Online firms collect consumers' private information, which serves as a valuable database for marketing activities. In order to encourage consumers to provide their private information, online firms offer high quality websites for consumers who provide private information. However, identity theft, phishing, and pharming, become critical social issues, consumers started to avoid providing their private information to online firms. Thus, consumers often provide false or limited information, which lacks value for practical use for the online firms. The main issue raised in this study is to discuss how online marketing activities has influence on consumers attitude and information providing behavior. From the result, this paper found that websites reputation had greatest impact on willingness of providing information. Also this study revealed that unauthorized use is the key factor for increasing distrust and avoidance of providing information.
This study explored factors affecting consumer's external information search effort on online shopping malls through three approaches(cost-benefit approach, psychological motivation approach, and web-site theory approach) respectively, and designed the integrative model through searching the relationships among them. In this study search motivation are designed to be explained by search benefit and search cost that are explained by factors related to the web site and search efforts are designed to be explained by search benefit, search cost and search motivation. The results from our empirical research showed that search motivation, search benefits and prior knowledge on online shopping malls have a direct effect on consumer external information search effort. On the other hand, it was verified that the search motivation was affected by search benefits and purchase involvement, and the search benefits are directly influenced by purchase involvement, constructive simplicity, search convenience and trust. In addition, purchase involvement, time press, constructive simplicity and search convenience had direct effects on the search cost.
In the information age, cheap price of information processing and advances in personalization technology have allowed companies to enhance the relationships with their existing customers and to expand their customer base by effectively attracting new customers. However, most customers are reluctant to provide their personal information to companies. This study explores the tension between companies' desire to collect personal information to offer personalized services and their customers' privacy concerns. The psychological reactance theory suggests that when individuals feel that their behavioral choice is threatened or restricted, they are motivated to restore their freedom. Therefore, despite the expected benefits from personalized services, customers may perceive the services to be restrictive of their freedom to choose. This adverse effect may undermine the relationships between companies and their customers. We conducted experiments to explore the dynamic roles of transactional and environmental factors in motivating customers to provide personal information. We revisited online privacy issues from the perspective of psychological reactance. For the experiments, we created an online shop and randomly assigned the participants to one of the two experimental conditions-high and low levels of information requirements. The results of the experiment indicate that threatening the free choice serves as a transactional cost in online profiling. On the other hand, the expected benefits of personalization services have positive correlations with customers' willingness to provide personal information. This study explains privacy based on transactional and environmental factors. Our findings also indicate that the environmental factors such as the Internet privacy risk and trust propensity do not significantly affect the willingness to provide personal information when firms required much personal information. Implications and contributions are discussed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.567-575
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2020
As online social networks are used as a critical medium for modern people's information sharing and relationship, their users are increasing rapidly every year. This not only increases usage but also surpasses the existing media in terms of information credibility. Therefore, emerging marketing strategies are deliberately attacking social networks. As a result, public opinion, which should be formed naturally, is artificially formed by online attacks, and many people trust it. Therefore, many studies have been conducted to detect agents attacking online social networks. In this paper, we analyze the trends of researches attempting to detect such online social network attackers, focusing on researches using social network graph characteristics. While the existing content-based techniques may represent classification errors due to privacy infringement and changes in attack strategies, the graph-based method proposes a more robust detection method using attacker patterns.
Many online shopping sites now offer personalized recommendation systems to improve consumers' shopping experiences by lowering costs (time, cost, etc.), catering to consumers' tastes, and stimulating consumers' potential shopping needs. So far, domestic and foreign research on the personalized recommendation system has mainly focused on the field of computer science, which is advantageous for obtaining accurate personalized recommendation results for users but difficult to continuously track the users' psychological states or behavioral intentions. This study attempted to investigate the effect of the characteristics of the personalized recommendation system in the online shopping environment on consumer perception and purchase intention for consumers using the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model. The analysis results adopted all hypotheses on the effect of the quality of the personalized recommendation system and information quality on trust and perceived value. Through the empirical results of this study, the factors influencing consumers' use of personalized recommendation system can be identified. In order to increase more purchase, online shopping companies need to understand consumers' tastes and improve the quality of the personalized system by improving the recommendation algorithm thus to provide more information about products.
One of the challenges in online community management is what level of perceived anonymity can be granted to encourage active participation from members while discouraging unhealthy activities. Few studies developed a scheme of anonymity and investigated how different levels of anonymity influence community activities. This study develops a classification scheme of anonymity encompassing the following three different levels : (1) real name(no anonymity), (2) nickname (partial anonymity), and (3) random assignment of a temporal ID (complete anonymity). Then, it examines how different levels of anonymity influence trust and perceived risk, which in turn affect virtual team performance. A series of laboratory experiments were performed, manipulating the levels of anonymity, in the context of well-structured communities that allow prior interactions among community members. The data was collected from 364 laboratory participants and analyzed using ANOVA and PLS. The results indicate that the difference of anonymity between (2) and (3) had not be significant and the only (1) could not guarantee the anonymity. The impact of anonymity on trust and perceived risk could not be significant in this situation. These findings could contribute to make more beneficial member identification strategies in online community practice.
Purpose - "Showrooming" refers to the phenomenon where a shopper visits a store to see and compare products but makes the purchase online at a lower price. Surveys on showrooming activities at home and abroad indicate that a significant number of consumers pursue showrooming activities. The advent of "showroomers," who engage in buying activities, hovering both on and offline, while selectively choosing sales channels to suit their needs, is powerful enough to erode the borders between channels and bring about seismic changes in the distribution industry. However, surprisingly, there has been no in-depth discussion on showrooming. This study seeks to theoretically investigate what impact personal characteristics have on showrooming preferences and attitudes in a multi-channel environment. Specifically, assumptions have been made that price perception, perceived performance risk, and trust in online shopping not only have a direct impact on showrooming attitudes but also indirectly affect it through the means of contact motivation. Research design, data, and methodology - To test the hypotheses, this study conducted a survey of male and female shoppers, ages 20 through 40s, who live in metropolitan areas, and have actively showroomed fashion items in the last six months. A clothing item usually purchased after a careful decision-making process was chosen as the target product of the study. The survey was conducted between October and November 2014, using a professional survey service provider. A total of 200 surveys were collected, of which 198 were used for analysis. Conceptual model Structural Equation Modeling (SEM) and Amos 18.0 were employed for data analysis and model verification. In addition, following the confirmatory factor analysis and measurement model analysis, the theoretical model that corresponds to the research model was analyzed. Results - Analysis results show that price perception, perceived performance risk, and trust in online shopping have a statistically significant and positive (+) impact on showrooming attitudes. In addition, in terms of the indirect influence of price perception and perceived performance risk on showrooming attitudes through means of contact motivation, price perception had a statistically significant and positive impact on means of contact motivation, whereas perceived performance risk did not have a statistically significant impact on it, with the relevant hypothesis rejected. Conclusions - These analysis results imply that the ultimate goal of consumers is to maximize their shopping benefits by selectively and strategically taking advantage of different channels in a complementary manner. This study presents many implications for distributors to encourage a deep understanding of showrooming consumers who have complicated consumption behaviors and to build channel integration strategies. This study has limitations in theoretical and practical implications. Therefore, subsequent studies need to focus on verifying that showrooming activities are based on reasonable and planned decisions by applying the theory of reasoned or planned behavior. In addition, the scope of the study should expand to include web showrooming, where consumers conduct product research online and purchase offline.
Chatbots are becoming increasingly popular as interactive communication tools that provide not only convenience but also a friendly and humanized experience. Due to the interactive nature of chatbots, they can exchange information with users to perform various tasks, and users sometimes intentionally provide inaccurate information. Considering social presence of conversational agents, perceived risk of providing personal information, and trust in algorithms as key influencing factors, this study explores the effects of those factors on the intention to provide inaccurate information in the context of online dating services and examine whether these effects vary across types of conversational agents. We conducted an analysis of structural equation model using data collected from Amazon Mechanical Turk (MTurk). The analysis results showed significant relationships between factors related to the intention to provide inaccurate information and empirically confirmed that those relationships vary by types of conversational agents. Out findings have academic implications for the behavior of providing inaccurate information in online environments and practical implications for designing chatbots to reduce such intentions. We also discuss the ethical implications of the consequences of inaccurate information online.
The customer retention of internet shopping mall become important nowadays as internet shopping mall is expanding quickly. In this situation, the present study aims to analyze the components of internet shopping mall service quality and it's relationship with satisfaction, and retention. The CRM is a very important point for company marketing, it is also necessary to construct trust and commitment. Especially it has been recognized that when we deal with online shopping, the correlation with customers is very important. At this point one purpose of this study is to find out those effects on satisfaction of the service quality. Another purpose is to find the factors which effect retention. Structural equation modeling is used to test the model building in this paper based on the data from survey of 223 online shopping mall customers. The results in the study provide our supports to the model and indicate that: first, service quality has a positive effect on satisfaction. Second, satisfaction, trust and commitment have strong relations and they affect customer retention in the internet shopping mall service.
In opposition to conventional networks, mobile ad hoc networks usually do not offer trust about nodes or online access through certificate authorities or centralized servers. But, nodes in those systems need process that can search path as well as trust each other to exchange data in safety For these reasons, traditional security measures that require online trusted authorities or certificate storages are not well-suited for securing ad hoc networks. In this paper, I propose a secure and effective method to search the optimized path using profitable flooding techniques on certificate chains in MANETS(Mobile Ad hoc NETworks). This system includes not only using routing protocols that are generally broadcasting packets but also finding nodes securely and verifing the process through tiust relationships between nodes that are searched.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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