Korea, which is expected to enter a super-aged society in 2025, is facing the most worrisome crisis worldwide. Efforts are urgently required to examine problems and countermeasures from various angles and to improve the shortcomings. In this regard, from a new viewpoint, we intend to derive useful implications by applying the recent natural language processing techniques to online articles. More specifically, we derive three research questions: First, what topics are being reported in the online media and what is the public's response to them? Second, what is the relationship between these aging-related topics and individual happiness factors? Third, what are the strategic directions and implications for benchmarking discussed to solve the problem of population aging? To find answers to these, we collect Naver portal articles related to population aging and their classification categories, comments, and number of comments, including other numerical data. From the data, we firstly derive 33 topics with a semi-supervised BERTopic by reflecting article classification information that was not used in previous studies, conducting sentiment analysis of comments on them with a current open-source large language model. We also examine the relationship between the derived topics and personal happiness factors extended to Alderfer's ERG dimension, carrying out additional 3~4-gram keyword frequency analysis, trend analysis, text network analysis based on 3~4-gram keywords, etc. Through this multifaceted approach, we present diverse fresh insights from practical and theoretical perspectives.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.447-452
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2024
As the remarkable achievements of generative artificial intelligence technology become increasingly visible, the issue of 'controllability' in artificial intelligence is emerging as a prominent global keyword. This comes at a time when existential threats, such as the possibility of machines dominating humans, are being raised. Accordingly, this study aims to establish the groundwork for shaping a social public sphere by closely examining the concept of control, the current status, and the global landscape of artificial intelligence. It seeks to address the innovative changes anticipated in future society, with artificial intelligence technology at its core. The study aims to derive implications for preparing countermeasures against social problems and unpredictable variables that may arise from the evolution of artificial intelligence technology. It also aims to present guidelines and strategic insights for the establishment of government regulations. Furthermore, the study seeks to uncover implications for the formation of social public discourse.
Egor Cherenkov;Vlad Benga;Minwoo Lee;Neil Nandwani;Kenan Raguin;Marie Clementine Sueur;Guohao Sun
Journal of Smart Tourism
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v.4
no.2
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pp.5-14
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2024
This study explores the transformative potential of machine learning (ML) and ML-driven data analytics in the hospitality industry. It provides a comprehensive overview of this emerging method, from explaining ML's origins to introducing the evolution of ML-driven data analytics in the hospitality industry. The present study emphasizes the shift embodied in ML, moving from explicit programming towards a self-learning, adaptive approach refined over time through big data. Meanwhile, social media analytics has progressed from simplistic metrics deriving nuanced qualitative insights into consumer behavior as an industry-specific example. Additionally, this study explores innovative applications of these innovative technologies in the hospitality sector, whether in demand forecasting, personalized marketing, predictive maintenance, etc. The study also emphasizes the integration of ML and social media analytics, discussing the implications like enhanced customer personalization, real-time decision-making capabilities, optimized marketing campaigns, and improved fraud detection. In conclusion, ML-driven hospitality data analytics have become indispensable in the strategic and operation machinery of contemporary hospitality businesses. It projects these technologies' continued significance in propelling data-centric advancements across the industry.
The current research focused on exploration of a well known Korean fashion and clothing industry cluster, Dongdaemun Fashion Town(DFT). Many clothing and fashion wholesalers in DFT with various business formats are trying to obtain competitive advantages. For the empirical study, a questionnaire was developed. Items measuring descriptive statistics for each business and contractor selection criteria were included in the survey. 161 data from Employees of various wholesalers of DFT were used for statistical analysis. Majority of DFT customers were buyers of Internet shopping malls and street retail shops. 64% of them used domestic contractors for sourcing products. Most of them managed less than three contractors. Contractor selection criteria were factorized as flexibility, production ability, stability, fame and location. Wholesalers were segmented into three groups: product oriented, flexibility oriented and stability oriented groups. Group differences in terms of business practices were assessed and strategic implications were included.
The market taxonomy approach may lead to the most effective strategy to promote the export of Korean Railway Systems. By prioritizing opportunities in the global marketplace and subsequently identifying market segments, this approach will reveal the most effective market strategies for Korean rail exporters. This study suggests the market potential index. In addition, it also introduces how market segmentation should be done for the global rail supply market. Applying the market taxonomy to derive strategic implications, this study portrays several export projects currently being undertaken by the Korean rail industry.
This paper aims to analyze the competitiveness of the Korean Deep-sea Fisheries firms in the firm level. The extant researches on this topic have been done mainly in the macro-or industry-level perspectives and depended on the quantitative analyses using the aggregated data. The results of these researches are useful to figure out the main features of the industy, however, hardly give any implications on the strategic or competitiveness-related problems in the firm level. To accomplish the research purposes this study analyzes the competitiveness of the Korean Fisheries firms on the value chain scheme using qualitative tools. Specifically this paper focuses on the industry competition characteristics, key success factors, the competitiveness, and the supporting systems and policies of the Korean Government. Data are gathered by questionaire and analyzed by factor analysis and Kruska-Wallis one-way ANOVA. The results shows that the competitiveness of the Korean Deep-sea Fisheries firms is not behind the foreign competitors. However the resource securing, the market development, R&D investment are the main obstacles to the firms. The governmental supports are kedined to improve the competitiveness of the Korean Deep-sea Fisheries firms.
This paper intends to increase the performance of export support programs for small-to-medium sized firms promoted by Korea government. A research construct is suggested for effective government support program targeted on the global marketing capability. The data is collected from the firms received the support more than once by Korean governments. The results are shown as follows. First, it is found that those firms who have high propensity to be involved in export business have shown high performance. Second, the firms with high global marketing capability have shown good performance. To be more specific, organizational commitment, strategic initiative, business differentiation, and market knowledge for target markets are found to be critical factors in successful export support program. The business differentiation strategy in target market is very critical. Finally, the degree of program management effectiveness is found to be important in high performance firms. It means that for those firms, much more advanced programs need to be developed. The government should develop diversified programs by considering the degree of global marketing capability.
The main purpose of this study is to understand how the characteristics of social network services' social group can impact customer satisfaction, trust and repurchase intention. For this, this study extracts five social group factors(word of mouth effect, social interaction, collectivism, variety seeking, information seeking) based on relevant literature reviews. In addition, the study examines the moderating effects of utilitarian value on the relationships between customer satisfaction and trust and intention to repurchase. The proposed model of this study is empirically tested using survey data collected from 220 social commerce users. The results indicated that social group factors except social interaction were positively related to customer satisfaction. In addition, social group factors except social interaction and information seeking were positively related to trust. The results also showed that customer satisfaction and trust had a significant influence on intention to repurchase. The moderating effects of utilitarian value also was significant. The results of this study presented the strategic implications for social commerce firms.
The Purpose: This study aims to identify the characteristics of customer satisfaction of the restaurants delivery applications that is increasing globally, especially in Korea. Due to demographic changes, social trends and the development of food science, customers no longer want to visit restaurants. This represents an important change in the restaurant business, and related research is also very urgent. Research design, data, and methodology: With 296 surveyed questionnaire, the study analyzed to verify the validity and reliability of measured variables in Korea. And structural equation model was used for hypotheses test of the research. Results: The result showed that consumers' usefulness, mobility, and reliability influenced on satisfaction. Specifically, mobility and reliability influencing the satisfaction and loyalty as well. And significant impact of satisfaction and loyalty are also corroborated. However, the path from informative to both satisfaction and loyalty was not statistically significant. This means food application developers should no longer focus on providing too many information, instead, concentrate on improving mobility and trust of mobile applications. Conclusions: This study analyzed the influence of attributes of food delivery applications on satisfaction and loyalty, and suggested crucial strategic implications of delivery marketing companies involved in the implementation of mobile application developers.
The purpose of this study was to examine the impacts of the audience and vlog creator's self-disclosure, media synchronicity (immediacy of feedback, variety of symbol set), as well as content authenticity on the intimacy between the vlogger and the audience and continuance intention of the audience. The participants of the online survey were young Chinese females, instructed to practice their routine of watching vlog and the fixed vlog channels. By the interpersonal process of intimacy model and media synchronicity theory, the results of the structural equation modeling revealed that self-disclosure (audience's disclosure) and partner responsiveness (vlogger's disclosure) form the experience of intimacy in interactions. Also, the quick immediacy of feedback, rich symbol set, and content authenticity positively impacted intimacy development. Meanwhile, intimacy enables the audience to form a continuous viewing behavior. We expect the results of this study will provide more insight into the relationship between the audience and the producer in online video content. In terms of the personal media influencers and MCN companies, this study is also suggests strategic implications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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