The proliferation of online customer reviews has completely changed how consumers purchase. Consumers now heavily depend on authentic experiences shared by previous customers. However, deceptive reviews that aim to manipulate customer decision-making to promote or defame a product or service pose a risk to businesses and buyers. The studies investigating consumer perception of deceptive reviews found that one of the important cues is based on review content. This study aims to investigate the impact of the information amount of review on the review truthfulness. This study adopted the Information Manipulation Theory (IMT) as an overarching theory, which asserts that the violations of one or more of the Gricean maxim are deceptive behaviors. It is regarded as a quantity violation if the required information amount is not delivered or more information is delivered; that is an attempt at deception. A topic modeling algorithm is implemented to reveal the distribution of each topic embedded in a text. This study measures information amount as topic diversity based on the results of topic modeling, and topic diversity shows how heterogeneous a text review is. Two datasets of restaurant reviews on Yelp.com, which have Filtered (deceptive) and Unfiltered (genuine) reviews, were used to test the hypotheses. Reviews that contain more diverse topics tend to be truthful. However, excessive topic diversity produces an inverted U-shaped relationship with truthfulness. Moreover, we find an interaction effect between topic diversity and reviews' ratings. This result suggests that the impact of topic diversity is strengthened when deceptive reviews have lower ratings. This study contributes to the existing literature on IMT by building the connection between topic diversity in a review and its truthfulness. In addition, the empirical results show that topic diversity is a reliable measure for gauging information amount of reviews.
The concept of social media is top of the agenda for many business executives and decision makers, as well as consultants try to identify ways where companies can make profitable use of applications such as Netflix, Flixster. The social media is playing an increasingly important role as the information sources for customers making product choices etc. With the flourish of Web 2.0 technology, customer reviews are becoming more and more useful and important information resources for people to save their time and energy on purchasing products that they want. This paper proposes the Bayesian Probabilistic Classification algorithm to mine the social media review, and evaluates it by different splits and cross validation mechanism from the real data set. The explored study experimental results show the robustness and effectiveness of proposed approach for mining the social media review.
This study analyzed the compositional characteristics of fashion videos and the characteristics of fashion design spreading as trends through Subversive Basics. Literature research and case studies were conducted concurrently. Based on the literature review, an analysis method was designed, focusing on the concept of online video content, Subversive Basics, and the video content type. For the case analysis, videos were collected and classified using Subversive Basics as the keyword. The content was observed, and design features were analyzed. Based on the results, the collected videos were classified into tutorial, curation, and creative content types according to their compositional characteristics. Tutorial content emphasizes practical actions that demonstrate how to make or modify clothing, thereby promoting user-generated content for dissemination. Curation contents provide users with style ideas and information about clothing and purchases to encourage clothing purchases and influence purchase decisions that lead to dissemination through clothing consumption and wear. Creative content showcases the process of modifying and creating clothes to enhance understanding and value of creative design. The characteristics of fashion design utilized in these contents include bold designs with high visual effects as the first category, designs that can be easily and quickly modified due to intentional incompleteness as the second category, and prominently featured body-positive, individualistic designs as the third category. The results of this study can be associated with balanced development between basic design elements and personalized unique designs, catering to consumer needs.
Since the emergence of coronavirus disease 2019 (COVID-19), medical schools have experienced a sudden, full-scale transition to online classes. As the COVID-19 pandemic continues, it is important to evaluate current educational programs and to assess their implications. This study explored perceptions of online classes and learning behavior among medical students. Twenty preclinical medical students were interviewed in focus groups for 2 months. They generally expressed positive perceptions about online classes, and in particular, positively assessed the ability to lead their individual lifestyles and study in comfortable environments with fewer time and space constraints. Students thought that the online environment provided a fair chance of facilitating positive interactions with the professor and considered communication with the professor to be an important factor only when it was related to the class content or directly helped with their grades and careers. Students also had negative views, such as feeling uncertain when they could not see their peers' learning progress and assess themselves in comparison and feeling social isolation. Learning behaviors have also changed, as students explored their learning styles and adapted to the changed learning environment. Students expanded their learning by using online functions. However, students sometimes abused the online class format by "just playing" the lecture while not paying attention and relying on other students' lecture transcripts to study. The results of this study are hoped to provide a useful foundation for future research on online class-based teaching and learning.
근래 통신과 인터넷과 디지털 및 그래픽 기술의 발전으로 콘텐츠 산업은 새로운 문화 창달 및 경제발전의 중요한 산업으로 부각되고 있다. 디지털 콘텐츠 기술의 발전은 콘텐츠의 생성 및 유통을 획기적으로 발전시켜 새로운 부가가치를 창출하며 거대한 유통시장으로 확대되었다. 그렇지만 디지털 기술의 특징 중 하나인 유통과 복제가 용이하다는 것은 무단으로 불법복제와 도용, 변조로 인한 불법콘텐츠의 유통량도 증대 시켰으며 이로 인한 피해도 심각한 실정이다. 현재 온라인사이트를 대상으로 하는 저작권 보호 제도는 있지만 정작 온라인에 밀려 고전하고 있는 오프라인 정품 콘텐츠를 판매하는 업체를 대상으로 시행되는 제도는 부재하다. 한류열풍 등으로 해외 관광객의 콘텐츠 수요가 급증하고 있으나 오프라인 정품 콘텐츠 업체들은 온라인 업체들과 불법콘텐츠 유통으로 상당수가 경쟁력을 잃은 상황이다. 이에 본 연구에서는 선행연구를 통해 국내와 해외의 유사한 저작권 인증제도의 사례와 현황을 분석하고 인증제도의 요인들을 도출하여 이를 기반으로 오프라인 정품 콘텐츠업를 인증해 주는 제도에 대해서 연구하였다. 사례분석과 함께 저작권 관계자들과의 심층면접을 통해 얻은 인터뷰 내용을 중점으로 정품 콘텐츠 판매 오프라인 업체 인증제도의 인증영역, 인증 방향성, 인센티브를 정하여 인증제도 프레임워크를 도출하였다. 도출된 인증방향은 윤리형, 개방형, 당락형, 매장인증형, 다소엄격형(사후평가)의 인증모델을 선택하였다. 본 연구를 통해 국내 소비자들의 정품 콘텐츠 사용인식 확산과 건전한 콘텐츠 시장의 투명한 거래질서 확립을 기대해 본다.
구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.
Purpose: This study aimed to develop a Hybrid Clinical Practicum Environment Scale for Nursing Students (HCPES-NS) and verify its validity and reliability. Methods: The HCPES-NS was constructed following the DeVellis guidelines. The initial items were written based on a literature review and individual in-depth interviews. Content validity was verified through an expert panel review. To confirm the validity and reliability of the scale, a survey was conducted with 449 nursing students enrolled in 12 nursing colleges. Data were analyzed using item analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, concurrent validity, and reliability tests. Results: Factor analysis showed that the HCPES-NS consists of 15 items on five subdomains: clinical site atmosphere, interpersonal relationship, alternative online practicum contents, provision of learning information, and clinical performance facilitation. A higher score indicated a more positive perception of the clinical practicum environment. The concurrent validity of the HCPES-NS was confirmed by its positive correlation with the Clinical Learning Environment Scale (r = .77). The Cronbach's α reliability of the HCPES-NS was .84. Conclusion: The HCPES-NS is both valid and reliable. This scale reflects the clinical practicum environment and includes an online practicum factor. It may be used effectively by faculty members and educators to evaluate nursing students' perceptions of clinical practicum environments.
Consumers have an increasingly active role in the marketing cycle, using social media channels to create, distribute, and consume digital content. In this context, this paper investigates the impact of user- and marketer-generated content on consumer purchase intentions and the approach to designing an effective social media marketing platform. Referencing a literature review of social media marketing and consumer purchase intentions, a case study of the social media-marketing platform, 0.8L, was undertaken using both qualitative and quantitative results through content analysis and a participatory survey. First, about 450 consumer reviews for ten sunscreen products posted on the 0.8L platform were compared with products' marketer-generated content. Next, 55 subjects participated in a survey regarding purchase intentions toward moisturizing creams on the 0.8L platform. The results indicated that user-generated content (i.e., texts and photos) provided more personal experiences of the product usage process, whereas marketers focused on distinctive product photos and features. Moreover, customer reviews (particularly high volume and narrative format) had more impact on purchase decisions than marketer information in the online cosmetics market. Real users' honest reviews (both positive and negative) were found to aid companies' prompt and straightforward assessment of newly released products. In addition to the importance of customer-driven marketing practices, distinctive user experience design features of a competitive social media-marketing platform are identified to facilitate the creation and sharing of sincere customer reviews that resonate with potential buyers.
A Telepresence service is an advanced video conferencing service at aimed providing remote users with the feeling of being present together at a particular location for a face-to-face group meeting. The effectiveness in this type of meeting can be further increased by automatically recognizing the audiovisual behaviors of the video conferencing users, accurately inferring their level of engagement from the recognized reactions, and providing proper feedback on their engagement state. In this paper, we review the recent developments of such engagement analysis techniques being utilized in various applications, such as human-robot interaction, content evaluation, telematics, and online collaboration services. In addition, we introduce a real-time engagement analysis framework employed in our telepresence service platform for an increased participation in online group collaboration settings.
Akram, Abubakker Usman;Khan, Hikmat Ullah;Iqbal, Saqib;Iqbal, Tassawar;Munir, Ehsan Ullah;Shafi, Dr. Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.5120-5142
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2018
Social media enables customers to share their views, opinions and experiences as product reviews. These product reviews facilitate customers in buying quality products. Due to the significance of online reviews, fake reviews, commonly known as spam reviews are generated to mislead the potential customers in decision-making. To cater this issue, review spam detection has become an active research area. Existing studies carried out for review spam detection have exploited feature engineering approach; however limited number of features are considered. This paper proposes a Feature-Centric Model for Review Spam Detection (FMRSD) to detect spam reviews. The proposed model examines a wide range of feature sets including ratings, sentiments, content, and users. The experimentation reveals that the proposed technique outperforms the baseline and provides better results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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