This study describes consumers' movie choices in conjunction with other group members and attempts to reassess the effect of the online word of mouth (WOM) source in a joint decision context. The tendency of many people to go to movies in groups has been mentioned in previous literature but there is no modeling research that studies movie choice from the group decision perspective. We found that ignoring the group movie-going perspective can result in a misunderstanding, especially underestimation of genre preference and the impact of the WOM variables. Most of the studies to measure online WOM effects were done at the aggregate level, and the role of online WOM variables(volume vs valence) is mixed in the literature. We postulate that group-level analysis might offer insight to resolve these mixed understanding of WOM effects in the literature. We implemented the study via a random effect model with group-level heterogeneity. Romance, drama, and action were selected as genre variables; valence and volume were selected as online WOM variables. A choice-based conjoint survey was used for data collection and the models was estimated via Bayesian MCMC method. The empirical results show that (i) both genre and online WOM are important variables when consumers choose movies, especially as group, and (ii) the WOM valence effect are amplified more than the volume effect does as individuals are engaged in group decision. This research contributes to the literature in several ways. First, we investigate movie choice from a group movie-going perspective that is more realistic and consistent with the market behavior. Secondly, the study sheds new light on the WOM effect. At group-level, both valence and volume significantly affect movie choices, which adds to the understanding of the role of online WOM in consumers' movie choice.
A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, Zero Inflated Poisson (ZIP) or Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) models are recommended to address the issue. In this paper, we further considered a situation where zero inflated data are spatially correlated. A mixed effect model with random effects that account for spatial autocorrelation is used to fit the data.
Jae Sun Yoo;Jaecheol Park;Hyun Jun Jeon;Jai-Yeol Son
Information Systems Review
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v.24
no.1
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pp.59-87
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2022
Since over-the-top (OTT) service has emerged as a new way of consuming video contents, OTT markets grow exponentially and the competition among the OTT services becomes intense. Only limited systematic research effort has been paid to understand why users subscribe such OTT services among other services. Therefore, we used developmental sequential mixed methods approach to find out the quality factors and their effect on post-subscription experiences and continuance intention. In the qualitative study, we derived six factors which a user considers important to continue the subscription. Based on the explored factors, we hypothesized a research model with modified three qualities from ISSM. The proposed research model was validated through quantitative research, a survey of 226 OTT service users in South Korea, using structural equation modeling. The results indicated that content quality is the key factor affecting both perceived enjoyment and satisfaction whereas system quality affects satisfaction, and service quality only affects enjoyment. Enjoyment affects satisfaction which sequentially affects continuance usage intention. This study contributes to research by modifying ISSM through mixed methods. It also provides OTT service providers with insight to enhance users' post experience and continuance intention to use the service through qualities derived from the interview.
Park, Sungik;Ryu, Jangsoo;Kim, Jonghan;Cho, Jangsik
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.285-294
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2016
In general, employment duration is influenced by the individual characteristics (level-1) as well as type of the occupational characteristics (level-2). That is, the data has hierarchical structure in the sense that individual employment duration is influenced by the individual-level variables (level-1) and the job-level (level-2) variables. In this paper, we study the determinants of the employment duration of youth-intern in the SMEs (small and medium enterprises) using Cox's mixed effect model. Major results at level-1 variables are as followings. First, the hazard rate of treatment group is lower than that of control group. Second, the hazard rate of woman is lower than that of man. Also, the hazard rate is lower, for the older and the workers working in the bigger company. Investigation of level-2 variables has shown that random effect for job-level is statistically significant.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.1
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pp.45-60
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2014
We introduce a MCMC sampling for a generalized linear normal random effects model with the ordered probit link function based on latent variables from suitable truncated normal distribution. Such models have proven useful in practice and we have observed numerically reasonable results in the estimation of fixed effects when the random effect term is provided. Applications that utilize Korean Welfare Panel Study data can be difficult to model; subsequently, we find that an ordered probit model with the random effects leads to an improved analyses with more accurate and precise inferences.
Previous studies present the mixed results on online reputation mechanism. In this study, we have found that an approach based on Bayesian statistics can explain most results of previous studies which are conflicting with each others. With this model, we explain why negative ratings have more significant marginal impacts on sellers' reputation than positive ones do. Furthermore, we even show why the feedbacks with a few negative ratings may increase the value of the item and final prices by confirming buyers' prior beliefs on the sellers' reputation much more than those without negative ratings. Also, we explain why there are not many negative ratings. Even though some studies suggest this because of generosity of users, our model shows that the reason is that the existence of FS itself prevents bad sellers from participating to the market as a signal itself. Even further, we show how this extreme tendency of positive ratings gets even stronger as markets evolve. Finally, to validate our analytical results, we examine the previous studies and see what factors effect the outcomes of their analyses.
Cleavage fracture behaviors were investigated in Ni-Mo-Cr steels with mixed microstructure of lower bainite and martensite. As the size of carbide decreased, the cleavage fracture strength increased, which was independent of the sizes of grain and packet. The measured cleavage fracture strengths were in good agreement with cleavage fracture strengths calculated by Petch model rather than by modified Griffith model in micro-structures with fine carbides, the size of which were small below a few hundred nanometer.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.21
no.3
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pp.259-266
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2004
Film properties of monodispersed model composite latexes with particle size of 190 nm, which consist of n-butyl acrylate as a soft phase monomer and methyl methacrylate as a hard phase monomer with different morphology was examined. Five different types of model latexes were used in this study such as random copolymer particle, soft-core/hard-shell particle, hard-core/soft-shell particle, gradient type particle, and mixed type particle. Tensile strength and tensile elongation at break of final films were evaluated. Those properties can be interpreted in terms of PBA/PMMA phase ratio and their morphology. The interfacial adhesion strength was also evaluated using $180^{\circ}$ peel strength measurement and cross hatch cutting test.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.1
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pp.11-24
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1999
In this paper we propose a method to test $\textit{H}$:$\rho_i$=$\gamma_i$ for 1$\leq$$\textit{i}$$\leq$$\ell$ against $\textit{K}$:$\rho_i$$\neq$$\gamma_i$ for some iin k-variance component random or mixed linear model where $\rho$i denotes the ratio of the i-th variance component to the error variance and $\ell$$\leq$K. The test which we call Rao-Wald test is exact and does not depend upon nuisance parameters. From a numerical study of the power performance of the test of the interaction effect for the case of a two-way random model Rao-Wald test was seen to be quite comparable to the locally best invariant (LBI) test when the nuisance parameters of the LBI test are assumed known. When the nuisance parameters of the LBI test are replaced by maximum likelihood estimators Rao-Wald test outperformed the LBI test.
Kim, Kang-Hyun;Kim, Ho-Jong;Jeong, Jae-Ho;Shin, Jong-Ho
Geomechanics and Engineering
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v.21
no.2
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pp.103-109
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2020
The inflow rate is of interest in the design of underground structures such as tunnels and buried pipes below the groundwater table. Soil permeability governing the inflow rate significantly affects the hydro-geological behavior of soils but is difficult to estimate due to its wide range of distribution, nonlinearity and anisotropy. Volume changes induced by stress can cause nonlinear stress-strain behavior, resulting in corresponding permeability changes. In this paper, the nonlinearity and anisotropy of permeability are investigated by conducting Rowe cell tests, and a nonlinear permeability model considering anisotropy was proposed. Model modification and parameter evaluation for field application were also addressed. Significance of nonlinear permeability was illustrated by carrying out numerical analysis of a tunnel. It is highlighted that the effect of nonlinear permeability is significant in soils of which volume change is considerable, and particularly appears in the short-term flow behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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