The results of the response in the Self-report survey are occurred differently according to situational factors and personal characteristics. This study attempts to examine the effects of the question-order and question-intentions in surveys of job satisfaction. Four types of questionnaires were used in consideration of the difference between Whole Questions and detail Questions in question-order and the difference between job satisfaction measurement and job dissatisfaction measurement in question-intentions. This study surveyed 94 employees. As a result, the order and intention of questions could affect respondent's answers. However, It was not statistically significant support. Also, this study suggest significant implications, limits of this study and research direction of future study.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.3
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pp.397-412
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2015
The main goal of this study is to investigate how to route a question to some relevant users who have interest in the topic of the question based on users' topic interest. In order to assess users' topic interest, archived question-answer pairs in the community were used to identify latent topics in the chosen categories using LDA. Then, these topic models were used to identify users' topic interest. Furthermore, the topics of newly submitted questions were analyzed using the topic models in order to recommend relevant answerers to the question. This study introduces the process of topic modeling to investigate relevant users based on their topic interest.
The third-person perception phenomenon can consistently be found in opinion poll news, but it remains unknown what determines the degree of the third-person perception (TPP) about specific election poll news. We investigated how respondents' preferred candidate's status in the poll affects the perceived impact of polling news on both themselves (PMI1) and on others (PMI3) as well as TPP (PMI3 - PMI1). We also examined the effect of subjective political knowledge and the perceived level of political knowledge of others on TPP. An online experiment was conducted in the context of a gubernatorial election in South Korea, in which the leading candidate in the poll and the question order (self-question first vs. other-question first) were manipulated. The results indicated that PMI1 and PMI3 were greater when the respondent's preferred candidate was leading in the poll. TPP did not differ depending on subjective knowledge, but it was greater when the others were non-experts (vs. experts). Lastly, question order was found to be a method factor that affected both PMI1 and PMI3. The theoretical and practical implications of these findings are discussed.
In order to explain why begging the question is a fallacy, some of the challenges must be met. First we need to understand what begging the question is in subtle ways. In addition, it is necessary to reflect on the nature and the purpose of arguments in order to explain why begging the question is a fallacy. In this paper, I first have a general proposal about the main purpose of arguments. Then I place my own multi-layered theory of begging the question proposed in a previous study in the context of the proposals in this paper for the main purpose of arguments. Moreover, I develop a more comprehensive theory of why begging the question is a fallacy. Finally, I examine and criticize the main previous theories of begging the question, such as Frank Jackson's theory, Douglas Walton's theory, David Sanford's theory, John Biro's theory.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.4
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pp.401-417
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2015
Question taxonomy is one of main approaches to understand the questioner's information need so that we can assign relevant answerers to the question submitted by the user. The goal of this study is to investigate question taxonomy of question and answering services, which are available online and in libraries and understand the characteristics of question answering services by type. In order to achieve the goal, this study examines the types of questions appeared in literature, specifically focusing on social reference, question answering systems, and reference services, and then provides a summary of question taxonomy found in question answering services.
One of the factors that have the greatest influence on the error of the question answering system that finds and provides answers to natural language questions is the step of searching for documents or passages that contain correct answers. In order to improve the retrieval performance, it is necessary to understand the characteristics of documents and passages containing correct answers. This paper experimentally analyzes how many question words appear in the correct answer documents, how the location of the question word is distributed, and how the topic of the question and the correct answer document are similar using the corpus composed of the question, the documents with correct answer, and the documents without correct answer. This study explains the causes of previous search research results for question answer system and discusses the necessary elements of effective search step.
We discuss confidence intervals for sensitive binomial attributes obtained by a direct question method and indirect question method. The Randomized Response Technique(RRT) by Warner (1965) is an indirect question method that uses a randomization device to reduce the response burden of respondents. We used the mean coverage probability (MCP), root mean squared error (RMSE), and mean expected width (MEW) to compare the confidence intervals by the two methods. The numerical comparisons indicated found that the MEW of RRT is too large and the RRT is so conservative that the MCP exceeds a nominal level(${\alpha}$); therefore, it is necessary to complement these problem in order to increase the utility of the indirect question method.
We investigated the perception and preferred type of question and analyzed type of questions asked by teachers in elementary science class to identify how teachers' perception of questioning is reflected in teaching practices. We collected the data from questionnaires, deep-interview and audiotaped four classes from grade 3 and six classes from grade 6. The data form deep-interview were analyzed interpretively and Blosser' framework of question was used to analyze questions which teachers used in classes. By interpretation of data from questionnaires, the teachers agreed that questioning affects science class in elementary school. There were a little differences in perceptions of questioning among three teachers. They preferred various types of question rather than a specific type. They didn't have a good understanding of questioning. The result showed that the teachers used frequently cognitive-memory question and convergent thinking question, which belonged to closed questions in their science classes. This didn't accord with their preferred types of question. The causes came from objectives of science instruction, degree of understanding about questioning, preference and confidence for science class. From this findings, we suggested that teachers should be given opportunities to take training courses in questioning in order to use effective questioning in science class.
The aim of this work is to generalize parametric approximation in order to apply them to an one-sided $L_1$-approximation. A natural question now arises : when is the parameter map $$P:f{\rightarrow}P_{K(f)}(f)$$ continuous on $C_1(X)$ ? We find some results with a monotone decreasing sequence about above question.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.1
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pp.27-36
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2019
In this paper, we propose a method to find the most similar answer to the user's response from the question-answer database in order to avoid generating a redundant question in retrieval-based automatic question generation system. As a question of the most similar answer to user's response may already be known to the user, the question should be removed from a set of question candidates. A similarity detector calculates a similarity between two answers by utilizing the same words, paraphrases, and sentential meanings. Paraphrases can be acquired by building a phrase table used in a statistical machine translation. A sentential meaning's similarity of two answers is calculated by an attention-based convolutional neural network. We evaluate the accuracy of the similarity detector on an evaluation set with 100 answers, and can get the 71% Mean Reciprocal Rank (MRR) score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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