Earticle

본 연구는 최근 K-POP의 선두주자로 빌보드와 전 세계 음악차트를 휩쓸고 있는 방탄소년단이 어떻게 그들의 팬 그룹인 아미들과 소통하는지를 연구의 주제로 설정해, 소셜미디어를 통해 소통하는 다양한 커뮤니케이션과 그 일련의 과정을 새로운 “디지털 스토리피케이션” 개념이라고 정의한다. 이를위해 버크의 드라마티즘의 여섯 요인들을 (헥사드) 바탕으로 정체성 융합의 개념을 도입하여 개념적 연구 모형을 제시하였다. 이를 통해서 차별화된 디지털 스토리텔링이 어떻게 강력한 팬덤을 형성하는지에 대한 과정을 증명하고, 이와 관련된 시사점을 제공하고자 한다.

This study examines the impact of a mobile application spinoff on the new companion application adoption and user engagement. We exploit a natural experiment in the launch of a new spun-off companion mobile application to identify the causal effect of spin-off on spun-off companion application adoption and user engagement. In our research context, a mobile advertisement company implemented the mobile application spin-off due to the new platform policy enacted. However, there also existed an application in this company which was not affected by the policy and continued the service without any change. By comparing mobile application usage in these two distinct setups, we demonstrate robust evidence that reveals the impact of the spin-off on spun-off mobile application adoption and user engagement of the application. Our results demonstrate that the spun-off companion application adoption induces users to use the application less frequently as measured by daily active usage. Surprisingly, we find that user engagement, measured by an advertisement click-through-rate, with the spun-off application is significantly increased.

Crowdfunding has received a significant amount of attention from the public in the past few years. By lowering the entry barriers, crowdfunding platforms have allowed less-sophisticated investors to participate in an investment market. However, inexperienced crowd investors often lack ability and resources to correctly infer quality of various projects. When making an investment decision, they heavily rely on information provided by the project managers. To alleviate such information asymmetry between project managers and crowd investors, crowdfunding platforms have recently started to introduce a policy requiring project managers to disclose any potential risks involved in the project. This paper seeks to understand the role of risk disclosure policy in crowdfunding platforms and how it may affect the decisions of both project managers and crowd investors. We provide a model of crowdfunding and show how theoretical predictions of project quality and crowd investment differ across a number of disclosure policies. Based on the proposed model, we plan to employ laboratory economics experiments for empirical tests.

The transformative power of Artificial Intelligence (AI) is fundamentally reshaping the healthcare landscape. However, much less is known about how individual users perceive AI-based mobile health interventions. Motivated by such gaps, this study aims to identify (1) the effect of AI interventions on health behavior change, (2) whether AI interventions are as effective as human interventions, and (3) how we can improve the effectiveness of AI interventions with human, reliability, or transparency-related features. Result suggested that while AI intervention effectively improves the achievement rate of health behavior change, it is significantly less effective than Human intervention. The result also shows that users exhibit the highest achievement rate when they receive Human-AI intervention. Regarding the effect of reliability and transparency features on users’ health behavior change, AI-Transparency intervention exhibits a significantly higher achievement rate compared to AI intervention while AI-Reliability intervention does not outperform AI intervention.

Although digitalization is a prevalent strategy in loyalty programs, little is known regarding the relationship between mobile loyalty app usage and purchase behavior. Using individual-level app usage, transactional and reward redemption datasets, we carried out panel vector autoregression model to illuminate the interrelationship between usage of mobile app functions and different purchase behaviors. Results show that the effect of in-app function usage on purchase behaviors differs according to the type of functions. Informational function usage has a longer lasting effect on purchases and promotes point stockpiling behaviors whereas experiential function usage shows a short-term effect on purchases, promoting more active reward redemption behaviors. Furthermore, we observe a differential effect in accordance to the depth and length of customer-firm relationships. Informational function usage is more effective for customers with longer tenure and higher purchase level while experiential function usage is more effective for customers with shorter tenure and lower purchase level. A follow-up survey is conducted to provide a qualitative evidence to the relationship. The results also provide insights into how retailers can strategically design and implement their loyalty programs in the emerging mobile-based omnichannel environment.

스마트 스피커는 인공지능을 활용하여 음악, 일정, 날씨, 상품 등 다양한 정보와 콘텐츠들을 검색, 이용할 수 있는 대화형 음성 기반 서비스를 제공하는 기기이다. 인공지능 기술은 데이터가 축적될수록 이를 활용하여 더욱 정교하고 최적화된 서비스를 이용자에게 제공한다. 따라서 스마트 스피커 제조사들은 초기에 공격적인 마케팅을 통해 플랫폼 구축에 힘썼다. 하지만 스마트 스피커의 사용빈도는 월 1회 미만이 전체의 3분의 1 이상을 차지하고, 사용자 만족도도 49%에 그치는 것으로 나타났다. 이에 다수의 이용자 확보와 지속적인 이용활성화를 위해 스마트 스피커의 사용자 경험을 강화할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 스마트 스피커의 사용자 경험을 분석하고, 이를 바탕으로 스마트 스피커의 사용자 경험 강화 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 사용자가 직접 작성한 실제 리뷰 데이터를 수집하여 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 기반으로 분석 결과를 해석했다는 점에서 의의가 있다. 또한 스마트 스피커 사용자 경험 차원을 개발하여 텍스트 마이닝 결과를 해석한 것에서 학술적 의의가 있다. 본 연구 결과를 통해 스마트 스피커 제조사에게 실무적으로 사용자 경험 강화를 위한 전략을 제안할 수 있다.

In the last few years, sharing economy platforms have become popular, and they have changed consuming activities and the ecosystem of businesses. One of the most popular platforms is Airbnb which provides accommodation sharing services. Airbnb continues to gain popularity at an astonishing rate at the global level, with the total number of users. But even on the same Airbnb platform, performance (i.e., booking rate) differs depending on the host. Nevertheless, there is a lack of research on what factors influence these different outcomes and in which cases higher outcomes are achieved. Therefore, the purpose of this study is to (1) identify the factors influencing high booking rates and (2) explore which configurations of these factors produce high booking rates. In this study, the factors affecting the high booking rate are divided into three areas: reputation, service quality, and price sensitivity. Data collected from 500 New York city accommodations were used for the analysis. In this study, the fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) approach was applied to find the configurational patterns of influential factors that lead to high performance (i.e., booking rates). As a result, a total of four patterns were derived. This study has a theoretical contribution to derive the factors influencing the high booking rate in the sharing economy platform. There is also a practical contribution to suggesting Airbnb hosts strategic implications about what factors should be considered important to achieve higher booking rates.

Recommender systems reduce the information overload by providing users’ “top-pick” recommendations. However, selecting the “best” out of good options can be more challenging than separating good and bad ones. Based on the of attraction effects frameworks, we examine the effectiveness of recommender systems including “worstpicks”. The addition of an unfavored item may alleviate consumers’ cognitive load and ease comparisons—all of which means the improved performance of recommendation structures. For empirical validation, we employed a randomized field experiment involving 475,339 unique users, 93,282 fashion products and 25,854,168 total instances of exposure to recommendations. The findings show that the attraction effect (AE) model outperformed the rational choice (RC) equivalent. AE model was more effective on PCs than over mobile phones. For male consumers, the AE model outcompeted the RC equivalent, but such difference was not detected among female shoppers. Based on these findings, we discuss the theoretical and practical implications.

This paper examines how the wisdom of crowds can be leveraged in crowdsourced ideation-based product innovation where individual consumers co-create value together with firms. Specifically, we examine how the distribution of contribution equality (DCI) mediates the effect of interdependence on ideation project success. To address the research question we collected data from Quirky platform, which leverages the crowd in the ideation phase of new product development. The analysis of Quirky’s product co-development project affiliation networks (i.e., a two-mode network constructed from inventor and co-inventor collaborations) shows that the mechanism through which interdependence affects the outcome and find that (long-tail) distributional pattern of contribution inequality mediates the relationship between interdependence and crowdsourcing performance, such that higher is DCI, lower is project success. This study provides practical implications for crowdsourcing platform designers by demonstrating the importance of guiding and managing project team composition in crowdsourced ideation projects.

최근 네트워크 및 사물인터넷 기술의 발달로 디지털 헬스케어 또한 빠르게 성장하고 있다. 특히 현대에는 웨어러블 기술을 통해 생활습관 데이터를 측정하고, 습관 개선의 동기부여를 위한 데이터 기반의 푸시 메시지를 제공할 수 있게 되었다. 하지만, 실제 웨어러블 사용자들에게 이러한 푸시 메시지를 계속해서 제공했을 때 행동의 개선효과를 조사한 연구는 비교적 희소했다. 본 연구는 푸시 메시지의 반복이 웨어러블 사용자들의 앉은 시간(비활동) 데이터에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 이를 위해, 한 디지털 헬스케어 디바이스 회사와 협업하여, 웨어러블 사용자의 데이터를 분석하였다. 푸시 메시지를 제공받은 사용자들만을 대상으로 전후 독립분석을 진행한 후, 푸시 메시지를 제공받지 않은 사용자들과의 비교분석을 진행하였다. 그 결과, 푸시 메시지를 반복적으로 제공했을 때, (1) 특정시점까지 단기적인 효과가 존재하나, (2) 기간이 경과할수록 그 효과가 소진되는 패턴이 확인되었다. 본 연구는 향후 디지털 헬스케어 및 웨어러블 디바이스 회사들의 서비스 전략에 실무적 시사점을 제공하며 구체적인 가이드를 제시해줄 수 있을 것으로 기대한다.

5G 기술확산이 예고되면서, 새로운 정보기술의 진화에 의한 도시환경의 혁신이 ICT 분야의 핵심적 주제로 부상하고 있다. 5G 기술혁신에 의해 지역연결성은 더욱 고도화되고 복잡화될 것으로 예상하고 있다. 특히 도시정보시스템에 의한 주거공간 및 교통시스템의 변화는 초고속 네트워크 기술를 기반으로 한 가상현실 기반 정보시스템의 확산과 실질적 적용의 시점이 도래하였음을 예고하고 있다. 본 연구는 도시ICT환경의 변화에 의한 가상현실 기반 정보시스템의 적용가능 사례로서 Sansar Social VR의 개선작업 과정을 바탕으로 초연결 지역사회의 미래적 모형을 탐색하여 보았다. 2016년 11월부터 Sansar 창작자 사전체험(Creator Preview)에 참여하여 2019년 11월 현재까지 초기접속프로그램(Early Access Program)에서 진행하고 있는 개선작업과정을 통해 현재 진화하고 있는 Social VR 기술과 커뮤니티의 특성을 관찰분석하였다. Social VR에서의 중요한 3단계의 활동, 아바타 창작, 월드창작, 이동성 구축을 통해 가상공간에서의 상업활동이 어떻게 구축되는지를 살펴보고, 도시공간 및 도시거주민의 사회적 문화적 특성에 기반한 미래의 가상현실 상호작용이 어떻게 발전될 수 있는가 하는 예측모형을 전개하여 보았다.

가상현실 (Virtual Reality) 기술은 특정 환경 또는 상황을 컴퓨터로 구현하여, 사용자가 실제적으로 주변 환경과 상호작용하는 것처럼 느낄 수 있게 도움을 주는 기술로 정의할 수 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 제조 공정에 적용함에 있어, 기술직군의 기술 수용에 영향을 미치는 요인들에 대하여 실증적 연구를 진행하였다. 기술 수용 모형 (Technology Acceptance Model)을 이론적 틀로 활용하여, 성과 기대, 촉진 조건, 주관적 규범, 개인의 혁신 성향 4가지의 외생 변수에 대한 상관관계를 검증하였다. 연구 결과, 개인의 혁신 성향과 주관적 규범은 인지된 용이성에 정(+) 의 영향을, 촉진 조건과 성과 기대는 인지된 유용성에 정(+) 의 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 특히, 성과 기대는 주관적 규범에 정(+) 의 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

The development of information and telecommunication has the real estate brokerage industry has become of new value to users to provide real estate brokerage information through a mobile application, which has expanded the new market(proptech). This point of view of study had attempted to suggest that strategic implication and basic information of the manager’s provision of information of real estate brokerage for analyzation that value of the perception factor and perceived value of impact, which has effect on perceived value of real estate brokerage provisioning of information applications.

국내 대규모 IT 프로젝트 중에서 Domain Knowledge 난이도가 상대적으로 높은 업종인 금융, 통신, 의료 분야의 IT 프로젝트가 계획 대비 상당기간 지연되어 완성되는 사례가 많이 발생하고 있다. 본 연구는 근거이론을 활용하여 Domain Knowledge 난이도가 높은 업종 중에서 의료분야의 대형병원 IT프로젝트를 중심으로 개발 인력에서 발생하는 문제점과 원인을 규명하고 그 해결방안을 모색하였다. 본 연구는 Domain Knowledge 난이도가 높은 의료분야의 IT프로젝트가 대부분 지연되는 사유에 대하여 실제적인 문제점과 원인을 밝혔다는 점에서 실무적 의의가 있다.

많은 연구자들이 정보기술 투자의 성과 측정에 관심 을 가졌기에 다양한 자료원, 분석 방법으로 많은 연 구가 진행되어 왔고, 대부분의 연구들은 정보기술 투자가 성과를 창출한다고 보고하고 있다. 이러한 연구들은 기업 수준에서 많이 수행되었는데, 산업 수준에서는 다른 결과가 발생할 수 있다. 전자산업 의 경우, 정보기술의 성과가 증가하면 전자산업에서 생산되는 정보기술의 수요가 감소되어 전자산업의 부가가치는 감소할 수 있다. 분석결과, 미국의 전자 산업에서 산업의 정보기술 자본의 증가는 산업의 부 가가치를 증가시키지 못하였으나, 산업의 근로자 1 인당 정보기술 자본의 증가는 산업의 근로자 1인당 부가가치 증가에 긍정적인 영향을 주었다. 또한, 미 국 전자산업에서 정보기술 자본의 증가는 근로자 수 를 감소시키는 결과를 보이고 있다.

Although a significant amount of research has examined the effect of broadband on the rise of employment, the majority of this work has been focused on general population's employment, with little attention paid to the effect of broadband may have on social minority employment, i.e., disabled. Motivated from this research gap, we empirically examine the effect of the broadband use on disabled employment in the United States during 2013–2016 using a county level panel data set. We find evidence that, on average, broadband use increases the disabled employment. This research contributes to the literature addressing the positive effect of Information Systems (IS) on labor market, by addressing how the broadband reshapes the disabled employment. We hope our findings help researchers, governments, and law enforcement entities that endeavor to include the disabled in labor market and our society.

Thumbnail image is one of the most common forms of video visualization used in online video platforms that let viewers to catch a glimpse of the content before watching the whole video. In recent years, leading online video platforms have adopted the feature of custom thumbnails with which video creators can actively generate or edit images to promote the content. Although prior literatures have revealed visual presentation to significantly influence human attention and purchase decisions, there has been little to no empirical study on whether and which visual features of a video thumbnail are effective in driving more views. In this paper, we conduct an exploratory study on the effect of thumbnail images on video views with a rich data set from the largest video-hosting platform, YouTube. Based on image features extracted from machine-learning models, thumbnail design factors associated with the video views are identified using fixed-effect models.

에어비앤비, 우버로 대표되는 공유 경제 서비스에서는 서비스 제공자와 소비자 모두 서로에 대한 불확실성을 갖고 있다. 이런 불확실성을 해소하기 위해 각 플랫폼에서는 신상 정보 등을 이용한 인증 서비스 등을 활용하고 있지만, 실제 서비스 사용자 입장에서 가장 쉽고 정확하게 사용할 수 있는 정보는 다른 사용자가 남긴 리뷰이다. 문제는 서비스 제공자와 소비자가 서로에게 리뷰를 남길 수 있는 환경에서 대부분의 리뷰가 긍정적인 편향을 가진다는 점이다. 본 연구에서는 에어비앤비 리뷰데이터를 수집하여 이런 긍정적 편향을 실제로 살펴보고 텍스트 마이닝 기법을 활용해 리뷰를 분석해본다.

Recently, online platforms based on the Peer-to-Peer (P2P) market, which enables to make transaction between individuals, have been the main players in the Internet market. Above all, the P2P rental market known as the sharing economy that allocates the extra resources of individuals to those who need them is a hot topic in academia. There are the conflicting opinions about the sharing economy. On one hand, it is argued that the creation of a surplus by using individual unutilized resources can increase an allocative efficiency of the economy. On the other hand, some researchers criticize that the fact that anyone with durable goods can do their own business causes overheats the market of durable goods. Airbnb, which is represented by the sharing economy in the accommodation market, also failed to avoid the criticism. Complaints about local residents have been continuously raised that Airbnb is disrupting the housing market by raising rents and housing prices. Cities around the world recognized the issue and have begun to introduce regulations on short-term rental to prevent the overheated housing market from Airbnb. Thus, this paper estimates the impact of Airbnb's entry on house prices including the underlying mechanisms that drive up the value of ownership of durable goods. We then identify which type of houses causes market overheats. In addition, we quantify the general effect of short-term rental policies in the U.S.. We construct a panel data structure to test empirical models. We estimated the penetration of Airbnb as a cumulative measure of Airbnb listing supply by using Airbnb's crawled snapshot from Insideairbnb at a specific time. The data related to the housing market was obtained from Zillow, which specializes in residential property transaction. We added the data that control the heterogeneous characteristics of zipcode from Census Bureau: education and income level, unemployment rate, total population, and housing status. We find that the entry of Airbnb leads to an increase in house prices with difference-indifference (DID) estimates. Further, we do additional analysis to identify underlying mechanisms in terms of the demand and supply of housing. In consequence, the entry of Airbnb decreases the supply of housing owing to homeowners holding their properties. In contrast, it increases the number of housing sales indicating the demand of the property increases. Thus, Airbnb makes the housing market to a market favorable to sellers that are more likely to raise house prices. To explore which type of houses increases in house prices, we decompose the house price index based on the number of bedrooms. We use each house price index (one, two, three and four bedrooms) as dependent variable of separate models. As a result, Airbnb listings are positively associated with house prices with one and two bedrooms while negatively associated with house prices with more than three bedrooms. To uncover the asymmetric effects, we focus on owner-occupied units that indicate the purpose of housing consumption: high owneroccupancy rate is related to the housing demand for consumption whereas low owner-occupancy rate is related to the housing demand for investment. If Airbnb enhances the incentive to invest the residential properties, the housing demand for investment would have led to Airbnb listings. We find that the housing demand for investment with one and two bedrooms generate Airbnb listings, whereas that with two and three bedrooms is not associated with the newly registered Airbnb listings. The results are consistent with the previous analysis that Airbnb listings only increase in the prices of houses with one and two bedrooms. Finally, we quantify the general effect of short-term rental policies against Airbnb. We review policies related to short-term rental of 20 major cities in the U.S. in time-ordered sequence and focus on the first regulation or policy that was conscious of Airbnb. It covers requirements of taxes, certificate and license, limitations of property type, days a year, and districts that are available at short-term rental business. We collect the date of the first announcement of policies in 10 cities from Google Search. We then create regulation as the binary variable whether a policy is declared or not in a given zipcode. We then consider an interaction term between the number of Airbnb listings and regulation. In consequence, we find that short-term rental polices attenuate the effect of Airbnb on house prices.

세계적으로 우버, 디디추싱 등 차량 공유경제가 괄 목할 만한 성장세를 보이는 가운데 국내에서는 승차 공유(카풀)를 준비하는 ICT 플랫폼 업체들과 택시산 업의 갈등이 고조되고 있다. 정부 역시 4차산업혁명 위원회를 구성해 갈등 상황을 조율하고 공유경제로 나타나는 새로운 산업을 통한 가치 창출을 추구하고 있으나 큰 진전이 없는 상황이다. 그럼에도 불구하 고 소비자의 편익 증대와 공유경제의 사회적 가치 측면에서 궁극적으로 차량공유 서비스 플랫폼은 활 성화될 것으로 예상된다. 현 시점에서 승차공유 이 용 경험자를 대상으로 승차공유 서비스 플랫폼의 수 용에 대한 영향요인을 밝혀 향후 국내의 성공적인 서비스 모델 설계를 위한 기초 연구가 필요하다.