Internet news consumption is rapidly growing in Korea, and majority of that is being done through Naver, Korea's primary search engine. Naver is also the go-to search engine for smartphone use. This study analyzed 824 most popular news accessed via mobile gears; the news items were selected from Naver's 'Daily Top 10 Stories,' dating from March 2016 to December 2016. The results indicate that entertainment news were the most viewed, while political and social issue news were the most liked and commented by mobile users. With regard to news value, 'prominence' and 'impact' were the two most important factors that influenced a user's news selection process in a mobile environment. The degree of a news' 'prominence' was the most important factor that determined the number of views, while 'impact' was critical to determining "the most commented-upon" and "the most liked" news. The results also indicate that mobile news consumers prefer more dramatic storylines and events that incite public anger or grief, threaten the safety of citizens, or evoke emotional sympathy rather than 'hard news' about such subjects as politics and economics.
In the context of globalization, circulation between cities has become more frequent. The airport is no longer just a place for boarding, disembarking, and transportation, but a public place that serves as the communication function of the "aviation city". The intervention of public art in the airport space not only gives users a sense of space experience, but also becomes a unique carrier for city and country image shaping. The purpose of this paper is to study the emotional value brought by airport public art to users, and to investigate the correlation analysis of public art design elements and user preferences based on this premise. The research methods are machine learning method and SPSS 21.0. The user's emotional value is introduced in the big data evaluation, and the preference and inclination of airport users to various elements of public art are analyzed by questionnaire. Through the research conclusion, the preference and main contradiction of users in the airport for the four dimensions of public art design elements are obtained. Opinions and optimization methods to provide reference data and theoretical support for public art design.
As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. The results of the experiments show that collaborative filtering technique based on similarity of UCC customers' preferences performs better than other content-based recommendation methods based on tag information and content metadata.
When recommending cold items that do not have user-item interactions to users, even we adopt state-of-the-arts algorithms, the predicted information of cold items tends to have lower accuracy compared to warm items which have enough user-item interactions. The lack of information makes for recommender systems to recommend monotonic items which have a few top popular contents matched to user preferences. As a result, under-diversified items have a negative impact on not only recommendation diversity but also on recommendation accuracy when recommending cold items. To address the problem, we adopt a diversification algorithm which tries to make distributions of accumulated contents embedding of the two items groups, recommended items and the items in the target user's already interacted items, similar. Evaluation on a real world data set CiteULike shows that the proposed method improves not only the diversity but also the accuracy of cold item recommendation.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.1
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pp.163-175
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2024
This study conducts topic modeling analysis on four electric scooter sharing platforms: Alpaca, SingSing, Kickgoing, and Beam. Using user review data, the study aims to identify key topics and issues associated with each platform, as well as uncover common themes across platforms. The analysis reveals that users primarily express concerns and preferences related to application usability, service mobility, and parking/accessibility. Additionally, each platform exhibits unique characteristics and challenges. Alpaca users generally appreciate convenience and enjoyment but express concerns about safety and service areas. SingSing faces issues with application functionality, while Kickgoing users encounter connectivity problems and device usability issues. Beam receives overall positive feedback, but users express dissatisfaction with application usability and parking. Based on these findings, scooter sharing service providers should focus on enhancing application features, stability, and expanding service coverage to meet user expectations and improve customer satisfaction. Furthermore, highlighting platform-specific strengths and providing tailored services can enhance competitiveness and foster continuous service growth and development.
As the use of virtual environment for decision-making interior or architectural design has been increasingly broaden, the choice of media form-physical, objective properties of a display medium-became and important issue to take into consideration. This research deals with the effects and differences between two types of media for a virtual environment; wall projection screen(120") and PC monitor(17"). In addition, efficient adoption of the two media forms was also proposed in this research. A total of 90 subjects participated in pre-designed three experimental groups(A group: experiment with a wall projection screen, B group: experiment with PC monitor, C group: both) and answer the seating preferences, the presence inventory, and the decision confidence using a simulated virtual restaurant environment. The results are as follows: (1) seating preferences for the tables located in frequent traffic area and near other spaces such as restroom and th kitchen are significantly different by the media form. While there is no significant difference found in seating preferences for most tables except high traffic areas near entrances between the two media. This result demonstrates the effects of media type or screen size on user perception for the areas near structural or interior design elements. (2) The presence measure in this research consist of in this research consist of four factors: 'spatial presence,' 'object presence,' 'positive effects,' and 'the factor of negative effects. 'The mean values of the items involving engagement or interaction in the spatial presence factor and the object presence factor are significantly different by the media form. A higher sense of presence of presence was observed in the wall projection screen. (3) PC monitor condition was shown to provide a higher level of decision confidence. Based on the research finding, conclusions and implications are discussed.
Variable message signs (VMS) are a useful tool for providing real-time traffic information to drivers. In particular, effective warning information provision leading to safer driving would be an important countermeasure to prevent traffic accidents. The purpose of this study was to identify users' preferences for traffic safety warning information formats. A variety of warning information scenarios using text and pictograms were devised and investigated for the purpose of selecting more effective methods to provide warning information. A portable variable message sign (PVMS) was used to evaluate users' preferences. The results of this study can be used for designing better warning information for the enhancement of traffic safety.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.437-449
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2024
This study analyzed the influence of MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) personality types on preferences for user interface (UI) design in music applications. Through an online survey, 535 responses were collected, and data were processed using ANOVA analysis in Python. The analysis revealed that certain MBTI types tend to prefer combinations of warm and neutral color tones, aligning with their artistic sensibilities and emphasis on harmony. Conversely, other MBTI types show a preference for colder color tones or combinations of cold and neutral tones, reflecting their practical and systematic tendencies. Additionally, it was found that UI layout preferences also vary according to personality types. Some MBTI types exhibit a preference for the 'Mostly Fluid' model, reflecting their efficient and systematic nature. These findings underscore the importance of considering users' individual personality types in UI design for music applications.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.35
no.4
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pp.229-250
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2004
The purpose of this study is to investigate the correlation between users' preferences of Personality types and their attitude towards patterns of Web OPAC use mainly focus on their search behaviour and their preferences for the interface. Data res collected through the MBTI test and self-designed online questionnaire. The original MBTI personality types were re-coded into 4 categories of preferences of personality types, that is, E(Extraversion), I(Introversion), S(Sensing), N(iNtuition), T(Thinking)-F(Feeling), and J(Judging)-P(Perception) and then analysed their correlation with patterns of Web OPAC use by Person's correlation coefficient (r) in SPSS Windows Ver. 11.0. It is noteworthy that 9 out of 28 factors of Web OPAC search behaviour and preferences for interfaces show statistically significant correlation with users' MBTI preferences of personality types.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.11
no.3
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pp.281-288
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2007
Collaborative filtering is a method to predict preference items of a user based on the evaluations of items provided by others with similar preferences. Collaborative filtering helps general people make smart decisions in today's information society where information can be easily accumulated and analyzed. We designed, implemented, and evaluated a course recommendation system experimentally. This system can help university students choose courses they prefer to. Firstly, the system needs to collect the course preferences from students and store in a database. Users showing similar preference patterns are considered into similar groups. We use Pearson correlation as a similarity measure. We select K-nearest students to predict the unknown preferences of the student and provide a ranked list of courses based on the course preferences of K-nearest students. We evaluated the accuracy of the recommendation by computing the mean absolute errors of predictions using a survey on the course preferences of students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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