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      웹 검색트래픽을 활용한 소비자의 기대주기 비교 연구 = 네이버와 구글 검색을 중심으로

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      https://www.riss.kr/link?id=A99883373

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      국문 초록 (Abstract)

      신기술을 발견하고, 사회적 변화를 예측ㆍ설명하기 위해 여러 가지 형태의 기술 수명주기 모델이 개발되어 활용되어 왔는데, 그 중에서 가트너(Gartner)사가 소개한 기술 기대주기(hype cycle) 이...

      신기술을 발견하고, 사회적 변화를 예측ㆍ설명하기 위해 여러 가지 형태의 기술 수명주기 모델이 개발되어 활용되어 왔는데, 그 중에서 가트너(Gartner)사가 소개한 기술 기대주기(hype cycle) 이론은 현장에서 자주 활용되고 있으며 그 효과를 인정받고 있다. 그러나 널리 통용되는 인기에 비해서 현재 연구 문헌에서는 이론적 프레임과 관계 및 실증에 대한 고려가 부족했다. 본 연구에서는 이런 기대주기 모델의 새로운 실증적 측정 방법으로 제시된 웹 검색트래픽을 활용해 국내와 해외의 기대주기를 비교했다. 기존 연구에서 특정 제품이나 특정 국가에만 한정되었던 기대주기 분석을 검색트래픽을 활용해 비교 분석을 시도했다. 먼저 동일 제품에 대한 국가간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 신차판매점유율을 비교했는데, 국가간 기대주기의 유사성을 확인했으며, 통계적인 유의미성도 확인했다. 다음으로 동일 국간에서 제품간 기대주기의 차이를 확인하기 위하여 검색트래픽과 보급률을 비교해 보았는데, 역시 버블기의 정점 시기라는 측면에서 제품간 기대주기의 유사성도 확인했다. 본 연구는 검색트래픽을 활용한 사회현상 설명이나 기대주기 모델의 객관성과 설명력을 높이는데 크게 기여할 수 있으며, 나아가 마케팅 전략 수립과 같은 실질적인 기업전략 수립에까지 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In an effort to discover new technologies and to forecast social changes of technologies, a number of technology life-cycle models have been developed and employed. The hype cycle, a graphical tool developed by a consulting firm, Gartner, is one of th...

      In an effort to discover new technologies and to forecast social changes of technologies, a number of technology life-cycle models have been developed and employed. The hype cycle, a graphical tool developed by a consulting firm, Gartner, is one of the most widely used models for the purpose and it is recognised as a practical one. However, more research is needed on theoretical frames, relations and empirical practices of the model.
      In this study, hype cycle comparisons in Korean and global search websites were performed by means of web-search traffic which is proposed as an empirical measurement of public expectation, analysed in a specific product or country in previous researches. First, search traffic and market share for new cars were compared in Korea and the U.S. with a view to identifying differences between the hype cycles in the two countries about the same product. The results show the similarity between the two countries with the statistical significance. Next, comparative analysis between search traffic and supply rate for several products in Korea was conducted to check out their patterns. According to the analysis, all the products seem to be at the “Peak of inflated expectations” in the hype cycles and they are similar to one another in the hype cycle.
      This study is of significance in aspects of expanding the scope of hype cycle analysis with web-search traffic because it introduced domestic web-search traffic analysis from Naver to analyse consumers" expectations in Korea by comparison with that from Google in other countries. In addition, this research can help to explain social phenomina more persuasively with search traffic and to give scientific objectivity to the hype cycle model. Furthermore, it can contribute to developing strategies of companies, such as marketing strategy.

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      목차 (Table of Contents)

      • 국문요약
      • ABSTRACT
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행 연구 분석
      • Ⅲ. 연구 방법론 및 사례
      • 국문요약
      • ABSTRACT
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행 연구 분석
      • Ⅲ. 연구 방법론 및 사례
      • Ⅳ. 연구 결과
      • Ⅴ. 토의
      • Ⅵ. 결론 및 연구의 제한점
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 전승표, "혁신 제품의 사용자 수용 분석 방법에 관한 연구" 한국과학기술정보연구원 2013

      2 이호신, "웹 검색트래픽을 활용한 소비자의 속성" 19-28, 2012

      3 강준만, "션샤인 지식노트" 인물과 사상사 2008

      4 이재현, "모바일 미디어와 모바일 사회" 커뮤니케이션북스 2004

      5 전승표, "기대주기 분석을 활용한 수요예측 연구: 하이브리드 자동차의 사례를 중심으로" 한국기술혁신학회 14 : 1232-1255, 2011

      6 이호배, "awkins의 소비자행동론 11판" ㈜지필미디어 2011

      7 Ernst, H., "The use of patent for technical forecasting: the diffusion of CNC- technology in the machine tool industry" 9 (9): 361-381, 1997

      8 Jun, S. -P., "The possibility of using search traffic information to explore consumer product attitudes and forecast consumer preference" 2013

      9 Osterwalder, A., "The Business Model Ontology. A Proposition in a Design Science Approach" Ecole des Hautes Etudes Commerciales 172-, 2004

      10 Daim, T. U., "Technology diffusion: forecasting with bibliometric analysis and Bass model" 11 (11): 45-55, 2009

      1 전승표, "혁신 제품의 사용자 수용 분석 방법에 관한 연구" 한국과학기술정보연구원 2013

      2 이호신, "웹 검색트래픽을 활용한 소비자의 속성" 19-28, 2012

      3 강준만, "션샤인 지식노트" 인물과 사상사 2008

      4 이재현, "모바일 미디어와 모바일 사회" 커뮤니케이션북스 2004

      5 전승표, "기대주기 분석을 활용한 수요예측 연구: 하이브리드 자동차의 사례를 중심으로" 한국기술혁신학회 14 : 1232-1255, 2011

      6 이호배, "awkins의 소비자행동론 11판" ㈜지필미디어 2011

      7 Ernst, H., "The use of patent for technical forecasting: the diffusion of CNC- technology in the machine tool industry" 9 (9): 361-381, 1997

      8 Jun, S. -P., "The possibility of using search traffic information to explore consumer product attitudes and forecast consumer preference" 2013

      9 Osterwalder, A., "The Business Model Ontology. A Proposition in a Design Science Approach" Ecole des Hautes Etudes Commerciales 172-, 2004

      10 Daim, T. U., "Technology diffusion: forecasting with bibliometric analysis and Bass model" 11 (11): 45-55, 2009

      11 Schilling, M. A., "Strategic Management of Technological Innovation" McGraw-Hill Education 2010

      12 대신증권, "Small Cap Report: 씨엔에스" 대신증권 리서치센터 2006

      13 정동빈, "SPSS 시계열 수요예측Ⅰ" 한나래아카데미 2009

      14 Järvenpää, H. M., "Patent and publishing activity sequence over a technology's life cycle" 78 : 283-293, 2011

      15 Lui, C., "On the predictability of the U.S. elections through search volume activity" 165-172, 2011

      16 Fenn, J., "Mastering the Hype Cycle: How to Choose the Right Innovation at the Right Time" Harvard Business School Press 3-88, 2008

      17 Kotler, P., "Marketing Management 13th edition" Prentice Hall 2008

      18 Dahlberg, T. U., "Internet Hype Overreaction - and what we can learn from it" Department of Information Systems Science, Helsinki School of Economics 17-, 2001

      19 Watts, R., "Innovation Forecasting" 56 : 25-47, 1997

      20 Fenn, J., "Hype Cycle 2010: Tips to Optimize Your Technology Portfolio" Gartner Inc 2010

      21 Romiszowski, A., "How's the E-learning Baby? Factors Leading to Success or Failure of an Educational Technology Innovation" 44 : 5-27, 2004

      22 Järvenpää, H. M., "Empirically detecting the Hype Cycle with the life cycle indicators: An exploratory analysis of three technologies" Industrial 2008

      23 Rogers, E. M., "Diffusion of innovations" Free Press 2003

      24 Lind, J., "Convergence: History of Term Usage and Lessons for Firm Strategists" 2004

      25 Hawkins, D. I., "Consumer Behavior: Building Marketing Strategy" McGraw Hill Higher Education 2009

      26 Lente, H. V., "Comparing technological hype cycles: Towards a theory" 80 (80): 1615-1628, 2013

      27 Tancer, B., "Click - What Millions of People Are Doing Online and Why It Matters" Hyperion Books 2008

      28 Jun, S. -P., "An empirical study of users’ hype cycle based on search traffic: the case study on hybrid cars" 91 (91): 81-99, 2012

      29 Järvenpää, H. M., "An empirical study of the existence of the Hype Cycle: A case of DVD technology" 1-5, 2008

      30 Jun, S. -P., "A study of the method using search traffic to analyze new technology adoption" 81 (81): 82-95, 2014

      31 Martino, J., "A review of selected recent advances in technological forecasting" Technology Forecasting and Social Change (TFSC) 719-733, 2003

      32 Bass, F. M., "A New Product Growth for Model Consumer Durables" 50 (50): 1825-1832, 2004

      33 Jun, S. -P., "A Comparative Study of Hype Cycles Among Actors within the Socio-Technical System: With a Focus on the Case Study of Hybrid Cars" 79 (79): 1413-1430, 2012

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      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.31 1.31 1.14
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.21 1.2 1.278 0.16
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