KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2069-2085
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2021
A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.
소셜 Q&A 사이트에서는 사용자들이 서로 질문하고 답변한 내용들이 실시간으로 저장되어, 지식 저장소로서 중요한 역할을 수행한다. 이러한 소셜 Q&A 사이트가 지속적으로 성장하려면 신규 질문자와 답변자가 지속적으로 유입되어야 한다. 하지만 선행 연구는 기존 사용자, 그 중에서도 답변자의 자발적 지식 공유에 주로 초점을 맞추었고, 신규 참여자에 대한 관심이 부족했다. 본 연구는 동기부여 어포던스 이론과 자기결정이론을 이론적 근거로 하여 신규 참여자들이 소셜 Q&A 사이트를 지속적으로 사용하도록 하는 요인에 대해서 살펴보았으며, 신규 참여자가 질문자인지 답변자인지에 따라 영향요인에 차이가 있는지도 알아보았다. 추가적으로, 전환 비용의 개념을 활용하여 신규 사용자의 다른 멤버 사이트에 대한 사전 경험이 지속사용 영향요인에 대해서 가지는 조절효과도 확인해 보았다. Stack Exchange Network의 5개 주요 사이트에서 수집된 25,000명의 온라인 활동 데이터를 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법을 통해 분석한 결과, 자기결정 이론에서 제시하는 근본적인 욕구 세가지(역량, 자율, 관계)와 연관된 동기부여 어포던스들이 신규사용자의 지속사용 행위에 유의한 영향력을 보여주었다. 멤버 사이트 사용 경험은 사용자들의 전환비용을 높여서 지속사용 선행요인들의 영향력을 약화시켰다. 흥미로운 점으로, 규제 관련 어포던스는 신규 사용자 전체를 대상으로 한 분석에서 유의하지 않은 결과를 보였으나, 질문자와 답변자를 구분한 분석에서는 서로 반대 방향으로 유의한 영향력을 보였다.
An approach for game bot detection in massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs) based on the analysis of game playing behavior is proposed. Since MMORPGs are large-scale games, users can play in various ways. This variety in playing behavior makes it hard to detect game bots based on play behaviors. To cope with this problem, the proposed approach observes game playing behaviors of users and groups them by their behavioral similarities. Then, it develops a local bot detection model for each player group. Since the locally optimized models can more accurately detect game bots within each player group, the combination of those models brings about overall improvement. Behavioral features are selected and developed to accurately detect game bots with the low resolution data, considering common aspects of MMORPG playing. Through the experiment with the real data from a game currently in service, it is shown that the proposed local model approach yields more accurate results.
In architectural design, the user is one of the most important factors for the design task as well as the standard for evaluating the value of the built environment after its construction. Recently, accidents, such as fires and breakdowns, in huge and complicated buildings have increased the importance of user behavior simulation. The Korean government has tried to establish a regulation for the prevention of accidents in the built environment. This is regarded as a significant step forward for providing a safer and more appropriate environment for users. However, the existing technologies related to analyzing user behavior only simulate simplified situations. Such simulations are not enough to evaluate accurately the designed alternatives because buildings and spaces contain more complicated information than what we have conventionally considered. Thus, we propose that the advanced agent can interact with the architectural context. It can understand not only the physical situation but also how the users affect this situation. In order to realize this, we adopted the concept of affordances as the perceived action possibilities for the simulation environment.
Purpose - The ultimate purpose of this research is to analyze the influence of personal disposition on shopping value and behavioral intention by expanding the theory of planned behavior (TPB). Research design, data, and methodology - An attempt was made to examine the effects of personal disposition (reflecting duty-free shop characteristics) on three selective actions of consumers - compulsive buying, variety seeking, and price sensitivity. We conducted a questionnaire survey with the users of airport duty-free shops, downtown duty-free shops (offline), and online duty-free shops. In total, 410 copies of the questionnaire were analyzed using a structural equation model. Results - According to the results, compulsive buying, variety seeking, and price sensitivity significantly affected shopping value. Shopping value and subjective norms both had significant effects on attitude, the major variable in the TPB, and attitude had the greatest effect on behavioral intention, followed by subjective norms and perceived behavioral control in descending order. Conclusions - This study has academic implications in that it extends the existing theories of planned behavior and applies it to consumer characteristics and shopping value. It has practical implications as well in that it provides basic data that can be used to establish concrete marketing strategies for duty-free shop owners targeting segmented markets by closely examining customer desires.
Mobile easy payment is a term for using mobile devices to facilitate financial transactions. Mobile easy payment is a quickly emerging practice, supported by the dramatic increase of mobile phone or device users around the world. The purpose of this study is to classify user's group of the mobile easy payment service by their lifestyle based on I-VALS type and to investigate differences in usage behavior among the user groups. For empirical study, a questionnaire survey was carried out with users of mobile easy payment services using the Internet from June 7 to 10 in 2016. We conducted factor analysis for I-VALS, usage factors, satisfaction factors. We also performed cluster analysis for group classification, and analysis of variance, cross analysis to compare the different usage behavior among the user groups. In analysis results, first three cluster appeared including "ICT task-oriented group", ICT positive and socialities oriented group", "ICT leader-oriented group". Second, it was found significant differences among the clusters about factor of "easy of use", "securities", "universality", "satisfaction". Third, we showed that there were significant differences in time first used the service. Based on these findings, we provide practical implications. Results of our study can be expected to provide the basis of differentiated marketing strategy of mobile easy payment services.
Recent data development has made it possible to analyze each individual's daily commuting by using transportation card transaction. This research utilizes about 1 million observations from the subway line no.7 of Seoul metropolitan transportation data. By using such a massive dataset, the authors try to identify daily travel behavior of morning commute and its possible relationship between subway usage and socio-economic factors. There are 4 main types of users and their travel behavior, and top 15 stations with the most users for arrival and departure are selected. Accordingly, 15 stations have distinctive characteristics including population density and the number of businesses around stations. To identify this fact, the 4 most populated stations are selected and their socio-economic factors are examined. According to the analysis, the most departure stations are generally surrounded by hihgly populated residential areas, whereas the most arrival stations are stood within the job concentrated districts.
도시교통문제의 주원인은 급격한 자가용 승용차 이용의 증가이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 혼잡통행료의 징수, 나홀로 차량 단속 등 강력한 교통수요관리정책들이 대두되고 있으나, 이제는 공공기관과 승용차 이용자의 직접적인 커뮤니케이션을 통해 이용자 스스로가 교통행동의 변화를 일으킬 수 있는 방안을 모색해볼 필요가 있다. 이를 가능하게 하는 기법으로 개개인의 의식변화를 통해 행동변화를 유도함으로서 합리적인 승용차 이용을 도모하는 모빌리티 매니지먼트(MM: mobility management)가 최근 해외에서 실시효과가 검증되고 있다. 따라서 본 연구는 개인의 자발적인 행동변화를 중시하는 MM의 국내도입이 현 시점에서 필요하다고 판단하여, 기법에 대한 기초적인 연구로서 승용차 이용자의 자발적인 교통행동변화 유도방안을 살펴보기 위해 교통분야 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 AHP기법을 활용해 자발적인 교통행동변화 유도방안의 우선순위를 산정하였다. 분석 결과 대중매체를 활용하여 교통행동을 변화해 줄 것을 적극적으로 호소하는 방안이 1순위로 나타났으며, 다음으로 교통행동의 변화를 위한 회사대상 교육실시, 학교대상 교육실시, 지역단위의 소규모 워크숍 개최의 순으로 높은 상대적 중요도를 보였다.
This study is to focus on the users of mobile communication services in Pusan metropolitan city. First this study measured the levels of consumer dissatisfaction and consumer complaining behavior. Second, this study analyzed a causal-effect on variables affecting consumer complaining behavior. The findings of this study are as follows ; 1) In area of contract and cost, variables directly and indirectly affecting consumer complaining behavior were sex, age, consumer knowledge, complaining behavior experience, attribution, and consumer dissatisfaction. 2) In area of use, variables directly and indirectly affecting consumer complaining behavior were sex, consumer knowledge, complaining behavior experience, attribution, and consumer dissatisfaction. 3) In area of services, variables directly and indirectly affecting consumer complaining behavior were sex, consumer knowledge, consumer function, complaining behavior experience, attribution, and consumer dissatisfaction.
Purpose While new versions of mobile applications could offer users better computing environment, users are not always comfortable with them for various reasons. Considering making update decisions is important task for users, it is crucial for us to understand users' behavior and attitude on app updates. The purpose of this study is to explain why mobile users succumb to both reactance toward the update and satisfaction to the current version, ultimately leading them to feel the regret by employing three theoretical perspectives including regret theory, status quo bias theory and the dual model. Design/methodology/approach Survey data collected from 204 mobile users was used to test the research model using partial least squares analysis. The results have shown that both reactance toward the update and satisfaction to the current version have negative impacts on individuals' decisions to update, which leading to their regret after updating the applications Findings By integrating both status quo bias and regret theory in the model, this study tried to explain why mobile users feel regret in application update settings. More specifically, this study has proposed a novel framework that introduces an individual's update decision on mobile applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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