Big data refers to the data that cannot be processes with conventional contemporary data technologies. As smart devices and social network services produces vast amount of data, big data attracts much attention from researchers. There are strong demands form governments and industries for bib data as it can create new values by drawing business insights from data. Since various new technologies to process big data introduced, academic communities also show much interest to the big data domain. A notable advance related to the big data technology has been in various fields. Big data technology makes it possible to access, collect, and save individual's personal data. These technologies enable the analysis of huge amounts of data with lower cost and less time, which is impossible to achieve with traditional methods. It even detects personal information that people do not want to open. Therefore, people using information technology such as the Internet or online services have some level of privacy concerns, and such feelings can hinder continued use of information systems. For example, SNS offers various benefits, but users are sometimes highly exposed to privacy intrusions because they write too much personal information on it. Even though users post their personal information on the Internet by themselves, the data sometimes is not under control of the users. Once the private data is posed on the Internet, it can be transferred to anywhere by a few clicks, and can be abused to create fake identity. In this way, privacy intrusion happens. This study aims to investigate how perceived personal information overload in SNS affects user's risk perception and information privacy concerns. Also, it examines the relationship between the concerns and user resistance behavior. A survey approach and structural equation modeling method are employed for data collection and analysis. This study contributes meaningful insights for academic researchers and policy makers who are planning to develop guidelines for privacy protection. The study shows that information overload on the social network services can bring the significant increase of users' perceived level of privacy risks. In turn, the perceived privacy risks leads to the increased level of privacy concerns. IF privacy concerns increase, it can affect users to from a negative or resistant attitude toward system use. The resistance attitude may lead users to discontinue the use of social network services. Furthermore, information overload is mediated by perceived risks to affect privacy concerns rather than has direct influence on perceived risk. It implies that resistance to the system use can be diminished by reducing perceived risks of users. Given that users' resistant behavior become salient when they have high privacy concerns, the measures to alleviate users' privacy concerns should be conceived. This study makes academic contribution of integrating traditional information overload theory and user resistance theory to investigate perceived privacy concerns in current IS contexts. There is little big data research which examined the technology with empirical and behavioral approach, as the research topic has just emerged. It also makes practical contributions. Information overload connects to the increased level of perceived privacy risks, and discontinued use of the information system. To keep users from departing the system, organizations should develop a system in which private data is controlled and managed with ease. This study suggests that actions to lower the level of perceived risks and privacy concerns should be taken for information systems continuance.
The primary purpose of this study is to examine the effects of privacy concern on user's satisfaction and continuance intention in SNS. Based on relevant literature reviews, this study posits five characteristics, that is, privacy concern, perceived usefulness, perceived enjoyment, satisfaction, and continuance intention as key factors. And then we structured a research model and hypotheses about relationship between these variables. A total 298 usable survey responses of SNS users have been employed in the analysis. The major findings from the data analyses are as follows. Firstly, privacy concern had a significant influence upon perceived usefulness and enjoyment, however, privacy concern had not a significant influence upon satisfaction Secondly, perceived usefulness and enjoyment had a positive influence upon satisfaction. Lastly, user's perceived usefulness, perceived enjoyment, and satisfaction had significantly related to continuance intention in SNS. From this study, we expect to suggest practical and managerial implications to SNS providers.
Recently, the popularity of smartphones has led to a dramatic increase in the frequency of use of App(Application) services. LBS (Location-Based Service) App service adopts various methods such as push marketing and useful information by region through providing location-based service based on the location of the consumer. In particular, an enterprise or an App management company can provide necessary information to the consumer through the necessary information among the customer related knowledge information obtained by utilizing the location information of the consumer in real time. Nevertheless, since LBS is a service that can be performed only when the company obtains consent to provide location information voluntarily by the consumer, there is a case of privacy infringement due to consumers' use of personal information. The purpose of this study is to identify the characteristics of privacy related variables and the knowledge structure for consumer value formation based on the theory of privacy calculation. We also compared the characteristics of Korea with those of China in privacy issue. As a result of the analysis, it was confirmed that factors such as information utilization ability and information control ability were influential as a key factor of privacy calculation. In addition, perceived value influences the reputation of the LBS App service.
LBS(Location-Based Service) is one of the smartphone application services which has been receiving great attention recently. Various applications of smartphone use LBS to provide innovative services. However, use of LBS raises privacy concerns because the location information of users is constantly exposed. Privacy calculus perspective attempts to understand the characteristics of the user's privacy. It is based on the risk-benefit analysis in the economics' perspective. That is, when the benefit expected through personal information disclosure is higher than risk, we are willing to provide personal information. This research suggested a research model based on the privacy calculus perspective to clarify the effect of information disclosure intention of smartphone LBS application users. Based on the main factors of privacy calculus, perception of privacy risk and privacy benefit, the relationship of the perceived value and the information disclosure intention was empirically analyzed by utilizing structural equation modeling(SEM) methodology. According to the results of the empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between privacy concern and information disclosure intention. This study showed a strong evidence of antecedent factors based on privacy calculus of personal information disclosure in smartphone LBS applications.
In advanced mobile devices environment, the market share of mobile application has been increased. Among various mobile services, Location-based Service (LBS) is an important feature to increase user motivation related to purchase intention on mobile. However, individual privacy has also increased as an important problem for invasion of privacy and information leakage while too many LBS based applications (App) rapidly launched in the App market. In this study, we focused on perceived values of LBS App users who use Apps related to recommending best restaurants in China and South Korea. The purpose of this study is to identify important factors for perceived value when users provide personal information for LBS service provider. The result of this study is follows: perceived value can increase while LBS customers can more control self-information and information useability. Also information ability of users affected perceived values for LBS Apps. Also users' app user ability and perceived value were effects on privacy revenue. In addtion, perceived weakness of users and perceived value increased privacy threat.
The purpose of this study is to analyze the influence of the type of recommender system on consumer's perceived benefit and privacy risk. The result showed that the perceived usefulness and intension to click was high in the order of Hybrid-filtering, Bestseller, and SNS-based system. Privacy concern was high in order of SNS-based system, Hybrid-filtering, and Bestseller. Moderating effects of perceived personalization on the type of recommender system and perceived usefulness were significant. Finally perceived usefulness had positive effect, and privacy concern had negative effect on consumer's intension to click. This study has significant implications for digital marketing bt comparing consumer responses according to the type of recommended service. The result of this study can be helpful for providing and developing future recommender service.
The purpose of this study is to verify the relationship between expectancy confirmation and continuance usage intention in biometric technology. We extend the continuance usage intention model, TAM and expectation confirmation theory by adding perceived privacy, perceived security and trust. Results was analyzed by using structural equations model. The results show that satisfaction and perceived usefulness have positive effect on continuance usage intention in the bright scenario. Perceived privacy and perceived security are positive factors on perceived usefulness, and perceived privacy is positive effect on perceived security. On the other hand, the respondents who are exposed to the dark scenario have negative effects on the perceived privacy, perceived security and trust. And finally, trust has no significant effect on the perceived usefulness.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2010.06a
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pp.203-212
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2010
The mam purpose of this study is to find out how perceived risk elements influence to customers' perceived value and repurchase intention in the electronic commerce environment. To achieve the goal, we set 6 sub-dimensions - privacy risk, social risk, time loss risk, economic risk, psychological risk, and performance risk - based on comprehensive consideration of related studies, and established a research model included 2 factors such as perceived value and repurchase intention to measure performance in internet shopping malls. From 174 customers of the electronic commerce shopping malls survey data have been collected and analyzed based on the covariance structural model method. The results of this study are summarized as follows. Firstly, five perceived risk characteristics of privacy risk, time loss risk, economic risk, psychological risk, and performance risk are significantly positive effect on perceived value. Secondly, perceived value IS very significantly related to repurchase intention in electronic commerce shopping malls. Consequently, we discussed the strategies to create perceived value and repurchase intention in electronic commerce environment. Also we suggested the implications and further research directions.
This study has investigated how social exclusion affects privacy concerns and intention to provide personal information. And to examine the moderating effect of perceived sense of control in the process. As a result, it was found that social exclusion increases users' privacy concerns and reduces the intention to provide personal information. In addition, it was verified that the moderating effect of social exclusion on the privacy concerns and intention to provide personal information was significant. In other words, it was proved that sense of control can reduce the influence on privacy concerns and personal information provision intentions due to social exclusion. The results of this research suggest that social exclusion can act as a factor influencing privacy concerns and intention to provide personal information, and that perceived control can reduce the effect of social exclusion. In conclusion, the results of this study suggest that individual psychological factors should be considered as influencing variables in privacy research.
The mobile market has introduced unprecedented shopping opportunities to customers and is expected to grow rapidly over time. However, little is known about how customers make purchase decisions in the mobile market. The purpose of this study is to investigate the drivers of mobile VOD purchases and to deliver valuable insights to mobile business operators. We focus on the purchase of VOD contents that have to be purchased and consumed using mobile devices and examine how individual-level purchase decisions are determined by three factors: perceived usefulness, usage behavior, and privacy concern. We obtained the panel data from a leading market research company that contains the mobile logs and survey results. Our main results suggest the followings. First, the perceived usefulness affects customers' mobile VOD contents purchases positively whereas the usage behavior exerts no influence on mobile contents purchases. Moreover, the privacy concern lowers the positive effect of perceived usefulness on mobile content purchases; however, it enhances the effect of the usage behavior on mobile contents purchases. These empirical findings indicate that mobile business operators should pay more attention to potential differences in perception and behavior using mobile devices and keep in mind that the privacy concern plays an additional key role in driving mobile contents purchases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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