The purpose of this study is to examine the influence of social face sensitivity on vanity and consumption behavior. Questionnaires were administered to 461 college students living in Deagu Metropolitan City and Kyungbook province. Frequency, factor analysis, reliability analysis, regression analysis, and t-test were used for data analysis. Social face sensitivity was categorized into consciousness of being embarrassed, social formality, other consciousness and prestigiousness. Vanity factors were found as physical price, achievement concern, achievement price, and physical concern. Consumption behavior were categorized into 5 factors such as ostentatious consumption, impulsive buying, external information search, brand trust, utilization of internet information and material-oriented. Consciousness of being embarrassed, social formality, and other consciousness, the sub-variables of social face sensitivity had significant effects on achievement concerns and physical concerns. Other consciousness of social face sensitivity had significant effects on all factors of consumption behaviors. There was significant differences in the prestige of social face sensitivity and physical concerns of vanity and ostentatious consumption, impulsive buying, and also in external information search and utilization of internet information of consumer behavior. This indicates that women showed high physical concerns for vanity and ostentatious consumption, impulsive buying, external information search and utilization of internet information of consumption behavior while men care more about prestigiousness of social face sensitivity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3333-3354
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2022
The 5G Core Network (5GC) is an essential part of the mobile communication network, but its security protection strategy based on the boundary construction is difficult to ensure the security inside the network. For example, the Network Function (NF) mutual authentication mechanism that relies on the transport layer security mechanism and OAuth2.0's Client Credentials cannot identify the hijacked NF. To address this problem, this paper proposes a trust model for 5GC based on NF interaction behavior to identify malicious NFs and improve the inherent security of 5GC. First, based on the interaction behavior and context awareness of NF, the trust between NFs is quantified through the frequency ratio of interaction behavior and the success rate of interaction behavior. Second, introduce trust transmit to make NF comprehensively refer to the trust evaluation results of other NFs. Last, classify the possible malicious behavior of NF and define the corresponding punishment mechanism. The experimental results show that the trust value of NFs converges to stable values, and the proposed trust model can effectively evaluate the trustworthiness of NFs and quickly and accurately identify different types of malicious NFs.
협동적 정보행태에 대한 연구의 중요성이 대두됨에 따라, 다양한 문제 상황에서 협동적 정보행태에 대한 많은 수의 연구가 수행되어 왔고, 그를 바탕으로 여러 모형이 제안되고 있다. 본 연구에서는 Prekop(2002), Reddy와 Jansen(2008), Shah(2008), Karunakaran, Spence와 Reddy(2010), Yue와 He(2010) 등이 제안한 5개의 협동적 정보행태 모형들을 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 향후 협동적 정보행태 연구의 지향점을 논의하였다. 협동적 정보행태에 대한 기존 연구의 한계를 극복하고 후속 연구를 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, 다양한 이용자 그룹 및 문제 상황에 따른 협동적 정보행태의 연구가 요구되며, 둘째, 협동적 정보행태에서 나타나는 다양하고 복잡한 측면을 다루는 총체적인 연구의 접근이 필요하고, 셋째, 제안된 협동적 정보행태 모형에 대한 논의와 일반화의 검증이 필요하다. 특히, 국내외 환경을 반영한 경험적 연구를 바탕으로 제안된 모형이 수정 보완되어야 할 것이다.
본 연구는 온라인상에서 신뢰와 상호성 규범이 정보공유 의도 및 정보공유 행동에 미치는 영향관계를 파악하기 위하여 오프라인의 면대면 정도를 선행요인으로, 정보 중요성을 조절변수로 설정한 후 대학생을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 실증분석 결과 오프라인의 면대면 정도는 온라인상의 동일시기반 신뢰와 상호성 규범에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 면대면 정도로부터 영향을 받는 동일시기반 신뢰와 상호성 규범 중에서 상호성 규범이 정보공유 의도 및 정보공유 행동에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 동일시기반 신뢰는 정보공유 의도 및 정보공유 행동의 관계에 유의적 관계를 가지지 않는 것으로 나타났다. 그리고 상호성 규범은 정보공유 의도가 매개된 경우에 정보공유 행동과 유의적 관계를 가지는 것으로 나타났다. 정보 중요성의 조절효과에 대해서는 조절변수의 개입이 배제된 상태보다 개입된 경우에 더 유의적인 것으로 나타남으로써 정보의 중요성 정도에 따라 상호성 규범과 정보공유 의도 및 정보공유 행동의 관계가 변화되는 것으로 파악되었다.
기술 발달에 따른 기존 보안정책의 한계에도 불구하고 기업은 폐쇄적 보안정책을 유지함으로써 변화에 능동적으로 대응하지 못하고 있다. 본 연구는 정보보안 정책을 3가지 유형인 규제형 정책, 권고형 정책 그리고 고지형 정책으로 분류하였다. 분류된 각 정책의 유형은 확장된 계획행동이론을 적용하여 조직 구성원의 정보보안 정책 준수행동에 주는 영향을 규명하고 보안 스트레스의 조절효과를 살펴보았다. 각 요인들 간에 영향을 미치는 관계를 분석하기 위해서는 구조방정식모델링 기법인 SmartPLS 2.0과 SPSS 21.0을 활용하였다. 연구 결과 규제형, 권고형 그리고 고지형 정보보안 정책은 조직 구성원의 정보보안정책 준수행동에 영향을 주었으며 보안 스트레스는 계획된 행동이론의 선행요인인 정보보안 순응태도와 정보보안에 대한 주관적 규범에 영향을 주었다. 본 연구를 통해 기업의 정보보안 정책에 다양한 유형이 적용될 수 있음과 보안스트레스가 구성원의 정보보안 행동에 영향을 줄 수 있음이 제시되었다.
The purpose of this study was to find about personal information security of internet and social networks by focusing on end users. User competence and subjective criterion, which are the antecedents, are affecting security behaviors For these security behaviors, the study examined the relationship between security behavior intention on internet use and security behavior intention about social network that is actively achieved in many fields. Behaviors of internet and social network were classified into an action of executing security and an action of using a security technology. In addition, this study investigated a theory about motivational factors of personal intention on a certain behavior based on theory of reasoned action in order to achieve the purpose of this study. A survey was conducted on 224 general individual users through online and offline, and the collected data was analyzed with SPSS 12.0 and SmartPLS 2.0 to verify demographic characteristics of respondents, exploratory factor analysis, and suitability of a study model. Interesting results were shown that security behavior intention of social network is not significant in all security behavior execution, which is security performance behavior, and security technology use. Internet security behavior is significant to security technology use but it does not have an effect on behavior execution.
This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권3호
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pp.30-46
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2020
This research aimed (1) to study and analyze the ability of current information retrieval (IR) systems based on views of information behavior (IB), and (2) to propose a conceptual framework for an IB model based on the collaboration between the system and user, with the intent of developing an IR system that can apply intelligent techniques to enhance system efficiency. The methods in this study consisted of (1) document analysis which included studying the characteristics and efficiencies of the current IR systems and studying the IB models in the digital environment, and (2) implementation of the Delphi technique through an indepth interview method with experts. The research results were presented in three main parts. First, the IB model was categorized into eight stages, different from traditional IB, in the digital environment, which can correspond to all behaviors and be applied to with an IR system. Second, insufficient functions and log file storage hinder the system from effectively understanding and accommodating user behavior in the digital environment. Last, the proposed conceptual framework illustrated that there are stages that can add intelligent techniques to the IR system based on the collaboration perspective between the user and system to boost the users' cognitive ability and make the IR system more user-friendly. Importantly, the conceptual framework for the IB model based on the collaboration perspective between the user and system for IR assisted the ability of information systems to learn, recognize, and comprehend human IB according to individual characteristics, leading to enhancement of interaction between the system and users.
Zimmer, Franziska;Scheibe, Katrin;Stock, Mechtild;Stock, Wolfgang G.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권2호
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pp.40-53
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2019
Although fake news has been present in human history at any time, nowadays, with social media, deceptive information has a stronger effect on society than before. This article answers two research questions, namely (1) Is the dissemination of fake news supported by machines through the automatic construction of filter bubbles, and (2) Are echo chambers of fake news manmade, and if yes, what are the information behavior patterns of those individuals reacting to fake news? We discuss the role of filter bubbles by analyzing social media's ranking and results' presentation algorithms. To understand the roles of individuals in the process of making and cultivating echo chambers, we empirically study the effects of fake news on the information behavior of the audience, while working with a case study, applying quantitative and qualitative content analysis of online comments and replies (on a blog and on Reddit). Indeed, we found hints on filter bubbles; however, they are fed by the users' information behavior and only amplify users' behavioral patterns. Reading fake news and eventually drafting a comment or a reply may be the result of users' selective exposure to information leading to a confirmation bias; i.e. users prefer news (including fake news) fitting their pre-existing opinions. However, it is not possible to explain all information behavior patterns following fake news with the theory of selective exposure, but with a variety of further individual cognitive structures, such as non-argumentative or off-topic behavior, denial, moral outrage, meta-comments, insults, satire, and creation of a new rumor.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권3호
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pp.47-63
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2020
This study focuses on users of activity tracking technologies and their related information behavior. How useful is the provided information by the trackers? Do users understand all information and explanations? We conducted a web-based survey. All in all, 631 users of a tracking device filled out the survey. From the perspective of information science, this investigation aims to analyze information needs considering different types of the provided information by activity tracking technologies. Are users satisfied by using the information on their steps, heart rates, and sleep duration? How do users assess readability about heart rate zones and sleep stages? Additionally, we investigated if users understand how to reflect on and adapt their health behavior based on the received explanations. According to the results, users mainly agree that the received information (raw data as well as - to a lesser extent - aggregated data in the form of corresponding diagrams) is useful, that the explanations are easy to understand, and that they know how to use this obtained information. This investigation enables an in-depth insight into how users are applying the self-quantifying activity and health information and which information needs are satisfied.
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