Purpose: This study aims to analysis the difference by Michelin rating in customer satisfaction of restaurant listed in the Korea Michelin Guide. There are opinions that the Michelin Guide's rating system and evaluation criteria are somewhat ambiguous. Research design, data, and methodology: This study collected 145 actual online reviews published on TripAdvisor to examine how the effect of the content attributes of reviews on consumer satisfaction varies according to the Michelin grade. Based on this, two studies were conducted. Study 1 examined the effect of strong and weak positive reviews on consumer satisfaction according to the rating. Study 2 examined the effect of image information on consumer satisfaction. Results: The results revealed that the lower the Michelin rating, the more positive review had a significant effect on consumer satisfaction. The higher the rating, the more image information had an effect on consumer satisfaction. Expectations for Michelin three-star restaurants are higher than those of two-star restaurants, so customers are more likely to be used negatively when writing reviews. Conclusions: Accurate information on Michelin selection criteria should be delivered so as not to form high expectations and not to disappoint. For consumers to be satisfied with the name Michelin, the standards should be stricter.
최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
소비자행동과 관련된 기존 문헌은 소비자의 위험인식이 제품 관여도에 의해 중요한 영향을 받는다는 점을 제시하는 반면, 소비자가 요구하는 상인의 신뢰수준이나 소비자의 제품구매 상인의 선택이 관여도에 의해 어떻게 영향을 받는지에 대해서는 연구가 부족하다. 본 연구는 제품 관여도가 요구 신뢰수준 및 온라인 상인 선택에 미치는 영향을 조명하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위해, 제품 관여도, 요구 신뢰수준, 온라인 상인 선택 등 개념들 간의 관계를 나타내는 연구모델을 개발하고, 연구모델을 근거로 세 개의 가설 및 한 개의 명제를 설정하였다. 그리고 연구모델을 테스트할 목적으로 230명의 대학생들을 대상으로 한 설문조사를 수행하였으며 수집된 데이터를 이용해 실증분석을 실시하였다. 연구결과를 통해, 고관여 제품이 저관여 제품에 비해 소비자가 요구하는 신뢰수준이 더 높고, 고관여 제품을 구매하는 소비자는 온라인 쇼핑몰을 선호하는 반면 저관여 제품을 구매하는 소비자는 이마켓플레이스를 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 실무자 및 연구자를 위한 시사점을 제시하였다.
This study examines customer reviews from online stores of Korean vegan fashion brands to determine the qualities that customers value in vegan fashion items. For this purpose, we conducted a case study of online reviews-2,285 reviews were collected and analyzed. The results are as follows: The clothing evaluation criteria for vegan fashion products can be divided into four categories: aesthetics, material characteristics, affordability, and characteristics. This suggests that evaluation standards for vegan fashion items operate at multiple levels. The animal welfare aspect of the product was the most important factor, followed closely by how well the clothes fit. High-quality vegan materials and the use of recycled materials that are environmentally friendly were emphasized. The findings of this study suggest that even for vegan products, stylistic features remain an essential component of fashion items. To understand the main aspects of clothing evaluation criteria in the current vegan fashion market, this study differs from other studies in that it examined online reviews of vegan fashion brands. This comprehensive analysis contributes to a deeper understanding of customer preferences and highlights the importance of ethical considerations alongside style in the evaluation of vegan fashion items, providing valuable insights for the industry. Moving forward, this study is significant in suggesting that vegan fashion brands should develop their products as well as their brands, capitalizing on the demand for ethically conscious and stylish options.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.71-84
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2024
This paper presents a critical analysis of the current application of big data in higher education and how Learning Analytics (LA), and Educational Data Mining (EDM) are helping to shape learning in higher education institutions that have applied the concepts successfully. An extensive literature review of Learning Analytics, Educational Data Mining, Learning Management Systems, Informal Learning and Online Social Networks are presented to understand their usage and trends in higher education pedagogy taking advantage of 21st century educational technologies and platforms. The roles of and benefits of these technologies in teaching and learning are critically examined. Imperatively, this study provides vital information for education stakeholders on the significance of establishing a teaching and learning agenda that takes advantage of today's educational relevant technologies to promote teaching and learning while also acknowledging the difficulties of 21st-century learning. Aside from the roles and benefits of these technologies, the review highlights major challenges and research needs apparent in the use and application of these technologies. It appears that there is lack of research understanding in the challenges and utilization of data effectively for learning analytics, despite the massive educational data generated by high institutions. Also due to the growing importance of LA, there appears to be a serious lack of academic research that explore the application and impact of LA in high institution, especially in the context of informal online social network learning. In addition, high institution managers seem not to understand the emerging trends of LA which could be useful in the running of higher education. Though LA is viewed as a complex and expensive technology that will culturally change the future of high institution, the question that comes to mind is whether the use of LA in relation to informal learning in online social network is really what is expected? A study to analyze and evaluate the elements that influence high usage of OSN is also needed in the African context. It is high time African Universities paid attention to the application and use of these technologies to create a simplified learning approach occasioned by the use of these technologies.
온라인 상품평 양의 비약적 증가로 인해 소비자들이 유용한 상품평 만을 찾는 것이 거의 불가능에 가까워졌다. 이 연구는 온라인 상품평의 유용성을 자동적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 상품평을 이루는 문장에 담긴 정보를 설명하는 그 대상에 따라 종류를 나눌 수 있도록 상품평 정보 분류를(Review Information Types) 제안하고, 각 정보 분류 내에서 문장의 주제 벡터 변환 방법과 군집화를 이용하여 더 세부적으로 각 문장이 어떤 정보를 제공하는지를 추출함으로써 각 상품평이 제공하는 정보에 따라 그 유용성을 평가하는 방법을 제안한다. 이러한 시도는 잠재적 소비자들이 상품평에서 상품 자체의 특성이나 상품평 제공자의 경험과 같은 정보를 배송과 같은 정보보다 중요하게 생각할 것이라는 가정에서 시작했다. 자동 상품평 유용성 평가 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법이 기존의 비교 가능한 연구들에 비해 더 효과적인 것을 밝혀냈다.
As many kinds of transactions and informations move onto the Internet, methods to resolve dispute arising from this trend must also move onto the Internet. The Internet has heightened interest in Alternative Dispute Resolution(ADR). Some organizations are using the new technology in the field of dispute resolution, for example, by establishing web sites and offering communications through the Internet. Online ADR provides an attractive solution to an important part of the jurisdictional challenges presented by the Internet. This study reviews the types of online ADR as the dispute settlement way in electronic commerce. Especially this paper points out the task that Korea has to promote the online ADR for more effective and efficient dispute settlements.
온라인 탐색전략을 탐색이라는 문제해결을 위한 보다 근본적인 문제해결접근방안이라고 정의할 때, 탐색전략은 간략탐색, 블럭절정전략, 패싯수정전략, 점진분할전략, 인용문헌확대탐색등의 범주로 구분할 수 있다. 각 탐색전략에 관한 비판적인 고찰과 함께 실제탐색환경하에서의 적용을 통해 각 전략의 응용성을 고찰하였다. 특히 재현율탐색이나 정확률탐색등의 탐색목적에 융통성있게 대응할 수 있는 탐색전략을 제안하고 있다.
The Web has become an excellent source for gathering consumer opinions. There are now numerous Web sites containing such opinions, e.g., customer reviews of products, forums, discussion groups, and blogs. This paper focuses on online customer reviews of products. It makes some contributions. Especially it proposes minimalism and chunking framework for analyzing and comparing consumer opinions of competing products. Users are able to clearly see the strengths and weaknesses of each product in the minds of consumers in terms of various product features. This comparison is useful to both potential customers and product manufacturers. For a product manufacturer, the comparison enables it to easily gather marketing intelligence and product benchmarking information. In this paper, we only focus on mining opinion/product features that the reviewers have commented on. Five types of online review presentations are presented to mine such features. Our experimental results show that these techniques are useful to identify customers' opinions and trends.
It may be claimed that generating revisit intention is very important task in online marketing environment. The purposes of this study were to investigate empirically the relationships among online experiential value, affect, trust and re-visit intention in Internet Shopping store. The results of this study suggest that the service experiential value and economic experiential value significantly have influence on trust and affect. But playfulness experiential and aesthetic experiential values had not effect trust. And trust and affect factors significantly influenced intention of re-visit. Based on major findings of this study, both academic and practical issues were discussed and suggestions in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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