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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
온라인 커뮤니티 사이트는 최근 크게 발전하고 있다. 그 이유는 인터넷이 개인생활 속에 깊숙이 침투하면서 사회 연결망, 즉 social networking 현상이 활성화되고 그에 따라 많은 사용자들이 특정 온라인 커뮤니티 사이트에서 다양한 정보활동을 하고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 중개자 신뢰와 시스템 신뢰가 해당 커뮤니티 내에서의 포럼활동에 대한 신뢰 및 정보품질 만족에 미치는 영향에 관한 실증분석을 하고자 한다. 실증분석을 위한 자료수집은 삼성경제연구소의 온라인 커뮤니티 사이트인 SERI ( HYPERLINK "http://www.seri.org" www.seri.org)를 대상으로 하였으며, 해당 SERI 사이트 내에서 SERI 포럼활동을 하고 있는 사용자들을 대상으로 하여 591명의 유의한 설문자료를 수집하였다. 실증분석결과 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, SERI의 중개자 신뢰와 시스템 신뢰는 해당 SERI 포럼의 정보품질과 시스템품질, 그리고 인지효과성에 긍정적인 영향을 준다. 둘째, SERI의 중개자 신뢰는 해당 SERI 포럼의 인지위험을 줄이는데 기여를 한다. 반면, SERI의 시스템 신뢰는 해당 SERI 포럼의 인지위험에는 유의한 영향을 주지 못한다. 이는 아무리 온라인 커뮤니티 사이트의 지명도가 높다고 하더라도 이는 해당 온라인 커뮤니티 내의 포럼 사용자가 느끼는 인지위험에는 유의한 영향을 주지 못하다는 것을 의미한다. 셋째, 그러나 SERI의 중개자 신뢰와 시스템 신뢰가 높을수록 해당 SERI 포럼의 신뢰와 정보품질만족에는 긍정적인 영향을 준다.
Abstract
With the advent of social networking activity on the Internet, online community sites are becoming more popular. The main purpose of this study is to empirically investigate the influence of intermediary trust and system trust on the forum activity trust and information quality satisfaction. We assume that the intermediary trust and system trust come from the online community site itself, while the forum activity is made within a specific forum allowed on the online community site, and therefore forum activity trust and information quality satisfaction are related to a specific forum. The 591 valid questionnaire data were gathered from the users acting in forums allowed on the Samsung Economic Research Institute (SERI) (www.seri.org). The empirical results are as follows. First, the SERI intermediary trust and its system trust have positive influence on the SERI forum information quality system quality, and perceived effectiveness. Second, the SERI intermediary trust contributes to reducing the SERI forum perceived risks, while the SERI system quality does not. Third, the higher the SERI intermediary trust is, the higher the SERI forum trust and information quality satisfaction increase.
초록
조직은 최종사용자 업무를 지원하기위한 새로운 정보시스템을 투자하고 있으며 이러한 정보시스템을 통한 이점은 정보센터의 효과적인 지원과 지원에 대한 사용자의 만족도에 의해 크게 좌우되어가고 있다. 정보센터는 정보 집약적이며 최신의 기술을 활용하여 조직의 역량을 전달하기 위해 사용자를 지원하므로 정보센터는 최종사용자 지원활동과 관련하여 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 정보센터의 사용자 만족도와 관련된 정보제공, 신뢰제공, 그리고 시스템 제공역량과 같은 최종사용자 지원요인들을 살펴봄으로서 사용자만족도 향상을 위해 고려되어야 할 사항에 대해 논의하였다. 정보제공, 서비스 스텝의 신뢰성제공, 그리고 시스템제공 역량 등 18개의 잠재요인으로 252명의 사용자에 대한 설문내용을 기초로 3개의 가설을 검증하였다. 또한, 동일한 잠재요인에 대해 지원요인의 지각된 중요도와 수행정도의 차이를 통해 서비스 품질 격차를 조사하였다. 연구결과 정보제공 활동, 서비스 신뢰성제공 활동, 그리고 시스템 제공역량은 정보센터의 사용자 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 사용자 만족도는 정보센터의 지원요인에 대한 지각된 중요도와 수행정도에 대한 서비스 품질 격차의 정도에 의해서도 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.
Abstract
Organizations are investing in information systems for an ever-increasing number of end-user tasks. Extracting benefit from these investments increasingly depends on supporting effective use of information center and satisfying information center users. Information center is information intensive and the use of advanced technology may support user for delivering an unique capabilities in an organization. Information center represents an important source which seems very well suited for end-users support investigation. This research explores the end-user support factors that correlate with user satisfaction in information center. To exam user satisfaction, information supporting , service reliability, and system capabilities were identified as potential predictors of end-user support satisfaction at information center. Three hypotheses have been tested with the survey of 252 end-users examines 18 potential end-user support factors such as information supporting, service staff attitude, and system capabilities at information center. Service quality gap between perceived importance and performance for each support factor, is computed. The relationship between these service quality gaps and user satisfaction are tested. This study presents that the level of information supporting , service reliability, and system capabilities are significantly to user satisfaction, and it is influenced by the extent of service quality gap between perceived importance and performance for each support factor.
초록
최근 국가지식정보가 전문성과 신뢰성 측면에서 우수한 콘텐츠로 인식되면서, 질 높은 콘텐츠를 확보하려는 검색포털과 국가기관 및 종합정보센터 간의 연계가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 연계는 이용자의 접근성과 지식정보 이용 편리성을 제고하기 위한 것으로서, 현재 우리나라는 국가지식정보 유통의 초기 단계에 놓여 있다. 이에 본 연구에서는 지식정보 제공기관, 검색포털, 국가지식포털을 중심으로 해외 및 국내의 국가지식정보 유통 현황을 파악하였다. 또한 학계, 도서관전문정보센터, 민간 업계 전문가 6명을 대상으로 심층적인 인터뷰를 실시하였다. 이를 바탕으로 효율적인 국가지식정보 유통을 위한 각 정보제공 서비스 간의 연계 방안에 대하여 검토, 제시하였다.
Abstract
Recently, information portals, national institutions, and integrated information centers, which are eager to acquire quality contents, actively share contents. Korean national knowledge is recognized to be superior in terms of its specialty and reliability. Currently, the distribution of national knowledge in Korea is at the beginning stage as the content sharing was intended to enhance the users' accessibility to the information and ease of information use. In this study, we identified the national knowledge distribution status in Korea and abroad by analyzing the roles of the information providers, information search portals, and Korea Knowledge Portal. We also conducted in-depth interviews with six experts, who represent academic institutions, libraries, specialized information centers, and commercial ventures. To enable effective Korean national knowledge distribution, we generated suggestions for the respective information providing services to share and cooperate based on the analysis and the interviews.
초록
주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.
Abstract
It has been known that predicting stock price is very difficult due to a large number of known and unknown factors and their interactions, which could influence the stock price. However, we started with a simple assumption that good news about a particular company will likely to influence its stock price to go up and vice versa. This assumption was verified to be correct by manually analyzing how the stock prices change after the relevant news stories were released. This means that we will be able to predict the stock price change to a certain degree if there is a reliable method to classify news stories as either favorable or unfavorable toward the company mentioned in the news. To classify a large number of news stories consistently and rapidly, we developed and evaluated a natural language processing based multi-stage news classification system, which categorizes news stories into either good or bad. The evaluation result was promising as the automatic classification led to better than chance prediction of the stock price change.