaction using the predicted satisfaction, a top recommendation list is recommended to all users. The proposed model was applied to match guests with hosts using Airbnb data, which is a representative sharing economy platform. The proposed model is meaningful in that it has been optimized for the sharing economy and recommendations that reflect user-specific priorities.
This study draws on status quo bias theoretic perspective as a meta-theoretic lens to explain why individuals have resists to adopt smart devices for their tasks. More specifically, we attempted to examine the relationships among user's resist, perceived usefulness and individual productivity in the smart work context. By employing the status quo bias theoretic perspective, we develop and test our research model by using a survey data from 235 individual users. We demonstrate that satisfaction on the current state influence users' resist, and also the users' resist is mediated by perceived usefulness on individual productivity. From the status quo bias view, this study presents an alternative meta-theoretical lens in order to understand individuals' resist in the smartwork context.
The Expectation Confirmation Model (ECM) of information systems investigates the continued information systems usage behavior. This paper expands the original post-adoption beliefs and searches the applications in the emerging hedonic information systems. Previous IS researches focused on the organizational environments. However as the information technology (especially internet) evolves, information systems have not only emerged for the organizations but also for the individual users, such as internet portals, internet communities, on-line games etc. These information systems so called Hedonic Information Systems aims to provide self-fulfilling value rather than instrumental value to the users. Researches in other disciplines, including marketing and consumer behavior research, illustrate that the hedonic and utilitarian perspective of goods and services have different influence on the consumer behavior. Goods and services used to be classified into either hedonic or utilitarian aspect but now they may belong to both aspects simultaneously. Moreover consumer's goals or tasks have both hedonic utilitarian aspects. When a consumer makes a decision to purchase or repurchase goods or services, he/she compares the hedonic and utilitarian perspectives of goods to find most suitable ones to satisfy their goals/tasks. Finally, consumer's behavior is determined by the trade-off between what the goods can provide to the consumers and in what extent the goods fulfill consumer's purchase behavior. Consumer also shows that the salience of hedonic perspective is relatively greater when consumer decides which of several items to give up (forfeiture choices) than the time when they decide which item to acquire (acquisition choices). Some researches in MIS discipline have found out that the information systems also have both hedonic and utilitarian perspectives. The decision process of whether to use information systems or not is similar to that of a consumer's decision of purchasing or repurchasing goods or services. However most of researches in MIS tend to focus on the extrinsic motivation variables which only cover the utilitarian perspective of information systems. It is only recent that researches start to investigate the intrinsic motivation variable - Perceived Enjoyment - for the hedonic perspective. Considering the consumer's purchasing decision process, users of information systems evaluate the systems through balancing between intrinsic (hedonic) and extrinsic (utilitarian) variables according to their main tasks or tendencies. This paper proposes a model that is based on the ECM of IS Continuance model modified from Expectation Confirmation Model to fit into the continued usage of information system. It first started from the decision process regarding hedonic and utilitarian perspectives in the consumer behavior literatures. The model deals with continued usage of information systems beyond the mere technology adoption as in most of the previous MIS researches. This research is particularly important to the hedonic information systems, because their business model depends on the frequent usages rather simple adoption at the beginning. Because the basic model only considered the extrinsic motivations (perceived usefulness) to explain the users' behavior and as the information systems can have both hedonic and utilitarian dimensions, it should consider both perspectives. Therefore, this newly proposed model considers intrinsic variable (perceived enjoyment) as well. Since the individual user can have a preference on either aspects that is between the hedonic and utilitarian perspective depending on his/her main tasks or goals, some variables (Hedonic Orientation and Utilitarian Orientation) meaning the extents of users' pursuing from the information system were additionally studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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