Purpose - This study focuses on use intention of mobile travel Apps by Chinese tourists visiting Korea based on UTAUT model, ISS model and ITM model. And the corresponding market promotion schemes are proposed for operators of mobile travel Apps by the research results. Research design, data, and methodology - After collecting 326 respondents in China with cross-sectional questionnaires, this study begins the empirical research with users of mobile travel Apps, and analyzes data with IBM SPSS 23.0 and IBM AMOS 23.0. Results - The results of this study include the following aspects: firstly, the System quality and Information quality are accepted for hypotheses of Satisfaction and Performance expectancy. Secondly, the Personal Propensity to Trust and Firm Reputation are accepted for Initial Trust hypothesis, and the hypotheses of Firm Reputation and Initial Trust are accepted for Use Intention. Thirdly, the Performance expectancy, Effort expectancy, Social influence are accepted for Use Intention hypothesis. Conclusions - With the increase of tourists visiting Korea, it can be predicted that the needs visiting Korea will be increased persistently for Chinese - this trend brings about the increase of the Chinese travel. First, information quality greatly influences satisfaction and performance expectancy. The research result shows that, the higher the mobile traveling App's information quality is, the higher the satisfaction and performance expectancy will be. Therefore, operators of mobile traveling App should have in-depth investigations towards users, to know the latter's real demand to the information quality and then provide corresponding services. Second, performance expectancy and effort expectancy greatly influence users' intention. Therefore, mobile traveling App operators should improve Apps' convenience and efficiency and, in doing so, find an effective method for market expansion. Third, social influence greatly affects users' intention. The result shows that mobile traveling App operators should pay attention to the influence of mass media and friends' recommendation on users, thereby it is necessary to improve advertisement activities. Fourth, initial trust also influences users' intention. The result shows that initial trust is a key element inducing users to generate use intention. Therefore, mobile traveling Apps operators should make efforts to catch elements that influence users' initial trust.
A major effect of electronic commerce on the Internet is that it reduces transaction costs and creates an efficient market. Thus, an information strategy for developing of regional economy must be changed toward 21st century of electronic commerce era. In this paper, we present an information strategy for activating the electronic commerce of regional small and medium-sized business organizations. The paper stresses creation of a network organization comprising local government, regional business organizations, universities, research institutes, and citizens' coalitions as groups of organizational actors. Necessary conditions of a successful network organization in electronic commerce are to build the public key infrastructure for developing the trust of transactions among partners, and to create an information center to manage a web of partners. In the network organization, the information center must play critical roles as a creator of value and the certification authority in order to issue and manage participants' electronic certificates.
As the electronic market grows, the vendors establish internet shopping mall with a plenty of electronic catalogs and prepare to respond rapid electronic market growth. Consequently, building attractable electronic catalogs is very important to give a customer satisfaction. Based on prior researches, this study suggest a research model to understand the factors of electronic catalogs and their impact on the customer's relationship quality. As a result, this study confirmed that accuracy, timeliness, interaction, presentation, and information structure of electronic catalog were important factors. Presentation is the most important factors of electronic catalog. Information structure and accuracy also heavily impact on user satisfaction. And their impact on the customer satisfaction and trust were proved to be substantial. These results will contribute to provide implicit guidelines to the developers of internet shopping malls.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.05a
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pp.329-347
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2005
As the electronic market grows, the vendors establish internet shopping mall with a plenty of electronic catalogs and prepare to respond rapid electronic market growth. Consequently, building attractable electronic catalogs is very important to give a customer satisfaction. Based on prior researches, this study suggest a research model to understand the factors of electronic catalogs and their impact on the customer's relationship quality. As a result, this study confirmed that accuracy, timeless, interaction, presentation, and information structure of electronic catalog were important factors. And their impact on the customer satisfaction and trust were proved to be substantial. These results will contribute to provide implicit guidelines to the developers of internet shopping malls.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2007.02a
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pp.190-196
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2007
With the rapid development of electronic commerce, online reputation management systems are of increasing importance in building trust and managing risk. Reputation rating mode and aggregating method are the most crucial parts of a reputation management system. In this paper, we analyze the merits and disadvantages associated with the rating mode and aggregating approach of current reputation management systems, and put forward some suggestions. These suggestions are helpful in improving current reputation management systems and developing new reputation management systems.
The lack of customer satisfaction and trust remains a key barrier to electronic commerce. From the standpoint of online merchants, it is critical to build consumer trust by lessening sources of apprehensions and uneasiness associated with online transactions. This paper explores the relationships between customer satisfaction and intermediary's trustworthiness factors in B2C e-marketplaces. It also aims at examining the effects of consumer characteristics, including propensity to trust and Internet shopping self-efficacy, upon trust and purchase intentions. To meet the research objectives, an empirical study has been conducted by surveying 223 active e-marketplace buyers in Korea. The findings of the present research indicate that customer satisfaction positively affects all the three attributes of trustworthiness (i.e., competence, benevolence, and integrity), and more specifically it has a quite strong association with benevolence. In addition, propensity to trust has no significant influence on trust or purchasing intentions, and only affects benevolence and integrity with no direct effect on competence. Finally, Internet shopping self-efficacy was found to affect both trust and purchasing intentions, suggesting that e-marketplaces seek an online strategy designed to strengthen loyalty for customers with high self-efficacy, while they use a strategy to improve the usability and usefulness of their website to attract customers with low self-efficacy. The paper concludes with implications and directions for future research.
E-commerce is gradually upgrading from traditional text and image formats to short video and livestreaming formats. Livestreaming e-commerce enriches the content and forms of information dissemination and product display, enhances the consumer's shopping experience, and gradually becomes the mainstream new consumer scene. However, there are many negative phenomena in the development of livestreaming e-commerce, such as false propaganda, counterfeit goods, and various negative events, which seriously affect the level of consumer trust in livestreaming e-commerce. Trust is the core competitive factor of livestreaming e-commerce. Based on previous research on trust theory and combined with the characteristic elements of "people, goods, and scenes" of livestreaming e-commerce, this article constructs a trust model for livestreaming e-commerce, proposes hypotheses, and proves through empirical research that factors such as store characteristics, livestream host characteristics, brand image, product information, platform reputation, livestreaming situation, and trust tendency have a significant positive impact on consumer trust. Based on the research conclusions, this article provides insights and management suggestions, such as emphasizing the construction of store characteristic indicators, creating desirable livestream host characteristics, focusing on product brand building and selection, maintaining the display of product information, selecting suitable livestreaming platforms, and creating rich content for livestreaming situations.
Among the techniques for recommendation, collaborative filtering (CF) is commonly recognized to be the most effective for implementing recommender systems. Until now, CF has been popularly studied and adopted in both academic and real-world applications. The basic idea of CF is to create recommendation results by finding correlations between users of a recommendation system. CF system compares users based on how similar they are, and recommend products to users by using other like-minded people's results of evaluation for each product. Thus, it is very important to compute evaluation similarities among users in CF because the recommendation quality depends on it. Typical CF uses user's explicit numeric ratings of items (i.e. quantitative information) when computing the similarities among users in CF. In other words, user's numeric ratings have been a sole source of user preference information in traditional CF. However, user ratings are unable to fully reflect user's actual preferences from time to time. According to several studies, users may more actively accommodate recommendation of reliable others when purchasing goods. Thus, trust relationship can be regarded as the informative source for identifying user's preference with accuracy. Under this background, we propose a new hybrid recommender system that fuses CF and social network analysis (SNA). The proposed system adopts the recommendation algorithm that additionally reflect the result analyzed by SNA. In detail, our proposed system is based on conventional memory-based CF, but it is designed to use both user's numeric ratings and trust relationship information between users when calculating user similarities. For this, our system creates and uses not only user-item rating matrix, but also user-to-user trust network. As the methods for calculating user similarity between users, we proposed two alternatives - one is algorithm calculating the degree of similarity between users by utilizing in-degree and out-degree centrality, which are the indices representing the central location in the social network. We named these approaches as 'Trust CF - All' and 'Trust CF - Conditional'. The other alternative is the algorithm reflecting a neighbor's score higher when a target user trusts the neighbor directly or indirectly. The direct or indirect trust relationship can be identified by searching trust network of users. In this study, we call this approach 'Trust CF - Search'. To validate the applicability of the proposed system, we used experimental data provided by LibRec that crawled from the entire FilmTrust website. It consists of ratings of movies and trust relationship network indicating who to trust between users. The experimental system was implemented using Microsoft Visual Basic for Applications (VBA) and UCINET 6. To examine the effectiveness of the proposed system, we compared the performance of our proposed method with one of conventional CF system. The performances of recommender system were evaluated by using average MAE (mean absolute error). The analysis results confirmed that in case of applying without conditions the in-degree centrality index of trusted network of users(i.e. Trust CF - All), the accuracy (MAE = 0.565134) was lower than conventional CF (MAE = 0.564966). And, in case of applying the in-degree centrality index only to the users with the out-degree centrality above a certain threshold value(i.e. Trust CF - Conditional), the proposed system improved the accuracy a little (MAE = 0.564909) compared to traditional CF. However, the algorithm searching based on the trusted network of users (i.e. Trust CF - Search) was found to show the best performance (MAE = 0.564846). And the result from paired samples t-test presented that Trust CF - Search outperformed conventional CF with 10% statistical significance level. Our study sheds a light on the application of user's trust relationship network information for facilitating electronic commerce by recommending proper items to users.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.9
no.2
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pp.13-24
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1999
Electronic cash is a digital signature issued by bank. If the concept of the distributed secret sharing and magic ink signature is introduced in the existing electronic cash system we can increase the security level and the availability of electronic cash system and trace the electronic cash itself and the owner of electronic cash which was issued anonymously to a user in case of illegal usage of electronic cash by users. If the trust is concentrated on one bank system. the problem of misuse of bank can be occurred. To solve this problem, the distributed secrete sharing scheme need to be introduced in electronic cash system. In this paper We propose a DSS(Digital Signature Standard) distributed magic ink signature scheme and a KCDSA(Korea Certificate-based Digital Signature Algorithm) distributed magic ink signature scheme using a verifiable secret sharing method. and we compare two methods with respect to the required computation amount for the generation of magic-ink signature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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