Social collaboration and knowledge sharing among experts are the key characteristics of information system development projects. But the difficulty and complexity of communication may be the cause of the project failures. This study analyzes the influence of on-line social networking as communication system in information system development projects. A model has been developed to relate system, knowledge and social factors of on-line social networking to the performance of project members. Transactive Memory System (TMS), describing knowledge sharing process in human relationship, is used as a mediator. The analysis concludes that knowledge and social characteristics have positive effect on the members' performance, implying that the use of mobile devices and PCs as a social communication tool can be an effective way to enhance the possibility of project success.
This study analyzed the factors influencing users' intention to use the Metaverse by applying the extended technology acceptance model. In other words, the factors affecting users' intention to use the Metaverse were defined as technical characteristics (telepresence, interoperability, seamlessness, concurrence, and economy flow) and personal characteristics (social influence and perceived enjoyment) from the perspective of the Extended Technology Acceptance Model. For this purpose, a survey was conducted among men and women of various ages ranging from teenagers to 60s, and the data collected from 327 participants were analyzed using SPSS 22.0 and Smart PLS 4.0. The results showed that perceived usefulness and perceived ease of use, which are antecedents of the Extended Technology Acceptance Model, influence the intention to use Metaverse, and perceived ease of use influences perceived usefulness. Telepresence, interoperability and economy flow were found to have a positive effect on perceived usefulness, and interoperability, seamlessness and concurrence were found to have a positive effect on perceived ease of use. In addition, social influence and perceived enjoyment had a positive effect on intention to use the Metaverse. This study is significant in that it empirically analyzed the factors of users' acceptance of the Metaverse, which is attracting attention as a new platform that will bring significant changes to our daily lives and platform consumption environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.109-134
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2018
Collaborative Filtering (CF) is widely used in recommendation field, which can be divided into rating-based CF and learning-to-rank based CF. Although many methods have been proposed based on these two kinds of CF, there still be room for improvement. Firstly, the data sparsity problem still remains a big challenge for CF algorithms. Secondly, the malicious rating given by some illegal users may affect the recommendation accuracy. Existing CF algorithms seldom took both of the two observations into consideration. In this paper, we propose a recommendation method based on listwise learning-to-rank by incorporating users' social information. By taking both ratings and order of items into consideration, the Plackett-Luce model is presented to find more accurate similar users. In order to alleviate the data sparsity problem, the improved matrix factorization model by integrating the influence of similar users is proposed to predict the rating. On the basis of exploring the trust relationship between users according to their social information, a listwise learning-to-rank algorithm is proposed to learn an optimal ranking model, which can output the recommendation list more consistent with the user preference. Comprehensive experiments conducted on two public real-world datasets show that our approach not only achieves high recommendation accuracy in relatively short runtime, but also is able to reduce the impact of malicious ratings.
This purposes of this study were to explain consumer attitudes and purchasing behaviors towards agricultural products using a social network service and to determine the influencing factors such as experience, technology ability, innovation, self-efficacy, perception of usefulness, perception of trust, attitude, purpose of purchase and individual characteristics on them. We analyzed the survey data set, using the 'logit model', 'simultaneous equation model', and 'LISREL-Type model' In this study, the results obtained are summarized as follows. The result for the comprehensive statement of "Trust" was the biggest influence on the purchase agricultural products using the social network service. Therefore, in order to expand agricultural e-commerce using SNS, trust should be to the fore of marketing and publicity campaigns, in order to promote and stabilize the market.
Self-organizing systems arise very naturally in artificial intelligence, and in physical, biological and social sciences. In this paper, we modify the classic Cucker-Smale model at both microscopic and macroscopic levels by taking the target motion pattern driving forces into consideration. Such target motion pattern driving force functions are properly defined for the line-shaped motion pattern and the ball-shaped motion pattern. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed line-shaped motion pattern, we have analytically shown that there is a flocking pattern with an asymptotic flocking velocity. This is illustrated by numerical simulations using both symmetric and non-symmetric pairwise influence functions. For the modified Cucker-Smale model with the prescribed ball-shaped motion pattern, our simulations suggest that the solution also converges to the prescribed motion pattern.
This study presents work-family multiple-role planning by female university students as a new approach to worklife balance. Accordingly, this study examines university years as a key time frame during which students establish their career paths. This study integrates the social cognitive career theory and the planned behavior theory to design and evaluate a model that explains the work-family multiple-role planning process; in addition, it develops an optimal model to predict the intentions of female university students in work-family multiple-role planning. This study has conducted a structural survey with 500 female university students. After inspecting the data, the responses of 435 participants were used in the data analysis (SEM) with SPSS 21.0 and AMOS 21.0. The findings include the following. First, suitability of predictive model presents a satisfying fit. The major factors in this study's model (parental support, subjective norms, attitudes toward multiple-role planning, career decision self-efficacy, and outcome expectations) are verified as direct and indirect predictors of the work-family multiple-role planning intent of female university students. Second, the strongest predictive factor for the work-family multiple-role planning intent is the social environment factor (subjective norms), indicating that the influence of social pressure on intent is relatively large. The predictive model formulated under this study's integrated theoretical framework supplements existing research that focused on attitudes toward multiple-role planning as well as provides a more profound theoretical foundation on which work-family multiple-role planning behaviors can be better understood.
The purpose of this study is to design the easy payment service research model and to find the influencing effect on the intention for the reuse of easy payment service by analysing the factors such as the social influence, the promotion condition, the security and the convenience as UTAUT model has. Also the research model employs the trust and the user satisfaction as parameters. The result shows that even though people feel the trust due to the convenience by the social influence, it has a negative influence on the user satisfaction if the risk recognized in the easy payment service and the weakness in the security are anticipated. The results of this study are academically meaningful as they established the research model for the easy payment service and the theoretical basis of the easy payment service area; they have provided the various practical implications.
Social network services based on openness, connectedness, and mass participation are reshaping many aspects of how companies conduct business and create value for their customers. For instance, Facebook and Twitter are expected to play a pivotal role as a new communication channel through which companies-forge close relationships with their customers for co-creation of value for mutual benefits. Given the potential of social network services, it is not surprising that many companies have strategically invested in social network services to reach out to customers. Despite the growing interest in social network services as a platform to connect companies and their customers, few guidelines exist about how managers can effectively utilize social network services in forging relationships with their customers. As such, scholars should pay greater attention to how firms can successfully develop relationships with their customers on social network services. In particular, this study employs the S-O-R (stimulus-organism-response) framework as a theoretical lens to develop a research model that explains customers' participation in the value co-creation platform that companies opened on Twitter. According to the S-O-R framework, certain types of individuals' behaviors can be best understood based on a causal link from environmental stimulus to organism, and response. We apply the S-O-R framework to understand how ubiquitous connectivity (stimuli) can influence customers' experience (organism) with companies on Twitter, which in turn influence their participation behavior (response). Two steps have been undertaken to empirically test the research model. First, we conducted a content analysis of tweets written by customers who follow companies on Twitter. As a result, we found event/promotion participation, company support, and giving feedback as three specific types of customer participation behavior. Second, we conducted a web-based survey to test research hypotheses in the research model. Participations in the survey were solicited to customers who followed companies on Twitter. As a result, a total of 115 respondents have completed the survey. Data were analyzed using the partial least square (PLS) technique. The results of data analysis suggest that ubiquitous connectivity (stimuli) had strong positive effects on perceive usefulness, perceived enjoyment, and perceived intimacy (organism). Perceived intimacy showed positive effects on customer participation behavior (response), such as event participation, company support, and giving feedback. Perceived enjoyment was found to have strong positive effects on company support and giving feedback. On the other hand, perceived usefulness did not have significant impacts on the three types of customer participation behavior.
With the development of Internet and transition to information society, social capital is expanding to online from the traditional offline context. Especially with the widespread of social network service(SNS) the number of SNS users is increasing sharply and the importance of online social capital has been more and more significant. Most studies on social capital focused on organizational aspects but few studies have payed attention to personal aspect. Empirical studies on the relation between SNS and social capital were seldom conducted in previous studies. Based on the theory of social capital this study targets on the relationship formed through SNS and analyzes on how the relationship affects the perceived social capital. In this study 'self-presentation', 'playfulness' and 'critical mass' are posited as the antecedent factors of 'SNS usage'. This study proposes a research model to examine the effect of 'SNS usage' on 'relationship reinforcement', 'relationship building' and 'perceived social capital'. According to the results of empirical analysis, 'self-presentation', 'playfulness' and 'critical mass' can generate significant positive influence on 'SNS usage'. It also confirms not only the effect of 'relationship reinforcement' and 'relationship building' formed through SNS on 'perceived social capital' but also relationship between the social capital formation and SNS usage. The outcome obtained in this study can be applied in developing SNS services.
With the rapid growth of internet technology, social commerce has played an important and central role in the online shopping area. Thus, we focus on the factors that influence on the adoption of social commerce. This study analyzes the relationship between perceived risk and the shopping motive in social commerce, and investigates whether the shopping motive significantly impact the purchase intention of the social commerce. The perceived risk is comprised of social risk and psychology risk, and the shopping motive is formed from personal motive and social motive. Finally, we analysis a moderating effect of collectivism. The results indicated that the personal motive was negatively affected by the social risk and psychology risk, and social motive was negatively affected by the psychology risk. The social risk and psychology risk had negative effect on the purchase intention, and personal motive and social motive had positive effect on the purchase intention of the social commerce. Finally, low collectivism seems to have the negative effect of the purchase intention by the perceived risk. The implications of integrating perceived risk and shopping motive into the proposed social commerce adoption model are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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