Purpose - This study attempts to explore the factors that affect the consumer's response to the influencer's "backdoor advertisement" which has been a social media controversy recently. Accordingly, this study focuses on the importance of the information source's characteristics in influencer marketing, and demonstrates the impact of influencer credibility, attractiveness, and expertise on consumer responses after the influencer's sponsorship controversy. Design/methodology/approach - To this end, a study was conducted on adults who subscribed to one or more channels of influencers, and a virtual newspaper article was used in the survey. 196 sample data were collected and SPSS PROCESS Macro was used for data analysis. Findings - As a result, there was a negative impact on the credibility of the influencer which carried over to a negative reception of their shared content, while the attractiveness of the influencer had a positive impact on the reception of their shared content, even after the controversy over the influencer's backdoor advertisement. Research implications or Originality - This study contributes to the expansion of research on influencer marketing. Also, it provides insight into understanding and interpreting the phenomenon of influencers' backdoor advertisements and consumer reactions.
The Web is an important source of information for health care consumers, and the resources they find on the Web have a direct affect on their health outcomes. Despite the enormous benefits of online health care, the quality of health information on the Internet is an area of increasing concern. Therefore, there's a need to develop quality assessment tools that can filter out poor quality online health information. The purpose of this study is to explore the critical attributes for assessing website quality and for developing quality assessment measurements. We completed three focus group discussions with 24 participants that were administered by a moderator and based on specifically focused group questions. The results suggest that the most important quality criteria, as identified by the respondents, were related to issues of credibility and accuracy. To determine the credibility of Internet health information, the respondents stated one must consider the following: the information source, disclosure of the author's or organization's credentials/qualifications, disclosure of ownership and the updating of the content. For the accuracy of content, elements such as a statement of purpose, evidence-based information, relevance and completeness should be considered. Interactivity, accessibility, and design were additional quality criteria.
The arrival and expansion of the Internet has extended consumers' options and has provided consumers' opportunities to offer their own consumption. Through a laboratory experiment, we investigated questions: 1) do consumers trust the accuracy of reviews posted by anonymous reviewers or experts and 2) do readers trust negative and positive reviews equally? The messages were created as a form of 4 scenarios for this study. The statistical analysis was conducted using SPSS Win(v.16.0) for descriptive analysis, and t-test. Our results from a 2(positive reviews vs. negative reviews)*2(consumer vs. expert) experiment design showed that there was a significant difference between consumers' review and experts' one in restaurant visit intention(p<.001) and information credibility(p<.001). Also, between positive review and negative one, significant difference was found in restaurant visit intention(p<.001) and information credibility(p<.01). Other results, limitations and future research directions were also discussed.
This study aims to investigate the effect of message content and source user identity on information diffusion in Twitter networks. For the empirical study, we collected 11,346 tweets pertaining to the three major mobile telecom carriers in Korea for three months, from September to December 2011. These tweets generated 59,111 retweets (RTs) and were retweeted at least once. Our analysis indicates that information diffusion in Twitter in terms of RT volume is affected primarily by the type of message content, such as the inclusion of corporate social responsibility activities. However, the effect of message content on information diffusion is heterogeneous to the identity of the information source. We argue that user identity affects recipients' perception of the credibility of focal information. Our study offers insights into the information diffusion mechanism in online social networks and provides managerial implications on the strategic utilization of online social networks for marketing communications with customers.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.39
no.4
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pp.51-69
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2008
This study tired to develop the web credibility evaluation model by calculating weighted values and sensitivities of indicators which presented on preceding researches using Analytic Hierarchy Process. "Expert Choice 2000" was used as the tool for analysing AHP. 25 experts are answered for this questionnaire who are selected by judgement sampling method, one of the non-probability sampling method. Also, sensitivity analyses was performed to graphically see how the alternatives change with respect to the importance of the indicators or sub-indicators. The main results are summarized as followings; i) importance analysis in first level factors: trust-worthiness(0,606), expertness(0.222), safety(0.173), ii) importance analysis in second level factors: trustfulness (0.519), reputation(0.087), usefulness (0.102), timeliness(0,093), competency(0.027), security(0.115), reliability(0,058). iii) some of the importance analysis in third level factors: the site provides comprehensive information that is attributed to a specific source(0.252), the site has articles that list citations and references(0.153), the site contains user opinions and reviews(0.072), etc. iv) sensitivity analyses showed that the importance of the indicators or sub-indicators are slightly changed with respect to the alternatives change.
The advancement of information and communication technologies has led to the rise of social media, giving rise to a new type of celebrity known as the "social media influencer". Social media influencers exert their influence not only by promoting products for various companies and brands but also by launching their own businesses. In other words, influencers leverage their credibility to create value in multiple markets as human brands, based on their unique characteristics and diverse images. Nowadays, social media influencers have become a type of human brand, supported by followers who enthusiastically engage in the influencers' businesses, a phenomenon also known as social shopping. Based on the human brand theory and doppelgänger effects, this study aims to investigate the impact of influencers' credibility, specifically their expertise, trustworthiness, and attractiveness on consumers' social shopping behaviors. Additionally, it examines the influence of consumers' desire to imitate influencers on their social shopping behaviors. A survey conducted with 300 female social media users revealed that trustworthiness and attractiveness significantly influenced imitation intentions and social shopping behaviors, while expertise did not show significant effects. Furthermore, imitation intentions had a significant impact on social shopping behaviors. These findings suggest that the attributes consumers perceive in influencers as human brands evoke a desire to imitate them, ultimately leading to social shopping behaviors.
Reputation systems aggregate users' feedback after the completion of a transaction and compute the "reputation" of products, services, or providers, which can assist other users in decision-making in the future. With the rapid growth of online e-Learning content providing services, a suitable reputation system for more credible e-Learning content delivery has become important and is essential if educational content providers are to remain competitive. Most existing reputation systems focus on generating ratings only for user reputation; they fail to consider the reputations of products or services(item reputation). However, it is essential for B2C e-Learning services to have a reliable reputation rating mechanism for items since they offer guidance for decision-making by presenting the ranks or ratings of e-Learning content items. To overcome this problem, we propose a novel collaborative filtering based reputation rating method. Collaborative filtering, one of the most successful recommendation methods, can be used to improve a reputation system. In this method, dual information sources are formed with groups of co-oriented users and expert users and to adapt it to the reputation rating mechanism. We have evaluated its performance experimentally by comparing various reputation systems.
PURPOSES : The dynamic modulus for a specimen can be determined by using either the non-destructed or destructed testing method. The Impact Resonance Testing (IRT) is the one of the non-destructed testing methods. The MTS has proved the source credibility and has the disadvantages which indicate the expensive equipment to operate and need a lot of manpower to manufacture the specimens because of the low repeatability with an experiment. To overcome these shortcomings from MTS, the objective of this paper is to compare the dynamic modulus obtained from IRT with MTS result and prove the source credibility. METHODS : The dynamic modulus obtained from IRT could be determined by using the Resonance Frequency (RF) from the Frequency Response Function (FRF) that derived from the Fourier Transform based on the Frequency Analysis of the Digital Signal Processing (DSP)(S. O. Oyadigi; 1985). The RF values are verified from the Coherence Function (CF). To estimate the error, the Root Mean Squared Error (RMSE) method could be used. RESULTS : The dynamic modulus data obtained from IRT have the maximum error of 8%, and RMSE of 2,000MPa compared to the dynamic modulus measured by the Dynamic Modulus Testing (DMT) of MTS testing machine. CONCLUSIONS : The IRT testing method needs the prediction model of the dynamic modulus for a Linear Visco-Elastic (LVE) specimen to improve the suitability.
This study is to examine the effects of personal media influencer's source credibility (attractiveness, trustworthiness, expertise) and content authenticity on brand authenticity and product purchase intention. An online survey was conducted, on which the respondents were asked to watch the embedded contents of the influencer provided on YouTube before answering the questionnaire. The results of the regression analysis showed that both influencer expertise and content authenticity had a positive effect on brand authenticity. Moreover, brand authenticity had a positive effect on purchase intention and had a mediating effect between purchase intention and content authenticity. The findings are meaningful in that they not only analyze empirical advertising effects of personal media and media contents but also expand the scope of research on authenticity. This study also provides strategic implications for personal media influencers and companies which want to collaborate with influencers.
We describe a comparative analysis of different tools used to assess safety-critical software used in nuclear power plants. To enhance the credibility of safety assessments and to optimize safety justification costs, $Electricit{\acute{e}}$ de France (EDF) investigates the use of methods and tools for source code semantic analysis, to obtain indisputable evidence and help assessors focus on the most critical issues. EDF has been using the PolySpace tool for more than 10 years. Currently, new industrial tools based on the same formal approach, Abstract Interpretation, are available. Practical experimentation with these new tools shows that the precision obtained on one of our shutdown systems software packages is substantially improved. In the first part of this article, we present the analysis principles of the tools used in our experimentation. In the second part, we present the main characteristics of protection-system software, and why these characteristics are well adapted for the new analysis tools. In the last part, we present an overview of the results and the limitations of the tools.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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