This study investigates the influences of the perceptions on the dimensions of the library service quality (library staff, supports for the service, library materials and information resources, and facilities and equipments) of academic library users on the customer satisfaction, importance of the services, and the loyalty (reuse intentions). Based on the questionnaires surveyed from 403 undergraduate students of the K University, it analyzed the data using SPSS 12.0. All four dimensions of the service quality influenced statistically on the customer satisfaction. The dimension of the support for the service, importance of the service, and customer satisfaction influenced statistically on the loyalty.
Smarthome is one of the remarkable fields of the industrial revolution 4.0, which are popular in many countries such USA, EURO, Japan and Korea. However, how Vietnamese people are considering and having intension to use smarthome devices is still a question for marketers and researchers. This study develops a comprehensive research model that can explain potential customers' behavioral intentions to adopt and use Smarthome services in Viet Nam and figure which key factors affect the intention. This study proposes and validates a new theoretical model that extends the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2). The model consists of eight factors that affect one element (Behavioral Intention), specifically: Habits, Perceived usefulness, Perceived ease of use, Trust, Innovativeness Personal, Perceived value, Hedonic motivations and Social influences. Data were collected from 304 Vietnamese citizens by sending the email to survey questionnaire, direct contact with the experienced smarthome users. Through regression analysis, data from samples were analysed with SPSS 20 software and verification of hypotheses, the results show the key determinants affecting the intention to use smarthome appliances in Vietnam: Perceived Value, Social Influence, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use and Trust. From this result, several recommendations have been suggested to to smarthome devices vendors and marketer to improve products as well as marketing approaches to meet customer needs.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.2
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pp.257-261
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2019
Service user satisfaction in the community service is also an important factor that leads to the improvement of the quality of the social service and the self - reliance of the service provider. The purpose of this paper is to examine the satisfaction factors affecting service continuity intentions in community service users, and provide direction and demand forecast information to improve user satisfaction and service satisfaction. In this study, the reliability test was conducted to check the reliability of each measurement tool and descriptive statistics and frequency analysis were conducted to identify the general characteristics of the study subjects. Logistic regression analysis was conducted to determine the effect of user satisfaction factors on service continuity. As a result of this study, it was confirmed that service user satisfaction in the community service is an important factor for improving the quality of social services and for the independence of service providers.
Currently, NTIS (National Technology Information Service) is building an interactive search service based on artificial intelligence technology. In order to understand users' search intentions and provide R&D information, an interactive search service is built based on deep learning models and morpheme analyzers. The deep learning model learns based on the log data loaded when using NTIS and interactive search services and understands the user's search intention. And it provides task information through step-by-step search. Understanding the search intent makes exception handling easier, and step-by-step search makes it easier and faster to obtain the desired information than integrated search. For future research, it is necessary to expand the range of information provided to users.
YouTube has established itself as a major media platform. Businesses give more attention to YouTube's influence as marketing using the platform demonstrates positive effects. Accordingly, this study aims to look into how the quasi-social interaction of the users of beauty content on YouTube affect purchase behavior intentions and provide results as basic data for establishing an efficient marketing strategy. Quasi-social interaction exerted significantly positive influence on purchase behavior and purchase intention. This suggests that the stronger the quasi-social interaction becomes, purchase behavior and purchase intention get stronger. Therefore, strategies for facilitating marketing should be devised by increasing efficient quasi-social interaction according to user characteristics.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.203-207
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2023
Recently, real-time streaming services are gaining popularity among the MZ generation and the market size is continuously growing. Pre-recorded and edited videos only show one-way communication, but real-time streaming services have the advantage of responding immediately to questions and requests from users, as they enable two-way communication. With the transition from face-to-face culture to non-face-to-face culture due to the COVID-19 pandemic, the number of users communicating in real-time video for activities such as classes, meetings, and leisure has dramatically increased. However, as real-time streaming services become more active and diverse generations participate, there is a problem of conflicts arising from language differences, including the use of neologisms. To address this issue, this paper proposes a method of collecting the meaning of neologisms through the Wikipedia API and presenting them to each other, so that they can understand each other's intentions.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.34
no.4
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pp.101-124
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2023
Book recommendations in libraries can be used as a tool to help users with vague needs browse and select books. Therefore, libraries spend a lot of time and effort to introduce various materials to their users and recommend suitable books. Meanwhile, various organizations other than libraries also publish recommended reading lists, and these lists reflect the intentions of the entity that selects the recommended books. The purpose of this study is finding out how the recommended book lists of libraries differ from the recommended reading lists of non-library organizations. To achieve this, the study limited the scope to 'teenagers', who are the main target audience for book recommendations in many organizations, and compared the recommended book lists of libraries and non-library organizations in terms of (1) the selection criteria for recommended books, (2) the characteristics of recommended books, and (3) the way of providing recommended book lists. Through this analysis, the study identified the characteristics and limitations of library recommended book lists and discussed areas for improvement.
Many online shopping sites now offer personalized recommendation systems to improve consumers' shopping experiences by lowering costs (time, cost, etc.), catering to consumers' tastes, and stimulating consumers' potential shopping needs. So far, domestic and foreign research on the personalized recommendation system has mainly focused on the field of computer science, which is advantageous for obtaining accurate personalized recommendation results for users but difficult to continuously track the users' psychological states or behavioral intentions. This study attempted to investigate the effect of the characteristics of the personalized recommendation system in the online shopping environment on consumer perception and purchase intention for consumers using the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model. The analysis results adopted all hypotheses on the effect of the quality of the personalized recommendation system and information quality on trust and perceived value. Through the empirical results of this study, the factors influencing consumers' use of personalized recommendation system can be identified. In order to increase more purchase, online shopping companies need to understand consumers' tastes and improve the quality of the personalized system by improving the recommendation algorithm thus to provide more information about products.
Interest in Serious Games for Healthcare (SGHs) that can improve health through games is increasing. Digital Therapeutics (DTx) is a treatment that must be approved for effectiveness and safety, so it should follow the traditional drug distribution method, but SGHs are wellness products that are more flexible in terms of adoption and diffusion than DTx. SGHs are effective because it can provide customized services through continuous monitoring and feedback. When SGHs are applied to cognitive impairment treatment or behavioral correction, malfunctions and side effects are minor. This study developed research model based on the Valence Framework, gathered data from 142 undergraduates, and demonstrated that only the perceived benefits have a statistically significant positive (+) effect on SGHs acceptance intentions. Based on these results, this study suggests that SGHs companies should promote benefits in accepting SGHs for general users and they need for a distribution and analytics platform strategy based on a data-driven approach.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.1
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pp.60-76
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2024
Broadband Internet has proven to be vital for economic growth in developed countries. Developing countries have implemented several initiatives to increase their broadband access. However, its full potential can only be realized through adoption and use. With lower-middle-income countries accounting for the majority of the world's unconnected population, this study employs the theory of planned behavior (TPB) to investigate users' intentions to adopt broadband. Rural Tanzania was chosen as a case study. A cross-sectional study was conducted over three weeks, using 155 people from seven villages with the lowest broadband adoption rates. Non-probability voluntary response sampling was used to recruit the participants. Using the TPB constructs: attitude toward behavior (ATB), subjective norms (SN), and perceived behavioral control (PBC), ordinal regression analysis was employed to predict intention. Descriptive statistical analysis yielded mean scores (standard deviation) as 3.59 (0.46) for ATB, 3.34 (0.40) for SN, 3.75 (0.29) for PBC, and 4.12 (0.66) for intention. The model adequately described the data based on a comparison of the model with predictors and the null model, which revealed a substantial improvement in fit (p<0.05). Moreover, the predictors accounted for 50.3% of the variation in the intention to use broadband Internet, demonstrating the predictive power of the TPB constructs. Furthermore, the TPB constructs were all significant positive predictors of intention: ATB (β=1.938, p<0.05), SN (β=2.144, p<0.05), and PBC (β=1.437, p=0.013). The findings of this study provide insight into how behavioral factors influence the likelihood of individuals adopting broadband Internet and could guide interventions through policies meant to promote broadband adoption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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