In this letter, we propose a new online buffer management algorithm to simultaneously provide diverse multimedia traffic services and enhance network performance. Our online approach exhibits dynamic adaptability and responsiveness to the current traffic conditions in multimedia networks. This approach can provide high buffer utilization and thereby improve packet loss performance at the time of congestion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2491-2508
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2019
This research investigates the media consumers' behavior with behavioral economics perspective, especially regarding TV content viewers' behavior; how do online communications influence TV viewers' decision when choosing a new TV content among options. We focus on quantity and attribute of comments or reactions on the online news articles. We analyze that online communications data, which were generated before the first broadcast, affect the TV content consumers' choice for a new TV series. Here we identify a predicted utility, experienced utility and distinction bias in TV media consumption to find the effectiveness of the first viewing choice on whole TV series' episodes. To avoid the crucial influence by exogenous factors, such as season and social issue, the test was done with specific conditions. This research found that the total number of reactions to the comments by itself positively affects the audiences' decision-making behavior for a new TV content choice. This influence was regardless of favor/ non-flavor reactions. This study contributes to the literature on media economics and management by exploring the media content users' consuming behavior and making a first step for finding an important influencer on the media content consumption.
Purpose - Generally, the consumer's decision-making process for restaurant selection is simple and familiar. However, online information becomes important because the decision-making process of consumers becomes complicated in new restaurants and special situations. Because consumers can search for information online, information retrieval is now possible in selecting new restaurants. In particular, consumers often make decisions based on online information when making restaurant reservations. Research design, data, and methodology - All items were measured based on previous studies. The data were collected from customers who had visited the store by visiting the web page of the food service franchise within the last 3 months for the panel of the online survey institute. The questionnaires were surveyed from July 2 to July 11, 2018 for about 10 days. A mail and a message were sent to 2,000 people, and 310 people were asked to complete the questionnaire. Total of 303 data were used in the questionnaire, excluding 7 insufficient data. Results - The findings of this study are as follows: Consensus, vividness, and neutrality have positive effects on enjoyment. Consensus have positive effect on anxiety, but vividness and neutrality did not have significant effect on anxiety. Also, enjoyment has a positive influence on intention to visit, and anxiety has a negative influence on visit intention. Conclusions - First, franchise companies online advertising in a variety of ways, but they are mixed with other customers' WOM and offered to consumers. In this case, the information provided by the company may be distorted. Therefore, a restaurant franchise company needs to operate an official online channel to provide accurate information to its customers. Second, it is necessary to make contents so that other customers can participate in online channels of food service franchise companies. Third, food service franchise company should produce enough online contents to experience indirectly even if the customer does not visit the store directly. Fourth, food service franchise company needs to prepare a way for many customers to participate in many official contents.
While online shopping has been increased expeditiously, a significant portion of purchasing intention has not been converted into actual purchasing behavior without delay in online space. This study investigates the factors causing a delay in online purchasing decision even after purchasing intention has been formed. It identifies the uncertainty variables (information, psychological, and preference uncertainties) related to consumer needs and the situational variables (time pressure and past purchase experience) surrounding the purchasing transaction. Furthermore, the need for cognitive closure is proposed to moderate the relationships between uncertainty/situational variables and the purchasing behavior. The results show that the uncertainties and situational factors significantly influence purchasing delay. Also, the need for cognitive closure indeed works as a moderator between the uncertainty variables and the purchasing behavior. Practical and academic implications of these findings are also discussed.
In the online shopping environment, consumers suffer from the process of selecting an optimal supplier. Although comparison shopping agent-based web sites and consumers' online community sites support the selection process, they have limitations when considering diverse and dynamic purchase conditions as a whole, which is the cause of additional consumer effort for optimal supplier selection. This study provides a decision support model with a sensitivity analysis for selecting an optimal supplier considering purchase conditions as a whole. It screens suppliers with filtering factors and provides optimal suppliers through a sensitivity analysis from a Quadratic Programming model. We implemented a prototype system and showed that it could be an effective decision support system for selecting the optimal supplier in the online shopping environment.
Recently, online commerces are becoming more common due to factors such as mobile technology development and smart device dissemination, and online review has a big influence on potential buyer's purchase decision. This study presents a set of analytical methodologies for understanding the meaning of customer reviews of products in online transaction. Using techniques currently developed in deep learning are implemented Hierarchical Attention Network for analyze meaning in online reviews. By using these techniques, we could solve time consuming pre-data analysis time problem and multiple topic problems. To this end, this study analyzes customer reviews of laptops sold in domestic online shopping malls. Our result successfully demonstrates over 90% classification accuracy. Therefore, this study classified the unstructured text data in the semantic analysis and confirmed the practical application possibility of the review analysis process.
Kim, Dongwoo;Kim, Hyunsik;Lee, Sungho;Park, Taejun;Lee, Inseong
Journal of Information Technology Services
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v.14
no.3
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pp.217-236
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2015
How does social interaction among investors affect decision-making in the online social lending platform? And what is the reason? In this study, in order to obtain the answer, we carried out case study research of Moneyauction and Popfunding, which are domestic online social lending platforms. We conducted interviews with managements of both social lending platforms and investors and analyzed statistical data including investment records, social interaction history between investors and lenders from both platforms. In addition, researchers performed direct participation and observation through the platforms as real investment members. As a result, we revealed that social interaction among investors has a material impact on the investment decision-making. Also we found that investors build trust by socially interacting with each other and this trust building leads to the investment decision making. Our findings confirm that social lending investors's decision-making process comply with the social embeddedness theory and imply that loan applicants must do their best efforts to display sincerity and truthfulness through their posting.
Consumers of web novels read online reviews in order to decrease uncertainty when purchasing a web novel. This study examines the types of messages (factual or evaluative) that consumers find more useful and verifies the moderating effect of individual analytical decision-making style levels on differences in usefulness evaluation. Based on the tendency to acquire objective information, the usefulness of factual online reviews was expected to be higher in the context of buying experience goods, such as a web novel. Levels of analytical decision-making styles, which were classified based on individual perception, are also expected to affect the usefulness evaluation of reviews. Experiments 1 and 2 were repeatedly conducted to examine whether consumers think factual reviews are more useful than evaluative reviews. In particular, Experiment 2 was conducted to simulate the circumstance of selecting a romance web novel and demonstrated that reviews have a significant effect on messages and decision-making styles. The interaction effect between analytical decision-making style levels and review message types was also confirmed in Experiment 2. The results of this study can help researchers and marketers comprehend the behavioral patterns of web novel readers when evaluating reviews and consuming experience goods.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.2
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pp.113-122
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2015
Collective intelligence can be an influential factor of decision-making based on collaboration and information exchange between individuals. Our study explores whether collective intelligence can mitigate the loss aversion effect, bias and error in human judgment, and collective intelligence in online communities can reduce the loss aversion effect. Our community settings display both individual-level and group-level loss aversion effect, investigate effective collective intelligence characteristics like investment commitment, participant experience. Using a multi-method approach our research comprises a web-based experiment with 100 participants investing 3 situations from a real-world community, data from a survey measuring loss aversion behavior of participants. The results suggest the loss aversion effect mitigates under the online-circumstance. Overall, our results suggest that, while collective intelligence mitigates the loss aversion effect, participants do not transfer these results to other settings.
Due to recent proliferation of the mobile shopping channels, customers increasingly tend to purchase using online channel while experiencing physical products in offline shops. This phenomenon requires traditional offline retailers to consider integrating online channels. In this study, we propose strategic options for the traditional offline retailers regarding the online channel integration, and provide corresponding decision models to maximize the expected profits. We also investigate how the strategic options vary with the product characteristics, by categorizing the products based on inventory cost, demand uncertainty, and fitness to the online channels. By analyzing numerical examples we illustrate how the best online channel integration strategy should be differentiated depending on the product categories.
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