Nowadays, online shopping has become popular among consumers. As such, gaining loyal online shopping customers has become a rising concern for online shopping vendors. In this study, we investigated the hierarchical relationships among Lewicki and Bunker's three different types of trust, namely, calculus-based trust, knowledge-based trust, and identification-based trust, in the context of online shopping and their impacts on customer satisfaction and loyalty. A total of 104 responses from online shopping users were analyzed to test the proposed model and its hypotheses using Partial Least Squares (PLS). The results showed that, in the online environment, hierarchical relationships between different types of trust exist and that, among them, knowledge-based trust has the strongest impact on customer satisfaction. This finding implied that practitioners should focus on developing appropriate online strategies for building trust-based relationships with online customers.
The objective of this study is to provide a deeper understanding of the factors that lead to the development and adoption of AI-based chatbots. We analyze the structural relationship between the organizational (externalities), systematic (fit), and the consumer-related (psychological) factors and their role in the adoption of AI-based chatbots. Founded on the theories of task-technology fit and network externalities, we present a conceptual model overlooking common perception-based theories (e.g., Technology Acceptance Model). We collected 380 responses from Indian banking consumers to test the model using the PLS-SEM method. Interestingly, the findings present a positive impact of all factors on consumers' intention to adopt AI-based chatbots. However, the interplays between these factors provide a mixed perspective for literature. Apart from employing a combination of factors that have been used to study technology adoption, our study explores the importance of externalities and their relationship with fit factors, a unique outlook often overlooked by prior research. Moreover, we offer a clear understanding of latent variables such as trust, and the intricacies of their interplays in a novel context. Thereby, the study offers implications for literature and practice, followed by future research directions.
Learning organization has been an important issue in both management and marketing areas. Also learning capability is a key construct of innovation process in a firm. Especially, in marketing context, several researchers have studied market-based learning and its relation with performance. Previous studies have shown that market-based learning has a positive impact on overall firm performance. However, there has been inconsistency in the concept of market-based learning itself and its relationships with antecedents and consequences. Given this conflicting and inconsistent results of previous research, this study has two main objectives. First, this paper proposed a conceptual framework that marketbased learning has two types of processes and each types of market-based learning will generate different types of performance. Second, the mediating role of marketing capability in learning-performance link is proposed. The proposed conceptual framework shows that organizations which have marketbased learning for innovation management can enjoy ambidextrous firm performance on both side of effectiveness and efficiency via marketing capability. Moreover our research model proposes key drivers of market based organizational learning.
Purpose - The purpose of this study is to examine the intermediary role of job satisfaction between job autonomy and job performance and whether the process was adjusted based on the work context. Research design, data, and methodology - This study was conducted by sample survey method on 334 supervising engineers. Data analysis methods were frequency analysis, confirmatory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and structural equation model analysis. Result - The results of this study suggest that: (1) after controlling for age, position, and working years, job autonomy had a significant positive impact on job performance, (2) job autonomy can not only directly affect job performance but also indirectly affect performance through job satisfaction, (3) job satisfaction has an intermediary effect on job autonomy and job performance, and (4) the relationship between job autonomy and job satisfaction is moderated by the work context, and the result showed a negative moderating effect. Conclusion - This study suggests that job autonomy significantly improves job performance, and the higher job autonomy a supervising engineer has, the more satisfied they are with their work, thus enriching the precursor research on dynamic changes in job performance. When the working environment is poor, supervisors are more sensitive to the perception of job autonomy and have a stronger impact on job satisfaction and performance.
In recent years, C2C e-commerce has become more and more popular in China. Chinese C2C buyers use an instant messaging more commonly during transactions compared to other countries, which seems to be an interesting phenomenon. Based on the Chinese market, this study aims to examine the role of instant messenger in the C2C e-commerce context and to find how it impacts buyers' purchase intentions. In addition to use of instant messenger, we brought in two antecedents of purchase intention-trust for vendor and customer satisfaction-to establish a theoretical research model. Through an online questionnaire survey, we tested and analyzed the research model and its related hypotheses. Structural equation modeling was used to analyze the data, and the results indicated that use of instant messenger did not directly influence purchase intention but had positive effects both on trust for vendor and customer satisfaction, which in turn influenced purchase intention. In conclusion, we discussed the research findings and suggested some implications for researchers and practitioners.
Looking from the past to the present, the earthquakes can be said to be type of disaster with most casualties among natural disasters. Soil liquefaction, which occurs under repeated loads such as earthquakes, plays a major role in these casualties. In this study, analytical equation models were developed to predict the probability of occurrence of soil liquefaction. In this context, the parameters effective in liquefaction were determined out of 170 data sets taken from the real field conditions of past earthquakes, using WEKA decision tree. Linear, Exponential, Power and Quadratic models have been developed based on the identified earthquake and ground parameters using Krill Herd algorithm. The Exponential model, among the models including the magnitude of the earthquake, fine grain ratio, effective stress, standard penetration test impact number and maximum ground acceleration parameters, gave the most successful results in predicting the fields with and without the occurrence of liquefaction. This proposed model enables the researchers to predict the liquefaction potential of the soil in advance according to different earthquake scenarios. In this context, measures can be realized in regions with the high potential of liquefaction and these measures can significantly reduce the casualties in the event of a new earthquake.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권3호
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pp.231-239
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2016
A graphical diagnostic method based on multiple case deletions in a regression context is introduced by using the sampling distribution of the difference between two least squares estimators with and without multiple cases. Principal components analysis plays a key role in deriving this diagnostic method. Multiple case deletions of test statistic are also considered when a new observation is fitted to a given regression model. The result is useful for detecting influential observations in econometric data analysis, for example in checking whether the consumption pattern at a later time is the same as the one found before or not, as well as for investigating the influence of cases in the usual regression model. An illustrative example is given.
The aims of this study are to investigate two main problems for the hypothetico-deduction method and to develop a scientific inquiry model to resolve these problems. The structure of this scientific inquiry model consists of accounts of the context of discovery and justification that the hypothetico-deduction holds as two main problems : 1) the heuristic flaw in the hypothetico-deduction method is that there is no limit to creating hypotheses to explain natural phenomena; 2) Logically, this brings into question affirming the consequent and modus tollens. The features of the model are as follows: first, the generation of hypotheses using an analogical abduction and the selection of hypotheses using consilience and simplicity; second, the expansion phase as resolution for the fallacy of affirming the consequent and the recycle phase as resolution for modus tollens involving auxiliary hypotheses. Finally, we examine the establishment process of Copernicus's Heliocentric Hypothesis and the main role of the history of science for the historical invalidity of this scientific inquiry model based on three examples of If/and/then type of explanation testing suggested by Lawson (International journal of science and Mathematics Education, 2005a, 3(1): 1-5) We claim that this hypotheticho-deduction process involving abduction approach produced favorable in scientific literacy rising for science teacher as well as students.
도시화와 산업화로 악화되고 있는 대기환경은 건강과 밀접한 연관이 있어, 대기환경 개선정책에 대한 시민들의 관심은 증가되고 있는 상황이다. 정보통신기술의 발전으로 일반대중은 다양한 대기환경 정보를 쉽게 접근하고 이용하고 있고, 정책결정권자들은 대기환경문제를 시민들과 소통하기 위해 소셜 미디어 서비스를 이용하고 있다. 또한, 높아진 환경의식으로 대기환경개선을 위한 시민들의 참여와 역할의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 기술적 사회적 변화는 기존 대기환경 정보시스템과 대기환경 정보서비스의 변화를 요구하고 있다. 이에 본 연구에서는 ISO19154의 UPA (Ubiquitous Pubic Access) 모델을 참조하여 GIS 기반의 대기환경 정보시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 공간 상황정보모델을 이용하여, 시민들의 위치와 건강상태에 따른 대기환경정보와 행동요령정보를 제공한다. 또한 시민들은 대기환경정보 시스템을 통해 현재위치와 관심지역의 대기환경에 대한 의견을 표현하게 함으로써, 대기환경 정책결정권자 관련 정책을 수립하는데 참고하도록 하였다.
의료정보 기술의 빠른 발전과 더불어 새로운 의료정보 서비스 개발에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 의료서비스를 향상시켜 환자들에게 많은 도움을 주는 방법이다. 하지만 정보보안에 대해 대비없이 기술만 발전한다면 의료서비스 체계에 위험과 위협의 요소를 만드는 것이다. 오늘날 현안과제인 공중망을 통한 안정적인 접근문제, Ad hoc을 이용한 센서네트워크 보안, 비통합 의료정보 체계의 보안취약성과 같은 보안의 취약성을 해결하지 않을채 의료정보시스템은 발전과 활용에 큰 제한을 받게 된다.. 서로 다른 보안 정책을 가진 의료정보시스템 환경에서 보안정책이 출동할 경우 해결할수 있는 매커니즘이 필요하다. context-aware와 융통성있는 정책을 통해 의료정보의 통합성과 비밀성이 보장되어야 한다. 다른 도메인간 원거리 통신시 접근제어 정책이 보호 되어야 한다. 본 논문에서는 의료정보시스템의 접속자가 다양화, 다변화 되는 환경에서 Security agent 역할 기반의 보안시스템 아키텍쳐 설계방안을 제안한다. 제안된 시스템아키텍쳐는 현장에서 설계작업에서 하나의 모델로 활용이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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