Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.2
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pp.107-115
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2018
US Retailers consider two major holiday shopping days as their most profitable-the Friday after Thanksgiving, Black Friday, and the Monday after Thanksgiving, CyberMonday. Online shopping discount events have boosted up the shopping markets resulting in pumping up National economy. For such reasons, Korea also has launched online shopping discount event, which is called 'Cyber hot days'. The primary purpose of this paper is to understand consumer behavior on Cyber hot days and suggest how retailers can harness those consumer behaviors and how government agency can support both retailers and consumers to boost up shopping markets. The results of empirical test shows that economic value, emotional value, and product variety were found to be significantly related to consumers' attitude on Cyber hot days, but convenience value, social value, and product uniqueness were not. Consumers' attitude was also found to be significantly related to the repurchase intention. It implicates that price, enjoyment, and product variety are important aspects to Korean consumers when they purchase during online shopping discount event.
This study aims to develop online convention service quality and examine the effect of online convention service quality on re-participation intention in the same convention and other types of online conventions. Based on an extensive literature review, the study chose five main factors of online convention service quality: human service, program service, platform service, platform aesthetics, and interaction. A total of 284 data were collected from online convention participants from July 26 to August 6, 2021. For the hypotheses test, multiple regression analysis was used. As a result, interaction and program service quality had positive effects on re-participation intention in the same convention, but except for platform aesthetic, all factors positively affected re-participation intention in other types of online conventions. This study also found that online service quality factors are more helpful in predicting the intention of re-participation in other types of online conventions rather than re-participation in the same convention. Based on the results, theoretical and practical implications were discussed
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.8
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pp.61-71
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2024
The dynamic nature of Online Social Networks (OSNs), especially on platforms like Twitter, presents challenges in identifying and responding to community attacks, particularly within Arabic content. The proposed integrated system addresses these challenges by achieving 91% accuracy in detecting real-time community event attacks while efficiently managing computational costs. This is accomplished through the use of specialized integrated approach clustering to detect both major and minor attacks. Additionally, the system leverages clustering algorithms, temporal modules, and social network graphs to identify events, map communities, and analyze online dynamics. An extensive parameter sensitivity analysis was conducted to fine-tune the algorithm, and the system's effectiveness was validated using a benchmark dataset, demonstrating substantial improvements in event detection.
As a social being, people can cooperate and control one another through the power of reputation, which is a critical opinion of someone given by others. Nevertheless, there have been obstacles in clarifying the identity of traditional types of reputation, for they are mostly words of mouth passed among members of a society. However, due to dramatic technological advancement and widespread use of the Internet and social media, now we can clearly see and analyze written reputations, which used to be passed only from mouth to mouth. Against this background, this study examines whether a negativity bias-a notion that an event of a more negative nature has a greater effect on one's psychological state than a positive event-applies to spread of reputation online, and examines related factors and effects. To this end, reputation-related online comments left by social media users during the election period of Korea's 6th provincial election on 4 June 2014 were analyzed. For the analysis, a Bass diffusion model was used, which is based on the innovation diffusion theory. The analysis results confirmed that, at online forum, negative reputations spread more quickly and more widely than positive ones, had a greater impact, and mass media such as online news outlets had a significant influence on spread of reputation online.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.2
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pp.221-227
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2021
In this paper, we tried to explore factors influencing the diffusion of online events through SNS by analyzing the online footprint of consumers. To this end, log data of online events conducted by "C" beer brands were collected and analyzed. The analysis unit of log data was set for each one hour, and the analyzing method used descriptive and regression analysis. Results are as follows. First, factors influencing the diffusion of the view of SNS-based online events were like, friend used coupon, and friend size. In particular, the size of friends had the greatest impact on the diffusion, which again suggests the importance of social hubs in online events. Second, factors influencing the diffusion of the number of inflows were also like, friend used coupon, and size of friends. Third, it was found that the number of reply did not affect the diffusion of views and inflows. This study is meaningful that it suggested an alternative plan to increase the effect of online events by using real data.
Purpose - The objective of this research is to a) examine the effects of online reviews, posted on online distribution channels, on the change of consumers' attitudes and booking intention by distinguishing three types of online review valence: positive, negative and neutral review valence, and b) to investigate the combined effect of the inclination of online review and perceived usefulness of reviews on consumers' attitude change. Research design, data, and methodology - An experimental design was used by creating a mimicked hotel company's website and online reviews extracted from several online distribution channels such as online travel agencies (OTAs). A total of 414 respondents were randomly assigned to a type of review valence. Results - The results showed that the valence of positive reviews has a significant effect on the positive change of attitude and booking intention. However, the effect of the valence of negative reviews on the change of booking intention was not statistically significant compared to that of the valence of neutral reviews. Conclusions - The results offer some insights into the effect of online reviews on consumers' decision making processes and have important managerial implications for companies that operate online distribution channels in terms of their online marketing and the distribution of service products.
A conventional event sentence extraction research doesn't learn the 3W features in the learning step and applies the rule on whether the 3W feature exists in the extraction step. This paper presents a sentence weight based event sentence extraction method that calculates the weight of the 3W features in the learning step and applies the weight of the 3W features in the extraction step. In the experimental result, we show that top 30% features by the $TF{\times}IDF$ weighting method is good in the feature filtering. In the real estate domain of the public issue, the performance of sentence weight based event sentence extraction method is improved by who and when of 3W features. Moreover, In the real estate domain of the public issue, the sentence weight based event sentence extraction method is better than the other machine learning based extraction method.
The purpose of this study is to research the level of emotional responses and corresponding behavioral responses of consumers who have experienced out-of-stock (OOS) shopping. Answers were gathered from 526 people in the 20-49 year age range, residing in a metropolitan area. SPSS 18.0 was used to perform factor analysis, reliability measures and regression analysis. The subordinate concept of emotional responses from consumers who experience an OOS event while at an on online shopping mall is the first subject of research for this study; this is tied in with three central factors; namely, anger/annoyance, anxiety and feeling regret. These can be further categorized into a positive emotional response and a negative emotional response. The experiment scrutinizes how emotional responses towards an OOS event experience affect behavioral responses. It then focuses on positive emotional responses as the second subject of this research: namely, how regret significantly affects the product substitution (S), and how anger/annoyance, anxiety and regret significantly influence a delayed purchase (D). Anger/annoyance, anxiety and regret significantly affect the incomplete store switch over (L1), and anger/annoyance and anxiety significantly influence the complete store switch over (L2).
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.108-109
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2018
이벤트는 보다 많은 소비자들을 모으기 위해 행해지는 행사로써, 최근 게임업체는 게임유저의 성격에 따라 신규, 휴면, 충성, 통상 등으로 분류하여 다양한 이벤트를 실시하고 있으며, 게임업체의 이벤트 횟수는 약 400회이며, 평균 이벤트 일수도 약 20여일 정도 진행하고 있다. 본 연구에서는 온라인 게임의 이용등급별로 평균 이벤트 기간과의 관계를 알아보고자 전체이용가, 12세이용가, 15세이용가, 청소년 이용불가 중에서 15세이용가, 청소년 이용불가 두 그룹간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.57-58
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2019
RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가와 청소년이용불가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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