It has been argued that Enterprise systems (ES) implementations are overshadowed by a high failure rate despite their promised benefits. One of the commonly cited reasons for ES implementation failures in the context of mandatory use is end-user's unwillingness or sabotage to adopt or use systems. Considering that the appropriate management of expectations may play an important role in making positive behavior toward newly implemented systems, this study examines the effect of outcome expectations on the system use activity in the mandatory use context of information systems from the Social Cognitive Theory perspective. Structural equation model analysis using LISREL 8.7 provides significant support for the proposed relationships. The empirical results suggest that outcome expectations and user satisfaction have positive effects on system use activity conceptualized by immersion, reinvention, and learning. Theoretical and practical implications of the study shed some light on how to improve system use activity in the mandatory use context of information systems.
The primary purposes of this study are to develop a Situated Learning Support System based on an MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) and to investigate applications of Situated Learning theory both hypothetically and practically. In Situated Leaning theory, cognition is interpreted as a dynamic system related to situation, context and activity. According to this theory, learning context, social interaction and personal direct experience are also emphasized. A virtual reality learning system based on an MMORPG provides context, social interaction and a learning environment able to provide direct experiences. However, such a system has been difficult for teachers to develop. This study aims to develop a support system facilitating the construction of a Situated Learning System based on an MMORPG. This study proposes new research and practical applications of Situated Learning theory using educational games.
Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.
The paper briefly presents the social and cultural context of technopolis development. It offers a catalog of the social considerations a technopolis designer must attend to. Technopolis planners may use this list for preliminary assessment and benchmarking of their region against others, and to reach a realistic view of the challenges facing a new technopolis project.
This study aims to examine how motivational constructs are interrelated with social, context-specific factors and, as a result, contribute to L2 writing achievement within the framework of self-determination theory. The data consisted of 67 Korean college students' questionnaire responses, final scores in an on-offline blended writing course, and qualitative interviews with 5 students. In the descriptive and the correlation analyses, the participants' extrinsic motivation was found higher than intrinsic motivation, with low amotivation. Among social factors, immersion environment, foreign instructor, and peer comparison marked high scores, whereas Korean instructor and online material gained low scores. Those contextual factors were interrelated with each other, such that the immersion factor correlated significantly with Korean instructor and peer comparison. Extrinsic and intrinsic motivational subscales engendered strong correlations with the high-scored social factors, i.e., immersion, foreign instructor, and peer comparison, which were also closely interrelated with L2 writing achievement. The findings illuminate intricate workings of motivation in its effects on L2 achievement and corroborate the roles of contextual factors. The effect of motivational subscales on achievement may be valid through interplay with some social factors. The dynamics of motivation is discussed for pedagogical applications.
Web 3.0 is the next-generation of the World Wide Web and is included two main platforms, semantic technologies and social computing environment. The basic idea of web 3.0 is to define structure data and link them in order to more effective discovery, automation, integration, and reuse across various applications. The semantic technologies represent open standards that can be applied on the top of the web. The social computing environment allows human-machine co-operations and organizing a large number of the social web communities. In the recent years, recommender systems have been combined with ontologies to further improve the recommendation by adding semantics to the context on the web 3.0. In this paper, we study previous researches about recommendation method and propose a recommendation method based on web 3.0. Our method scores documents based on context tags and social network services. Our social scoring model is computed by both a tagging score of a document and a tagging score of a document that was tagged by a user's friends.
Social media platforms such as Instagram and Facebook lead to potential security risks, which consequently raise public concerns about privacy. However, most people rarely make active efforts to protect their personal data, even though they have shown increasing concerns about privacy. Therefore, this study examines the factors that determine social media users' behavior of using privacy settings and testifies the existence of privacy paradox in such a context. In addition, it investigates the mediating effects of implementation intentions on the relationship between intentions and behaviors. In the study, we collected data through questionnaires, and the respondents were undergraduate and graduate students in South Korea. After a pilot test (n = 92) and a set of face-to-face interviews, 266 usable responses were retrieved for data analysis finally. The results confirmed the existence of the privacy paradox regarding the use of social media privacy settings. And the implication intention did positively mediate the relationship between intention and behavior in the context of social media privacy settings. To the best of our knowledge, our study is the first in the information privacy literature to introduce the notion of implementation intention which is a much more powerful explanation and prediction of actual behavior than the (behavioral) intention.
Mobile devices are increasingly used, and changed persons' social habits of creating new relationship. While existed systems can not satisfied the principles of user-centered, convenient and ensure privacy. This paper describes an intelligent name-card exchange technique in context-aware smart phone, which has no verbose user operation, ability of intelligent match based on context-aware information, and privacy protection.
Major approaches of Social epidemiology; 1)holistic, ecological approach, 2)population based approach, 3)development and life-course approach, 4)contextual multi-level approach, have stressed the importance of not only social context of health and illness, but also the population based strategy in the health interventions. Ultimately, it provides the conceptual guidelines and methodological tools to lead toward the healthy public policies; integrated efforts to improve condition which people live: secure, safe, adequate, and sustainable livelihoods, lifestyles, and environments, including housing, education, nutrition, information exchange, child care, transportation, and necessary community and personal social and health services.
Choi, Seong Cheol;Meza, Xanat Vargas;Park, Han Woo
International Journal of Contents
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제10권1호
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pp.36-42
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2014
Previous studies of the Korean wave have focused mainly on fan clubs by taking an ethnographic approach in the context of countries in Southeast Asia and, in a minor extension, Europe. This study fills the gap in the literature by providing a social network analysis of Tweets in the context of Mexico. We used the Twitter API in order to collect Twitter comments with the hashtag #kpop from March to August 2012, analyzing them with a set of webometric methodologies. The results indicate that #kpop power Twitterians in Mexico were more likely to be related to the public television broadcast. The sent Tweets were usually related to their programs and promotion for Kpop artists. These Tweets tended to be positive, and according to URLs, not only Kpop but also Korean dramas had considerable influence on the Korean wave in Mexico.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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