IT innovation, cultural revolution based on smart and social networks diversified sharing economy services. Due to the rising of business utilizing the sharing economy concept, it is important to better understand the motivational factors that drive and deterrent sharing economy services in the marketplace. Based on responses from 809 adult users, 3 drivers and 2 deterrents affecting intention to use of sharing economy services were identified. Then this study categorized sharing economy services as three types of segments based on consumer perceptions and subjectivity, and analyzed differencies of perceptions on motivational factors between groups. As a result, redistribution market group has shown meaningful different average scores on economic benefit, sustainability and social risk with other groups. Based on the empirical evidence, this study suggests several propositions for future studies and implications for sharing economy businesses on how to formulate optical strategies and manage users.
The purpose of this study is to explore the present US consumer behavioral trends and various cognitive schema types for sharing economy frame and shared service. For this, by applying Q methodology, this paper theoretically defines three differentiated typologies of US consumer in a interpretive perspective. This study is in-depth focused on discovering and categorizing characteristics of a respondent's thinking structure called 'schemata'. According to the entire procedures of Q methodology, this paper analyzed Q-sorted data from twenty-four people in the basis of forty Q-samples (statements). Consequently, we discovered four consumer groups named as Type 1 'Socialsumer', Type 2 'Smarsumer', Type 3 'Researsumer'.
The purpose of this qualitative study is to explore consumer behavioral trends, psychological characteristics and various cognitive types of Millennial Generation consumers, primarily in their 20s, who are familiar with sharing economy services based on the emerging social networking technology. Using Q methodology, this paper theoretically defines four and interprets via a social science perspective four different types of these young consumers who are skilled at state-of-the-art ICT equipment, devices or online networking services. Sharing economy services in Korea's academic and industrial services are influenced by government policy, and related research is relatively new. This study is focused on discovering unique psychographic characteristics called 'schemata' that include personal interest, preference, attitude, and opinion. On the basis of 40 Q-sorted data samples, the analysis examined 180 collected statements from meta-studies and interviews with 35 individuals born between 1997 and 1992. As a result, four consumer groups were identifies: Type 1 'Early majority', Type 2 'Laggard', Type 3 'Opinion leader', and Type 4 'Late majority'. The results of this research can be used to explore to study in greater detail the behavior and psychological aspects of Millennial General consumers'.
The purpose of this study is to suggest the guideline by analysing and categorizing the case of sharing economy service especially the co-working and co-living space based on Europe. I did some literature research followed with evaluation of theoretical backgrounds, present conditions. Also, Some case research based on the keyword of 4th industrial revolution and the space categorized by their characteristics. The result indicate that co-working and co-living space's features correlated with their characteristics of the location and birth of digital nomad life. Each space has their flat-form community for the needs of closer cooperation between the user and user in common. I expect this study will become a good resource for upgrading domestic co-working and co-living space and also I hope that this study can guide follow-up next studies.
In accommodation sharing economy, customers take a risk of uncertainty about product quality, which is an important factor affecting users' satisfaction. This risk can be lowered by the information disclosed by the facility provider. Self-presentation of the hosts can make a positive effect on listing performance by eliminating psychological distance through emotional interaction with users. This paper analyzed the self-presentation text provided by Airbnb hosts and found key aspects in the text. In order to extract the aspects from the text, host descriptions were separated into sentences and applied the Attention-Based Aspect Extraction method, an unsupervised neural attention model. Then, we investigated the relationship between aspects in the host description and the listing performance via linear regression models. In order to compare their impact between the three facility types(Entire home/apt, Private rooms, and Shared rooms), the interaction effects between the facility types and the aspect summaries were included in the model. We found that specific aspects had positive effects on the performance for each facility type, and provided implication on the marketing strategy to maximize the performance of the shared economy.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.1
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pp.151-173
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2022
The concept of the sharing economy, which has shifted the economic paradigm from possession to access to resources, is consistent with the traditional and current roles of public libraries. Thus, this research empirically analyzed the influence relationships between public library use and the sharing economy. Results showed that participation in public library programs serves as a motivational factor for satisfaction with and trust in the sharing economy, while the use of public library facilities and equipment is correlated with attitudes toward and participation in the sharing economy. The use of library collections positively influences sharing intangible resources such as knowledge, information, and personal experience. By contrast, checking out library resources negatively influences the recognition of economic benefits from sharing, which is contrary to claims of library communities. Based on these results, public libraries should aim to have a complementary effect on the sharing economy founded not only on information networks but also human networks grounded in social relationships.
This study aims to conduct a comprehensive meta-study from the perspective of content analysis to explore trends in Korean academic research on the sharing economy by using the big data analytics. Comprehensive meta-analysis methodology can examine the entire set of research results historically and wholly to illuminate the tendency or properties of the overall research trend. Academic research related to the sharing economy first appeared in the year in which Professor Lawrence Lessig introduced the concept of the sharing economy to the world in 2008, but research began in earnest in 2013. In particular, between 2006 and 2008, research improved dramatically. In order to grasp the overall flow of domestic academic research of trends, 8 years of papers from 2013 to the present have been selected as target analysis papers, focusing on titles, keywords, and abstracts using database of electronic journals. Big data analysis was performed in the order of cleaning, analysis, and visualization of the collected data to derive research trends and insights by year and type of literature. We used Python3.7 and Textom analysis tools for data preprocessing, text mining, and metrics frequency analysis for key word extraction, and N-gram chart, centrality and social network analysis and CONCOR clustering visualization based on UCINET6/NetDraw, Textom program, the keywords clustered into 8 groups were used to derive the typologies of each research trend. The outcomes of this study will provide useful theoretical insights and guideline to future studies.
Han, Suhyeon;Jang, Junghwa;Choi, Jeonghye;Chang, Sue Ryung
Knowledge Management Research
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v.22
no.4
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pp.135-155
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2021
With the emergence of various types of social media and the diversification of their roles, it has become essential for marketers to understand how different types of social media influence consumers' purchase decisions differently and derive more detailed strategies by social media types. This study classifies social media into two types-expression-focused social media and relationship-focused social media-and investigates the relationship between consumer purchases and social media mentions by type. Using the Seoul bike-sharing data and time-series data for social media mentions, we apply the VAR model with Exogenous Variables (VARX). We find that the increase of product mentions in expression-focused social media positively affects both the number of new customers (customer acquisition) and the number of shared bike rentals, while that in relationship-focused social media negatively affects the number of new customers only. In addition, as new customers increase, the product mentions in both types of social media increase. On the other hand, the number of bike rentals has no significant effect in increasing social media mentions regardless of type. This study contributes to the social media and sharing economy literature and provides managerial implications for establishing sophisticated social media marketing in bike-sharing businesses.
The entire tourism industry is being hit hard by the COVID-19 as a global pandemic. Accommodation sharing services such as Airbnb, which have recently expanded due to the spread of the sharing economy, are particularly affected by the pandemic because transactions are made based on trust and communication between consumer and supplier. As the pandemic situation changes individuals' perceptions and behavior of travel, strategies for the recovery of the tourism industry have been discussed. However, since most studies present macro strategies in terms of traditional lodging providers and the government, there is a significant lack of discussion on differentiated pandemic response strategies considering the peculiarity of the sharing economy centered on peer-to-peer transactions. This study discusses the marketing strategy for individual hosts of Airbnb during COVID-19. We empirically analyze the effect of changes in listing descriptions posted by the Airbnb hosts on listing performance after COVID-19 was outbroken. We extract nine aspects described in the listing descriptions using the Attention-Based Aspect Extraction model, which is a deep learning-based aspect extraction method. We model the effect of aspect changes on listing performance after the COVID-19 by observing the frequency of each aspect appeared in the text. In addition, we compare those effects across the types of Airbnb listing. Through this, this study presents an idea for a pandemic crisis response strategy that individual service providers of accommodation sharing services can take depending on the listing type.
We analyzed research trends of 288 Korean academic dissertations and articles regarding platform work, using topic modeling and keyword network analysis method. Research disciplines of many studies were laws, business administration, and economics fields. Thigh frequent themes were platform labor protection measures and direct or indirect effects of the sharing economy. The main keywords were digital, value, industry, and labor in terms of infrastructure and structural change. Besides, the main topics were the protection of platform workers, the values of sharing services, digital paradigm, and platform regulations. Based on the results of the analysis, we derived four implications and suggestions such as researching structural frames in macroscopic contexts, generalizing case analysis, and technology supplementation by applying average and quantitative analysis methods, researching individual competency development to realize the essential symbiotic value of sustainability, and developing customized vocational education and training programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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