This article analyzes the relationship between the privacy attitudes of MyData users and the four dimensions of privacy cynicism (distrust, uncertainty, powerlessness, and resignation) as to privacy protection intentions through a structural equation model. It was examined that MyData user's internet skills had a statistically significant negative effect on 'resignation' among the privacy cynicism dimensions. Secondly, privacy risks have a positive effect on 'distrust' in MyData operators, 'uncertainty' in privacy control, and 'powerlessness' in terms of privacy cynicism. Thirdly, it was analyzed that privacy concerns have a positive effect on the privacy cynicism dimensions of 'distrust' and 'uncertainty', with 'resignation' showing a negative effect. Fourthly, it was found that only 'resignation' as a dimension of privacy cynicism showed a negative effect on privacy protection intention. Overall, MyData user's internet skills was analyzed as a variable that could alleviate privacy cynicism. Privacy risks are a variable that reinforces privacy cynicism, and privacy concerns reinforce privacy cynicism. In terms of privacy cynicism, 'resignation' offsets privacy concerns and lowers privacy protection intentions.
Problems related to information overload and harmful information have already expanded to national social problems as well as personal problems. This study explores the causes of Internet addiction, exposure to harmful information, malicious comments, fake information/information manipulation, and new alternatives that have recently been felt as social problems. Assuming that existing technologies/policies were not applied effectively, psychological cause analysis was performed for the fundamental problem approach. As a result, internal problems such as obsession with knowledge/understanding of wrong information/black and white stereotypes and prejudice were analyzed as main causes. Each proposed solution aims to help improve national technology/policy regarding internet addiction and blocking harmful information.
In the last few years, cloud computing has grown from being a promising business concept to one of the fast growing segments of the IT industry. However, as more and more information on individuals and companies are placed in the cloud, concerns on just how safe the computing environment is have gradually increased. In this study, it will be explored if key characteristics of cloud computing services would affect the behavioral intention to use public cloud computing services. A conceptual model is developed and seven research hypotheses are proposed for empirical testing. The proposed model is examined through structural equation analysis. The results show that perceived risk has statistically significant effect on the privacy concern of users and the privacy concern has a negative influence on the trust. Finally, the trust has a positive effect on the attitude and the attitude has statistically significant effect on use intention. Implications of these findings are discussed for both researchers and practitioners and future research issues are raised as well.
Currently, the Ministry of Strategy and Finance operates performance evaluation of the IT projects of the central government. Recently, with the advent of the Digital New Deal and the Digital Platform Government, the budget for IT projects has significantly increased, leading to a higher level of interest in their performance. In this study, performance-related characteristics were selected through previous research, and an empirical analysis was conducted to examine whether there are actual differences in the performance of IT projects given respective characteristics. As a result of the analysis, new projects and others performed by departments or offices had a statistically significant positive effect on each final evaluation score. In contrast, IT support as well as fund-based projects had a statistically significant negative effect on each final evaluation score. This study suggests that when evaluating the performance of IT projects in the future, it is important to consider the unique characteristics of each project, as these may contribute to respective differences in performance.
The purpose of this study is to investigate the effects of privacy concerns on the use of mobile payment services. In particular, paying attention to the multidimensionality of consumer innovation, we analyzed the effects of hierarchical logistic regression by gender. The results show that there is a positive (+) relationship for hedonic innovativeness regardless of gender, and that there is a negative (-) relationship for functional innovativeness overall and in the female group. In all groups regardless of gender, a positive (+) relationship was found for the hedonic innovativeness, and one negative (-) relationship was found in the functional innovativeness overall group and the female group. Second, in the male group, there is a moderating effect of privacy concerns and functional innovativeness. This suggests that the relationship between privacy concerns and the usage of mobile payment services may vary depending on functional innovativeness. This study is useful in that it can explain and predict consumers' patterns of use of new technology-based services in various and balanced ways by taking privacy concerns and multidimensional consumer innovation into consideration. In addition, it suggests that mobile payment companies should make efforts to ensure that their services are secure, useful, and fun to use so that consumers can feel confident using the services in various situations.
This study examined the effects of smartphone usage types and excessive expectation for smartphone on adolescents' smartphone overdependence. It utilized the data of 3,454 adolescents (1,758 males and 1,696 females), aged between 13 and 19 from a smartphone overdependence survey of the National Information Society Agency. As a result of the hierarchical multiple regression analysis, age and household income had a negative effect on smartphone overdependence. Weekly smartphone usage time positively affected the serious consequences (sub-factor of smartphone overdependence). Among the different types of smartphone usage, information seeking, SNS, gaming, and the excessive expectation for smartphones had positive impact on smartphone overdependence. Smartphone usage for leisure seeking did not affect smartphone overdependence, but it negatively influenced serious consequences. Messenger use did not affect smartphone overdependence, but the use had a positive effect on salience, and a negative effect on serious consequences. The results of this study suggest that it is necessary to identify the types of smartphone use as well as the usage time to understand the smartphone dependence of adolescents. In addition, it seems necessary to recognize and correct the irrational excessive expectation for smartphone in order to prevent dependence and implement effective interventions.
Despite the early success story, the pan-industry diffusion of big data has been slow mostly due to lack of confidence of the value creation and privacy-related concerns. The problem leads us to the need to a stakeholder analysis on the adoption process of big data. The present study combines technology acceptance model, task-technology fit theory, and privacy calculus theory to integrate the positive and negative factors on the big data adoption. The empirical analysis was performed based on the survey from the current and potential big data users. Results revealed perceived usefulness, task-technology fit, and privacy concern are significant antecedents to the intention to use big data. Furthermore, there are significant differences in the perceptions of each constructs among groups divided by the types of big data use, with several exceptions. And the control effect was found in the magnitude of the relation between independent variables and dependent variable. The theoretical and politic implications of the analysis are discussed as to the promotion of big data industry.
This study constructs an integrated model for university students' smart phone cyber bullying and tests interaction effects between causal and control factors. Causal factors include low self-control, differential association with cyber bullying peers, and victimization experiences; and control factors include internet ethics, perceived certainty of formal punishment, and bond to parents. This study focuses on examining how internet ethics buffers the effect of causal factors in cyber bullying. Results show that both differential association with cyber bullying peers and victimization experiences have significant effects on cyber bullying. And among the control factors, internet ethics only has a negative direct effect on cyber bullying. In addition, it is found that there are significant interaction effects between two causal factors - differential association with cyber bullying peers and victimization experiences - and internet ethics. It is also shown that there is a significant interaction effect between victimization experience and bond to parents, but a perceived formal punishment has no significant control effect. It is revealed that internet ethics is a main control factor in buffering the effects of causal factors in cyber bullying.
In order to evaluate the usefulness of metaverse learning from the learner's point of view, this study 1) evaluated whether the expectancy-value of the class was satisfied before and after the learner used the metaverse learning platform and 2) verified factors affecting metaverse learning satisfaction with regard to the self-efficacy and expectancy-value of learners. Expectancy-value was evaluated by the learning effect, communication, class involvement, and learning attitude, whereas self-efficacy was evaluated by preference for task difficulty, self-regulation efficacy, and self-confidence. As a result of a study targeting 70 college students who applied for a few courses using the metaverse platform at a university in the northeastern part of Seoul, learners were found to have high expectations and values for learning before using the metaverse platform, but both were not statistically satisfied after use. In addition, the higher the self-efficacy of the learner, the higher the satisfaction with the metaverse learning, and statistically significant results were found in the task-difficulty preference and self-regulatory efficacy among the sub-factors of self-efficacy. There is a negative causal relationship between expectancy-value factors and satisfaction with metaverse learning. This study implies that it is a learner-centered evaluation of metaverse learning, revealing the expectancy-value effect and factors influencing the satisfaction with metaverse learning.
The proliferation of the Internet and the advent of e-commerce have amplified public concerns about privacy. Accordingly, much research effort has been made on the issue. While existing research on online information privacy has usually focused on the examination of antecedents of personal information disclosure, the literature has not paid attention to the potential changes of the antecedents' effects depending on the user's experience of the service. The current study aims to investigate the moderating role of site usage experience in Internet users' decision on personal information disclosure. Specifically, this study considers two types of antecedents of personal information disclosure on a site - the attributes of personal information requested (sensitivity and relevance of information) and the value of the service provided by the site; and examines how the effects of the antecedents on the disclosure intention are affected by the users'experience of the site. Our analysis of the data gathered through a web-based experiment reveals that site usage experience moderates the relationship between the attributes of personal information and disclosure intention. While usage experience attenuates the negative effect of information sensitivity on disclosure intention, it intensifies the positive impact that relevance of information has on disclosure intention. Based on the analysis results, we provide implications for the mitigation of the Internet users' privacy concerns as well as theoretical implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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