Die anhaltende Endemiephase von COVID-19 hat zu einem stetigen Anstieg der internationalen Reisenden geführt. Die Credit Finance Association gab bekannt, dass die Auslandsausgaben für persönliche Debitkarten von sieben Kreditkartenunternehmen ab dem dritten Quartal 2023 im Jahresvergleich um etwa 38 % gestiegen sind.
Umfassende Einblicke in die Kartennutzung und Flughafenaktivitäten sind entscheidend für das Verständnis der gesellschaftlichen Veränderungen während dieses Übergangs zur endemischen Phase. Jüngste Berichte über den Einsatz maschineller Lerntechnologie zur Entschlüsselung sich verändernden Verbraucherverhaltens haben für Aufsehen gesorgt.
Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Jonghun Kam und Ph.D. Kandidat Jiam Song von der Abteilung für Umweltwissenschaften und -technik an der Pohang University of Science and Technology (POSTECH) wandte eine fortschrittliche statistische Technik, die Hauptkomponentenanalyse, auf Big Data von Online-Shopping-bezogenen Internet-Suchaktivitätsvolumendaten an, die am NAVER verfügbar sind DataLab-Plattform.
Ziel dieser Studie war es zu verstehen, wie die COVID-19-Pandemie die Online-Konsumpsychologie und das Online-Konsumverhalten der Menschen beeinflusst hat. Diese Forschung wurde veröffentlicht in Geistes- und sozialwissenschaftliche Kommunikation.
Bei der Protokollierung werden Aktivitäten innerhalb eines Systems oder einer Website erfasst. Bei der Datenprotokollierung werden diese Informationen aufgezeichnet und gespeichert. Unternehmen nutzen die Datenprotokollierung, um Produktsuchmuster zu überprüfen und aufkommende Einkaufstrends zu erkennen. Insbesondere ein Anstieg des Suchvolumens nach einem bestimmten Produkt deutet auf eine erhöhte Nachfrage hin und veranlasst Unternehmen, neue Strategien für die Bestandsverwaltung zu entwickeln.
Die führende koreanische Suchmaschine NAVER bietet durch Datenprotokollierung Zugriff auf Daten zu Online-Shopping-Produktsuchaktivitäten. Unter Nutzung dieser Ressource setzte das Forschungsteam fortschrittliche statistische Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ein, um die wichtigsten Suchmuster aus über 1.800 Online-Produktsuchdatensätzen von 2017 bis 2021 zu extrahieren. Darüber hinaus sechs Indikatoren, darunter der Schweregrad von COVID-19 und die Regierungspolitik Stringenz wurden genutzt, um den Zusammenhang zwischen den Pandemiewellen und dem Konsumverhalten zu erfassen.
Die Studie ergab, dass Online-Suchanfragen in den Kategorien „Gesundheit und Alltagsleben“ in Zeiten strenger Einschränkungen externer Aktivitäten, wie sie z.
Mit der Zeit und der Lockerung der Regierungspolitik ließen die Ängste der Menschen vor COVID-19 nach und die Online-Suche nach zollfreien und reisebezogenen Produkten nahm zu. Die Suchmuster der Menschen haben sich als Reaktion auf die Schwere von COVID-19 und Änderungen in der Präventionspolitik der Regierung verändert.
Das Forschungsteam erläuterte diese Verhaltensänderung, indem es die Phasen „Reagieren“, „Bewältigen“ und „Anpassen“ in das Rahmenwerk „Reacting Coping Adapt“ (RCA) einführte. Während der Reaktionsphase passten Einzelpersonen ihr Kaufverhalten als Reaktion auf wahrgenommene Pandemierisiken an. In der Cope-Phase begannen sie, neue Kaufmuster anzunehmen. Schließlich etablierten und stabilisierten sie in der Adapt-Phase neue Kaufgewohnheiten.
Professor Kam betonte die Bedeutung von Big Data und erklärte: „Das Verständnis und die Vorhersage der Online-Konsumpsychologie und Suchmuster der Menschen während Pandemien und anderen globalen Krisen ist für die Risikobewertung von Unternehmen und das Lieferkettenmanagement von entscheidender Bedeutung.“
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Jiam Song et al., Belege für die zeitlich unterschiedlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf Online-Suchaktivitäten im Zusammenhang mit Einkaufsprodukten in Südkorea, Geistes- und sozialwissenschaftliche Kommunikation (2023). DOI: 10.1057/s41599-023-02183-y