The purpose of this study were to investigate the conceptual framework of situational vari-ables, and to find out the causal relationships of apparel buying behavior on usage situations and consumer characteristics. Data were collected viaa questionnaire developed on the previous studies from 386 housewives living at Seoul and Pusan, and analyzed by T-test, Factor analysis, and Path analysis. Results indicated that there were significant differences of apparel buying intention on the types of apparel usage situations. The communi-cation situation was found to be composed of Printed Information and Interpersonal Infor-mation, and the buying situation to be composed of Consumer Conditions, such as weather or mood, Shopping Company, Store Atomosphere, Display, and Store Service. The product char-acteristics considered by consumers in apparel buying process were composed of Practically, Fashionability, Brand, and Approval of others. The causal relationships of apparel buying behavior were significantly different on the types of usage situations and the degree of clothing in-volvement.
Mobile easy payment is a term for using mobile devices to facilitate financial transactions. Mobile easy payment is a quickly emerging practice, supported by the dramatic increase of mobile phone or device users around the world. The purpose of this study is to classify user's group of the mobile easy payment service by their lifestyle based on I-VALS type and to investigate differences in usage behavior among the user groups. For empirical study, a questionnaire survey was carried out with users of mobile easy payment services using the Internet from June 7 to 10 in 2016. We conducted factor analysis for I-VALS, usage factors, satisfaction factors. We also performed cluster analysis for group classification, and analysis of variance, cross analysis to compare the different usage behavior among the user groups. In analysis results, first three cluster appeared including "ICT task-oriented group", ICT positive and socialities oriented group", "ICT leader-oriented group". Second, it was found significant differences among the clusters about factor of "easy of use", "securities", "universality", "satisfaction". Third, we showed that there were significant differences in time first used the service. Based on these findings, we provide practical implications. Results of our study can be expected to provide the basis of differentiated marketing strategy of mobile easy payment services.
This study aimed to comprehensively analyze the usage characteristics of children's parks according to location in Gangneung-si. Weekday and weekend, gender, time of stay, and usage behavior according to age group were analyzed and a video analysis of unmanned camera data for park management was conducted. On the average, the use of children's parks during spring and autumn was more than twice that during summer, and the use rate of children's parks located in old central districts by elderly people was relatively higher than the use rate of those located in housing development district. Overall, the usage ratio (24.6%) by elderly people was high, and their usage ratio (31.3%) in the morning period from dawn was significantly high. Among the usage behaviors, the rate at which dogs walk was analyzed to be somewhat high. As the usage ratio by elderly people is high with diverse usage behavior, it is necessary to provide complex functions to children's parks in the future.
Recently, self-efficacy is one of the critical constructs that have been found to influence human decisions about behavior selection and the performance associated with the selected behavior. The construct has been widely adopted and tested In the fields of social psychology and/or other behavioral sciences. In information systems field, however, it has been hardly studied, although computer self-efficacy could have been an important factor explaining and predicting human computer usage behaviors. From this perspective, main purposes of the study is to understand causal relation among the factors influencing computer self- efficacy, computer usage behavior and computer self-efficacy. The research reported in this study have several objectives; 1) to develop a measure of computer self-efficacy, 2) to Identify the factors influencing self-efficacy, and 3) to reveal the relationship between self-efficacy and computer usage behavior and then 4) to explain the causal model of computer self-efficacy. By reviewing the literature, past experience, others' use, encouragement by others, and anxiety are selected as the factors influencing computer self-efficacy. Four hypotheses concerning the relationship between each of the variables and computer self-efficacy are tested by LISREL. One more hypothesis about the relationship between computer self-efficacy and computer usage is also tested. The results show that computer self-efficacy is significantly influence by computer anxiety, encouragement by others, and computer experience, and that it is closely correlated with computer usage behavior.
This study examined green consumption behavior according to the lifestyles of college students. The data were collected from 314 college students in Yeungnam region by a self-administered questionnaire. Frequencies, Cronbach's alpha, factor analysis, cluster analysis, chi-square tests, one-way analysis of variance, Duncan's multiple range tests, Pearson's correlation analysis, and multiple regression analyses were conducted by SPSS Windows V.18.0. According to the result of factor analysis, lifestyles were categorized into six factors: thrift-saving type, enthusiastic activity type, brand ostentation type, freedom-seeking type, material oriented type, and practice-seeking type. Cluster analysis showed respondents belonged to one of four groups: thrift practice group, indifference group, freedom-seeking group, and material ostentation group. The levels of green purchase behavior, green usage behavior and green disposal behavior of the respondents was not high. The thrift practice group showed higher levels of green purchase behavior, green usage behavior, and green disposal behavior. Finally, according to multiple regression analyses, environmental consciousness, knowledge about green consumption, lifestyle groups were the significant factors affecting green consumption behaviors. These results imply that green consumption education for college students should be activated to induce green life.
Objective: This study aimed to examine the effects of maternal monitoring, shared activities with children, maternal education-oriented behavior, and allowing children to own smart-phones on smart media usage patterns based on smart-phone usage time and purposes among elementary school children. Methods: The participants were 1,315 second-grade elementary school children from the 9th wave of PSKC. Latent profile analysis and the three-step estimation approach were used to examine the determinants of the latent profile and the effects of maternal parenting on the profile. Results: Four latent profiles were identified: 'High-level usage & Entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Social/entertaining oriented,' 'Moderate-level usage & Learning oriented,' and 'Low-level usage.' Additionally, results showed that each profile can be predicted by maternal monitoring, education-oriented behavior, and permitting children to own smart-phones. Conclusion/Implications: Our outcomes suggested that it would be necessary to understand the smart media usage patterns of elementary school children, considering both the amount of time spent with smart media and purposes of uses. Further, it is helpful for mothers to monitor children's daily activities, support their educational activities, and take the role of gatekeeper for smart media as a way of appropriate guidance for their children's use of smart media.
Purpose: Despite the numerous studies on factors impacting pro-environmental behavior, actual studies analyzing a relationship between pro-environmental behavior and eco-friendly channels (e.g., local food market and farmers' market channel) usage behavior (visit and purchasing frequency) are rare. This study investigated the relationship between consumers with positive pro-environmental behavior and eco-friendly channels usage behavior. Research design, data and methodology: The study investigated the relationship between pro-environmental behavior and eco-friendly channels (local food markets and farmers market) visit behavior by analyzing data from the Korea Consumer Agency's 2021 Korea Consumption Life Index, with a focus on the pro-environmental index. Relationship between pro-environmental behavior and whether eco-friendly channels visit or not were analyzed. Demographic variables also influence eco-friendly oriented channels visit. Data analysis used hierarchical regression, firstly inputted pro-environmental behavior, and then demographic variables inputted, and finally pro-environmental behavior and demographics interactions as moderating variables inputted. Results: Consumer's with positive behavior towards pro-environment were indeed more likely to choose local food market and farmers' market compared to other consumers. Demographic variables also effect local food market visit. Some demographic variables moderate this relationship. The results, however, differed by channel type. Conclusions: Pro-environmental behavior is closely related to eco-friendly channels (local food market and farmers; market) visit.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4D
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pp.339-349
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2010
The objective of this paper is to develop a structural equations model system for the purpose of tourists' excursion behaviour analysis with their information usage. A tourist' excursion behavior defined as activities in the sightseeing region between arriving and leaving time includes indexes with respect to activity' time use and the number of spots. Additionally, such indexes can be modeled as endogenous variables in the structural equation model system on the assumption that they are influenced by the degree of familarity on the sightseeing region, the degree of information usage, and individual attributes. The case study application involves excursion behaviour data such as one-day excursion activity and information usage diary that are observed in the Fuji Five Lakes, Japan. Since the models presented in the paper are available to statistically analyze the covariance among the endogenous variables, they have the advantage of effectiveness analysis on information usage in the excursion area, compared to the prior approaches such as discrete choice models.
Background and objective: The purpose of this study was to comprehensively analyze the user behavior in order to cope appropriately with the increasing demand for mountain usage of those in their 20s and 30s and to allocate resources efficiently. Methods: To analyze the behavior of mountain hiking users, an exploratory data analysis (EDA) was conducted on the data which had been collected in the app Tranggle. The main target are users in their 20s and 30s who visited the mountains in the metropolitan area in 2019-2020. Among them, we have selected data on the top 13 mountains based on the frequency of visits. After data pre-processing, mountain usage patterns were analyzed through statistical analysis and visualization. Results: Compared to 2019, the number of users in 2020 increased 1.36 times. The utilization rate of the well-established hiking trails has also increased. The usage of mountain on weekends (Saturday > Sunday) was still the highest, and the difference in the usage between the days of the week decreased. Outside of work hours, early morning usage has increased and night-time usage has decreased. There was no significant change in usages depending on activity type, level (experience point) and exercise properties. Conclusion: Since the COVID-19 outbreak, the usage of mountains has been changing towards low user density and short-distance trip. in the post-COVID-19 era, the function and role of forests in daily life are expected to increase. To cope with this, further research needs to be carried out with consideration of the wider demographic and social characteristics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.73-81
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2016
With the increasing popularity of social network services (SNSs), there have been many attempts to analyze the users of SNSs. By doing so, the characteristics and preferences of the users can be understood, which can help companies provide personalized information and services that they need or are relevant for them. This study aimed to analyze the usage behavior of Korean Twitter users from various perspectives to deepen the understanding of it. For this research goal, an online survey was conducted for the users of Twitter and the data about their actual usage were collected using the open API of Twitter. Factor analysis of the data revealed five factors that explain about 69.3% of the usage variables. It was also investigated how the factors are related to gender, age, and brand preferences. The results showed that the usage behavior of Twitter is largely affected by age (p<0.001), and also by gender through an interaction effect (p<0.05). Also, the factors showed significant statistical correlations with the brand preferences of the users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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