Most Social Network Service (SNS) provide online chat, video and file sharing, blogging and others. Because of this advantage, people depend on SNS to communicate with others. However, recently SNS encourage people to reveal too much information broadly so SNS users are concerned about privacy invasion and data spill. They also feel fatigue in process of touching people they don't know while using SNSs. That is the reason why they attempt to switch from opened SNS to Closed SNS. Therefore, the purpose of this study is to empirically investigate and analyze the effect of the factors on the SNS users' switching behavior when using SNS. To accomplish this purpose, this research adopted "Push-Pull-Mooring (PPM)" framework. The PPM is proposed by population geologist, who used it to explain the incentives of demographic migration. Following PPM model, this research empirically examines the three categories of antecedents for SNS switching intention toward closed SNS: push (i.e., weak connection, privacy concern, relative complexity), pull (i.e., enjoyment, belongingness, peer influence), mooring (i.e., SNS fatigue, user resistance) factors. The survey was conducted for 285 users on SNS communities in Korea. The results of this study are as follows; First, wear connection and privacy concern are significantly related to SNS switching intention. Second, enjoyment and belongingness are significantly related to SNS switching intention. Finally, the results show that SNS fatigue has a moderating effect on the links between push factors and SNS switching Intention. Also, user resistance has a moderating effect on the links between pull factors and SNS switching Intention. These findings contribute to the SNS literature both theoretically and practically.
In this study, we want to verify the factors that affect the intention to switch to a supply chain management information system applied with blockchain. To this end, variable selection and research model were constructed through the review of previous studies, and empirical analysis was conducted using the TOE framework and PPM model. The effects of Push and Pull factors on the intention to switch to the block chain system and the moderating effect through the switching cost which is a Mooring factor, were verified. The hypothesis was verified using a structural equation model using a sample of 320 response data by conducting a questionnaire survey on small and medium-sized enterprises located in Korea. As a result of the study, social influence, which is a push factor, and management's will to innovate, which is a Pull factor, had a significant effect on switching intention. And the moderating effect between the groups with high and low switching cost recognition was confirmed. This study is significant in that it presents the concept and research direction of SCBM (supply chain & blockchain management) that can enhance the competitiveness of a company through the implementation of a blockchain-based supply chain management information system.
The primary purpose of this study is to examine the effects of customer satisfaction and switching barrier on customer retention and intention of WOM in insurance services. Based on relevant literature reviews, this study posits three switching barrier characteristics, that is, switching costs, attractiveness of alternatives and interpersonal relationship as key determinants of customer retention and intention of WOM. And then we structured a research model and hypotheses about relationship between these variables. A total 230 usable survey responses of life insurance service users have been employed in the analysis. The major findings from the data analyses are as follows. Firstly, customer satisfaction had a positive influence upon customer retention and intention of WOM. Secondly, two switching barrier characteristics of switching costs and interpersonal relationship had a positive influence upon customer retention. Lastly, customer retention had very significantly related to intention of WOM in insurance services. From this study, we expect to suggest practical and managerial implications to insurance service providers.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.4
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pp.167-189
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2022
In the case of SAE autonomous driving levels 2 and 3, since complete autonomous driving is impossible, the take-over process is essential, and take-over time(TOT) is the most important factor in determining the safety of the autonomous driving system. Accordingly, research on TOT is being actively conducted, but each research is independently conducted and general conclusions that integrate various research results are required. Therefore, in this study, the factors affecting TOT were analyzed using meta-analysis, which integrates the results of individual studies and presents an integrated opinion. As a result of meta-analysis, a total of 10 influencing factors were selected, and most of them were related to the non-driving related task(NDRT) type. In addition, implications for the future research direction of take-over and NDRT were presented.
This paper designed to identify energy demand behavior which are employed price: expenditure, traffic activity, and fuel substitution effect in the transportation sector. According to analysis, we find that first of all in this sector, enhancement of fuel economies and improvement of public transportation system are quite significant.
Considering the widespread use of social networking sites (SNSs) and the sudden shift of Filipino SNS usage from Friendster to Facebook, this paper examines five factors that affect user intentions to switch SNSs. By surveying switchers from Friendster to Facebook in the Philippines, satisfaction, alternative attractiveness, and social influence were significant factors affecting switching intent.
With changes in information technology (IT), many innovative IT-based services, such as AirBnB, have become popular. Switching behavior toward new and innovative services become a major issue for managers who want to attract many customers. In response, many researchers have investigated why customers switch service providers. However, little research has been conducted on the processes of switching behavior for a hedonic service. To fill this research gap, this study aimed to identify the stages of switching behavior based on transtheoretical model. Furthermore, the factors affecting the service switching behavior in stages were identified on the basis of service provider switching model. This study also hypothesized the customer's switching behavior in accommodation sharing economy service and analyzed it empirically. Results showed that the factors affecting switching behavior differ across five stages. The present results can provide a basis to prevent switching behavior and reduce churn by analyzing the difference in switching behavior among stages. This study also helps managers who want to improve organizational performance by enhancing customer retention capability.
The purpose of this study is to derive factors that affect the acceptance of digital transformation in ports and empirically analyze the impact of these factors on the acceptance of digital transformation through a survey of port workers. Additionally, we test whether acceptance attitude plays a mediating role in the relationship between these factors and digital transformation acceptance. The variables used in this study are as follows. First, knowledge, self-efficacy, and involvement were included as variables related to individual characteristics, relative advantages, complexity, observability were included as variables related to innovation characteristics, and government regulations and competitor pressure were included as variables relate to environmental characteristics, so that a total of eight latent variables were selected. The results of this study are summarized as follows. First, two variables among individual characteristics, self-efficacy and involvement, were able to confirm a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, and knowledge initially expected a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, but the result was a negative(-) causal relationship, so that the hypothesis was rejected. Second, among the characteristics of innovation, complexity has a negative(-) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation, and relative advantages and technological innovation have a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation. Finally, among the environmental characteristics, government regulations and competitor pressure, confirmed a positive(+) causal relationship with the attitude of accepting digital transformation. In addition, it was found that the attitude of accepting digital transformation had a positive(+) causal relationship with personal acceptance and social acceptance of digital transformation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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