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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.03.254

A Consumer Perception based on the Type of Recommender System : A Privacy Calculus Perspective  

Choi, Hye-Jin (연세대학교 언론홍보영상학과)
Cho, Chang-Hoan (연세대학교 언론홍보영상학부)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.20, no.3, 2020 , pp. 254-266 More about this Journal
Abstract
The purpose of this study is to analyze the influence of the type of recommender system on consumer's perceived benefit and privacy risk. The result showed that the perceived usefulness and intension to click was high in the order of Hybrid-filtering, Bestseller, and SNS-based system. Privacy concern was high in order of SNS-based system, Hybrid-filtering, and Bestseller. Moderating effects of perceived personalization on the type of recommender system and perceived usefulness were significant. Finally perceived usefulness had positive effect, and privacy concern had negative effect on consumer's intension to click. This study has significant implications for digital marketing bt comparing consumer responses according to the type of recommended service. The result of this study can be helpful for providing and developing future recommender service.
Keywords
Recommender System; Privacy Calculus Model; Perceived Personalization;
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