This study investigates the relationship between Culture and online trust in three cultural dimensions: individualism, collectivism and long term orientation. For this purpose, this study proposes the empirical hypothesis to test the implication of the proposed model. The results are as follows. First, the purchase intention is influenced by the online trust in statistical sense. Second, the relationship between Culture and the antecedents of online trust are statistically established in three cultural dimensions: individualism, collectivism and long term orientation. The direction of future research is to develop the more refined hypothesis to test the empirical model in the field of on line trust and culture.
Purpose Social media such as social network services, online forums, and customer reviews have produced a plethora amount of information online. Yet, the information deluge has created both opportunities and challenges at the same time. This research particularly focuses on the challenges in order to discover and track the service defects over time derived by mining publicly available online customer reviews. Design/methodology/approach Synthesizing the streams of research from text analytics, we apply two stages of methods of sentiment analysis and structural topic model incorporating meta-information buried in review texts into the topics. Findings As a result, our study reveals that the research framework effectively leverages textual information to detect, prioritize, and categorize service defects by considering the moving trend over time. Our approach also highlights several implications theoretically and practically of how methods in computational linguistics can offer enriched insights by leveraging the online medium.
Recent market environment shows a new relationship between customer and company. You can easily observe customers take initiatives to get involved in the marketing activities such as product development, pricing and distribution etc. Despite the fact there are a lot of marketing activities initiated by customers in the online travel market, customer participation has been given little attention in the academic literature. Our research is grounded in the well-known commitment-trust theory of relationship marketing, originally proposed by Morgan and Hunt(1994). According to the theory, trust is central to successful relationship marketing. This study explores the effect of trust on customer participation in the online travel market. Consequently, this study suggests some managerial implications for marketing strategies in response to customer initiative In the marketing activities on the online travel market.
This study analyzed the effect of degree of using online trade process services provided by e-Trade companies on the degree of user satisfaction and the online export performance in Korean small and medium-sized exporting firms(SMEs). According to the empirical survey results based on 130 sample firms, there were positive relationship among the frequency of using e-Trade companies' services, the degree of user satisfaction and the online export performance. Furthermore, the results of the moderated regression analysis showed that there were significant moderation effect of the organizational characteristics on the relationships between the degree of user satisfaction and the SMEs' online export performances. This study provides several useful implications to Korean SMEs, e-Trade companies and government policy makers.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.163-171
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2022
Online services are widely spread, and their use increases day by day. As COVID-19 spread and people spent much time online, fraud scams have risen unexpectedly. Manipulation techniques have become more effective at swindling those lacking basic technological knowledge. Unfortunately, a user needs a quorum. The interest in preventing scammers from obtaining effective quality service has become the most significant obstacle, increasing the variety of daily Internet platforms. This paper is concerned with analyzing purchase data and extracting provided results. In addition, after examining relevant documents presenting research discussing them, the recommendation was made that future work avoids them; this would save a lot of effort, money, and time. This research highlights many problems a person may face in dealing with online institutions and possible solutions to the epidemic through theft operations on the Internet.
As the usefulness of big data analysis has been drawing attention, many studies in the business research area begin to use big data to predict firm performance. Previous studies mainly rely on data outside of the firm through news articles and social media platforms. The voices within the firm in the form of employee satisfaction or evaluation of the strength and weakness of the firm can potentially affect firm value. However, there is insufficient evidence that online employee reviews are valid to predict firm value because the data is relatively difficult to obtain. To fill this gap, from 2014 to 2019, we employed 97,216 reviews collected by JobPlanet, an online firm review website in Korea, and developed a machine learning-based predictive model. Among the proposed models, the LSTM-based model showed the highest accuracy at 73.2%, and the MAE showed the lowest error at 0.359. We expect that this study can be a useful case in the field of firm value prediction on domestic companies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.259-266
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2023
In this paper, we propose an algorithm that can improve the accuracy performance of collaborative filtering using attribute-based opinion mining (ABOM). For the experiment, a total of 1,227 online consumer review data about smartphone apps from domestic smartphone users were used for analysis. After morpheme analysis using the KKMA (Kkokkoma) analyzer and emotional word analysis using KOSAC, attribute extraction is performed using LDA topic modeling, and the topic modeling results for each weighted review are used to add up the ratings of collaborative filtering and the sentiment score. MAE, MAPE, and RMSE, which are statistical model performance evaluations that calculate the average accuracy error, were used. Through experiments, we predicted the accuracy of online customers' app ratings (APP_Score) by combining traditional collaborative filtering among the recommendation algorithms and the attribute-based opinion mining (ABOM) technique, which combines LDA attribute extraction and sentiment analysis. As a result of the analysis, it was found that the prediction accuracy of ratings using attribute-based opinion mining CF was better than that of ratings implementing traditional collaborative filtering.
Farhan Hanis Muhmad Asri;Dalbir Singh;Zulkefli Mansor;Helmi Norman
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.397-419
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2024
Online learning has become a widespread practice for students and teachers in acquiring and delivering knowledge. Education platforms have become prominent in the 21st century with the evolution of technology and the accessibility to online learning. As a result, various learning management systems (LMSs) have been introduced to facilitate online interaction between users. For instance, communication between students and teachers at school. However, there is a need to emphasise user engagement in LMS to enhance the online learning experience amongst students since the design of LMS affects user engagement. This study utilised a systematic literature review (SLR) that examined 74 articles published between 2014 and 2023, focusing on cross-cultural design (CCD), user-centred design (UCD), and usability in LMS design. This study aimed to review CCD and its association with UCD, user interfaces (UI), and user experience (UX) in the context of LMS. CCD has been introduced as an approach to design that embraces different cultures, languages, and social contexts, while UCD plays a significant role in defining user engagement for LMS. All elements in CCD and UCD help create a better user experience for LMS. Besides, this study reviewed the usability of selected LMS to give insights to developers in creating a positive user engagement. An insight into cultural factors that influence the usability of LMS has revealed their value for LMS design, such as the UI/UX elements. Initially, this study may guide future researchers in improving education quality by emphasising CCD and LMS usability, which can enhance user engagement.
Online game business has emerged as the most lucrative entertainment Industry, with over 10 million players in South Korea. The popularity of online games can be attributed to the availability of broadband network and the presence of numerous PC Bangs and around the country, which have pushed online games Into the main-stream entertainment culture. The age distribution of online game players is expanding and a variety of new games are under development to target certain age groups. While the interactive entertainment market continues to expand, with many new online game publishers entering the market, relatively little is known about which factors influence online game players' behavioral intentions to play continuously in this area. It appears that in this extremely attractive and growing services segment, academics, as well as practitioners, would benefit from in vestigating the relationships among the players' loyalty, interactivity, the sense of presence and the impacts of several other key game-related constructs. Several types of interaction in on-line games and their relationship with the flow construct are investigated, and the resulting conceptual model is proposed. Based on data collected from online questionnaire survey, the validity of the simultaneous equation model has been tested and interesting conclusions have been developed concerning the relationships between the players' loyalty to the sense of presence, flow, satisfaction and interactions. Other interesting results concerning game development strategy are also provided.
The purposes of this research are to identify causalities among flow and customer loyalty In Chinese online games, and to identify the factors by which flow are influenced. This research tests the model with Chinese on-line game users and compare this result with Korea and Japanese results which were conducted by Lee's research. These implications are thought to be helpful for Korean online game companies to understand the Chinese online game user and to develop the penetration strategies. The results indicated that significant Path coefficients to flow were the convenience of operator, the provision of information, the reality of design. The results indicated that significant path coefficients to customer loyalty were the involvement of virtual community and flow. The involvement of virtual community to flow was not significant but to customer loyalty was significant. The provision of information was negatively influenced on flow. The result of comparison indicated that the path coefficients were different among nations. Korea online game companies need to develop the indigenized online game and to Provide the information to their Chinese partner correctly and quickly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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