Purpose The purpose of this study is to review topic and survey methodological trends in 'The Journal of Information Systems' in order to present the practical guidelines for the future IS research. By attempting to conduct a meta-analysis on both topic and survey methodological trends, this study could provide researchers wishing to pursue this line of work further with what can be done to improve IS disciplines. Design/methodology/approach In this study, we have reviewed 185 papers that were published in 'The Journal of Information Systems' from 2010 to 2018 and classified them based on topics studied and survey methodologies used. The classification guidelines, which was developed by Palvia et al.(2015), has been used to capture the topic trends. We have also employed Struab et al.(2004)s' guidelines for securing rigor of validation issues. By using two guidelines, this study could also present topic and rigor trends in 'The Journal of Information Systems' and compare them to those trends in International Journals. Findings Our findings have identified dominant research topics in 'The Journal of Information Systems'; 1) social media and social computing, 2) IS usage and adoption, 3) mobile computing, 4) electronic commerce/business, 5) security and privacy, 6) supply chain management, 7) innovation, 8) knowledge management, and 9) IS management and planning. This study also could offer researchers who pursue this line of work further practical guidelines on mandatory (convergent and discriminant validity, reliability, and statistical conclusion validity), highly recommended (common method bias testing), and optional validations (measurement invariance testing for subgroup analysis, bootstrapping methods for testing mediating effects).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.341-354
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2002
This paper is planned to use randomized response technique which is an indirect response technique on internet as a way of obtaining much more precise information, not revealing secrets of responsors, considering that respondents are generally reluctant to answer in a survey to get sensitive information targeting employees, customers, etc.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.489-499
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2003
In this paper we implement the system for the forced answer model which is an indirect response technique on the internet as a way of obtaining much more precise information, not revealing secrets of responsors. In this system we consider that respondents are generally reluctant to answer in a survey to get sensitive information targeting employees, customers, etc.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.3
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pp.591-603
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2003
This paper is planned to use randomized response technique which is an indirect response technique on internet as a way of obtaining much more precise information, not revealing secrets of responsors, considering that respondents are generally reluctant to answer in a survey to get sensitive information targeting employees, customers, etc.
In sampling survey, prior-information about population has been generally ignored to estimate parameters. But if there is some believable prior-information about population, it is very useful to get more efficiency estimators by using the prior-information. This paper shows how to estimate the parameter, to evaluate the variance of the estimator, and to un-biasness of the estimator by using multiple stratification with prior-information about survey population. The proposed method is illustrated with a set of hypothetical data. The results show that the proposed estimator is very efficiency and strongly recommendable.
Data fusion is method to combination data. The purpose of this study is to design and implementation for street fashion information analysis system using data fusion. It can offer variety and actually information because it can fuse image data and survey data for street fashion. Data fusion method exists exact matching method, judgemental matching method, probability matching method, statistical matching method, data linking method, etc. In this study, we use exact matching method. Our system can be visual information analysis of customer's viewpoint because it can analyze both each data and fused data for image data and survey data.
In this survey paper, we discuss biomedical ontologies and major text mining techniques applied to biomedicine and healthcare. Biomedical ontologies such as UMLS are currently being adopted in text mining approaches because they provide domain knowledge for text mining approaches. In addition, biomedical ontologies enable us to resolve many linguistic problems when text mining approaches handle biomedical literature. As the first example of text mining, document clustering is surveyed. Because a document set is normally multiple topic, text mining approaches use document clustering as a preprocessing step to group similar documents. Additionally, document clustering is able to inform the biomedical literature searches required for the practice of evidence-based medicine. We introduce Swanson's UnDiscovered Public Knowledge (UDPK) model to generate biomedical hypotheses from biomedical literature such as MEDLINE by discovering novel connections among logically-related biomedical concepts. Another important area of text mining is document classification. Document classification is a valuable tool for biomedical tasks that involve large amounts of text. We survey well-known classification techniques in biomedicine. As the last example of text mining in biomedicine and healthcare, we survey information extraction. Information extraction is the process of scanning text for information relevant to some interest, including extracting entities, relations, and events. We also address techniques and issues of evaluating text mining applications in biomedicine and healthcare.
The impact of technical innovation upon technical development and production stage in small and medium industry was analyzed through a survey. 54.0% of the respondents answered that employee invention compensation system was 'highly helpful' to technical innovation, while 23% 'important'. 170 of the respondents answered that technical innovation due to employee invention compensation system took place at the stage of 'technical development', while 138 'idea gathering'. That explains that many innovative activities are taking place in the course of idea gathering from customers, competitors and experts; and production stage also requires innovative activities.
This study analyzed farmers' and experts' perceptions of the Agricultural Income Survey (AIS) conducted by the Rural Development Administration and estimated its socioeconomic value. The research surveyed 104 farmers in Gyeongsangbuk-do and Jeollanam-do. To estimate the AIS's socioeconomic value, this study examined public information projects in the field of agriculture and public information, proposing an estimation methodology based on prior research. The socioeconomic value of the AIS was calculated in three stages (information generation, collection and analysis, and utilization) using the replacement cost and contingent valuation methods. In 2020, the estimated socioeconomic value of the AIS ranged from a minimum of KRW 631.2 billion to a maximum of KRW 799.1 billion per year. To improve the socioeconomic value of the AIS, it is important to booster awareness, expand sample sizes for more reliable data, increase manpower and budget, refine survey questions, and enhance analyzing capabilities. And it's crucial to foster cooperation with surveyed farms, promote collaboration among investigative agencies, improve investigator skills, and strengthen management capabilities to facilitate information dissemination.
Recently, the importance of livestock statistics is increasing because of the food consumption pattern in Korea is changing. We compare the old sample design based on the 1995 National Agriculture Census with the new sample design based on the 2000 National Agriculture Census. We present some considerations to improve the efficiency of the sample design in livestock sector survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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