mvc show pdf in div : How to insert text into a pdf using reader software application dll windows azure .net web forms 481-part1267

11
ratings  by  other  consumers  serve  as  an  input  based  upon  which  such  consumer  can  form 
expectation of product utility, and this same consumer can report her own rating to reflect her own 
consumption experience, therefore, this rating can be considered as the “output” of an information 
consumption process. When the output rating matches input ratings, it suggest that expectation is 
realistic and therefore confirmed. On the other hand, when output rating differ from input ratings, 
it suggests that expectation is unrealistic, that is, information is not corrected transferred therefore, 
and expectation is not confirmed. By observing this input-output dynamics over time, we get an 
assessment of information transfer efficiency. We model this information input-output process 
below:  
We assume that consumers’ report ratings are based on their satisfaction after consumption. That 
is, everything being equal, a satisfied consumer would post higher ratings than a dissatisfied 
consumer. Satisfaction is a function of experienced quality and expectation (dis)confirmation. 
Consumers form a priori expectation of a specific product or service based on their information 
about the product. Online ratings and reviews serve as one major information source from which 
consumers obtain product information and form expectation about a product. After consumption, 
consumers form perceptions about the actual quality level based on their consumption experiences 
(termed experienced quality). And then, consumers compare their experienced product quality to 
their  expectation,  which  could  be  the  same  or  different  from  the  expected  quality.  When 
experienced quality exceeds or falls below expectations, satisfaction is based on both experienced 
quality  and  the  level  of  disconfirmation.  Disconfirmation  is  defined  as  the  extent  to  which 
experienced quality failed to match expected quality. In a general form, Equation [1] shows this 
relationship (Anderson and Sullivan 1993). 
 

 



 

 

How to insert text into a pdf using reader - insert text into PDF content in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
XDoc.PDF for .NET, providing C# demo code for inserting text to PDF file
adding text fields to a pdf; how to insert text box on pdf
How to insert text into a pdf using reader - VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Providing Demo Code for Adding and Inserting Text to PDF File Page in VB.NET Program
how to insert pdf into email text; how to add text to a pdf file in reader
12
Where 
 
equals to satisfaction of product i at time t; 
 
denotes experienced quality of 
product i at time t.
 
denotes expected quality of product i at time t. 
Prior studies have also found the effect of negative confirmation (disconfirmation) is stronger than 
the same level of positive confirmation (Anderson and Sullivan 1993), termed as the “asymmetric 
disconfirmation”. Considering linear function of 

 

 

in Equation
, we define  and  
as the slope of negative confirmation and positive confirmation respectively. Similar to prospect 
theory (Kahneman et al 1979), perceived level of confirmation (
 

 
) is characterized as an 
asymmetric function in which  is smaller than. Negative confirmation (when 
 

 
) has a 
higher impact on satisfaction than positive confirmation (
 

 
). Equation [2] shows this 
relationship which is illustrated in Figure 2. 
 
 

 
 
 
 

 
  
 

 


 

 

  
 

 
 
The experienced quality would be the same regardless of expectation, however consumers may 
form different expectation based on the information from different platforms. As a result of the 
difference in expectation, the satisfaction level can be different depending on the disparity between 
expectation and extent of disconfirmation. Combining Equation [1] and [2], we have Equation [3] 
which shows this relationship: 
!
 


 
 
 

 
  
 

 

 
  
 

 
  
 

 
 
Products have different attributes, and consumers may have heterogeneous preferences toward 
different  attributes.  Consumers  form  expectations  of  a  product’s  utility  not  only  based  on 
information of product quality on different attributes but also on information of whether these 
attributes fit consumers’ preference, especially for products that have experience attributes that 
C# PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in C#.net
to add & insert an (empty) page into an existing to specify where they want to insert (blank) PDF page or after any desired page of current PDF document) using
add text box in pdf; add text field to pdf acrobat
VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.
page adding in C# class, we suggest you go to C# Imaging - how to insert a new empty page to PDF file DLLs for Adding Page into PDF Document in VB.NET Class.
add text pdf file acrobat; add text to pdf in preview
13
could not be ascertained before consumption. If consumers could obtain this information precisely 
and  completely,  they  will  form  precise  expectation  with  small  quality  uncertainty  and  fit 
uncertainty. In this case, we would expect no disconfirmation because experienced quality is more 
likely to reflect expected quality.  
Figure 2.  Illustration of the Utility Function 
As information  in  a  single-dimensional  rating  system  is  generally insufficient  to  reflect the 
multiple dimensional nature of product attributes, it is difficult for consumers to form a precise 
expectation about the utility. In this case, either disconfirmation occurs, which leads to a lower 
satisfaction level; or positive confirmation occurs, which leads to a higher satisfaction level. 
However, conditional on a purchase, uncertainty generally leads to a lower decision performance 
(Hong and Pavlou 2014). Consider the restaurant example, if the rating of a restaurant is one star, 
it could be interpreted as “the restaurant has really bad food”. However, this interpretation could 
be wrong. For example, it is possible that the restaurant has good food, but the consumer who rates 
it doesn’t like the service provided, hence the low rating. It is possible that additional information 
could be obtained from text reviews (Pavlou and Dimoka 2006), but it takes extra time and effort 
to read the text and obtain useful information.  This problem may also be solved by extracting 
different product attributes from review texts (Ghose and Ipeirotis 2010, Archak et al. 2011, Ghose 
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
How to insert and add image, picture, digital photo, scanned signature or logo into PDF document page in from RasterEdge.com, this C#.NET PDF image adding
how to enter text into a pdf form; how to add text to a pdf file
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Insert images into PDF form field in VB.NET. Insert Image to PDF Page Using VB. Dim doc As PDFDocument = New PDFDocument(inputFilePath) ' Get a text manager from
add text box in pdf document; adding text to a pdf document
14
et al. 2011), but it is difficult to translate text comments into ratings, even though one could identify 
the dimensions that consumers care about.  
In a multi-dimensional rating system, a product comprises n-dimensions of attributes, and each 
attribute has a separate rating. It breaks the single number (i.e., overall rating) down to multiple 
different dimensions (e.g., food quality, service, ambiance, etc.), thus conveying non-redundant 
information of the product from a single-dimensional rating system. Consumers could interpret 
ratings on different dimensions of the product and place different weights on these different 
dimensions to make their purchasing or consumption decisions. Thus multi-dimensional rating 
systems could give consumers a comprehensive understanding of the restaurants’ attributes and 
lower both the consumers’ quality uncertainty of the restaurants and fit uncertainty to help them 
pick the restaurant that best fits their preferences. In this way, a multi-dimensional rating system 
services as a better matching system. Therefore, we would essentially see that in multi-dimensional 
rating systems, the experienced quality is less likely to deviate from expected quality:  
"#$ %
 

 

&'
#$ %
 

 

('
For example, a consumer places high weight on “ambiance” but low weight on “food” might find 
a restaurant with an overall rating 4, with ambiance rating 5, food rating 2 more attractive than 
another restaurant with overall rating 4.5, with ambiance rating 3.5, and food rating 5. Formally, 
assuming consumers’ probability of receiving disconfirmation is )*+
,

, we shall have the 
following equation: 
-
 

 


.
)


)
/


 

 

Therefore, the expectation of consumer rating (based on satisfaction), on average, would be: 
0
12 5364

6
.

 
/
,7-



6
.


 

 
/
C# PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple files
options, outputOps); Divide PDF File into Two Using C#. This is an C# example of splitting a PDF to two new PDF files. String inputFilePath
how to add text box to pdf; add editable text box to pdf
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
outputOps). Divide PDF File into Two Demo Code Using VB.NET. This is an VB.NET example of splitting a PDF to two new PDF files. Dim
how to add text to a pdf document using acrobat; add text to pdf file
15
Combining Equations [4] and [6], we can get that 
812 34
&'
912 34
('
We can draw the conclusion that in a multi-dimensional rating system (as opposed to a single-
dimensional rating system), as  consumers can  form more reasonable  expectation and pick a 
restaurant that better fits their need, we should expect consumers more likely to be satisfied, and 
therefore report a higher rating. 
H1: The overall rating of multi-dimensional rating system is higher than that of single-dimensional 
rating system. 
Built  upon  the  same  rationale,  we  would  expect  that  consumers  could  self-select  into  the 
restaurants that  provide better quality  on the dimensions  they care about. As  a result,  prior 
customers’ experiences are also more likely to be replicated, leading to similar ratings. Therefore, 
we expect:  
H2: The overall rating of multi-dimensional rating system is less likely to deviate from the prior 
average than that of single-dimensional rating system.  
3.2. Moderating Effect of Price 
Prior research suggests that consumers may use price as a signal of quality before they make 
purchase decisions when they are not certain about the product quality. (Dodds et al. 1991; Grewal 
1995; Kirmani and Rao 2000; Mitra 1995; Olson1997; Rao and Monroe 1988, 1989). It has been 
observed that there is a positive relationship between ratings and prices in single-dimensional 
rating system (Li and  Hitt 2010), because high  quality products  usually  go for  high  prices. 
However,  although  high  price  may  signal  high  qualities  in  all  dimensions  for  high-priced 
C# PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in C#.net, ASP.
PDF document splitting, PDF page reordering and PDF page image and text extraction. C# Demo Code: Combine and Merge Multiple PDF Files into One in .NET.
how to add text to a pdf document; how to insert text in pdf using preview
VB.NET PDF Convert to Text SDK: Convert PDF to txt files in vb.net
Among all the DLL components, there is a PDF processing library which enables developers to convert PDF document into text file using Visual Basic .NET
how to enter text in pdf form; add text to pdf reader
16
restaurants, low price doesn’t necessarily suggest low qualities in all dimensions. Unfortunately, 
single dimensional rating system makes it more difficult to transfer the information about which 
dimension a low priced restaurant suffers that earned it the low rating, and why a low priced 
restaurant has a low rating is subject to consumers’ own interpretation, which may not be correct. 
A multi-dimensional rating system, on the other hand, makes it possible to convey that information 
to consumers so consumers have a better expectation of which dimensions they may have to 
compromise and which they don’t have to for the low price. This dimensional information enables 
better selection of restaurants according to consumers’ heterogeneous weights on the different 
dimensions. Since quality and fit uncertain is in general higher for low priced restaurants than for 
high-priced restaurants, we expect low priced restaurants to benefit more from multi-dimensional 
ratings than high priced restaurants.      
H3: The increase in ratings will be higher for low price level restaurants but not for high price 
restaurants after changing from single-dimensional to multi-dimensional rating system.  
3.3. Dimension Effect 
The literature has established that satisfaction is more sensitive to negative disconfirmation, and 
consumers are motivated to report ratings when they have negative feelings (Engel et al. 1993, 
Sundaram et al.1998, Hennig-Thurau et al. 2004). As we have mentioned before, consumers have 
different preferences. Consumers’ negative experiences with their preferred product attributes are 
more likely to evoke negative feelings. In a single-dimensional rating system, consumers are 
allowed to only report a single rating, hence this rating is more likely to reflect their negative 
feeling about certain attributes about a product. In a multi-dimensional rating system, consumers 
report ratings on different dimensions. They may report a lower number on the specific attribute 
they are not satisfied, while on the other dimensions, they could still report positive or objective 
17
ratings on other dimensions. Because consumers are able to reflect their experiences on different 
dimensions, we expect the overall ratings will then be more reflective of their objective overall 
consumption experience. Thus, we propose that: 
H4a: Ratings in single-dimensional rating systems reflect consumers’ experience in the least 
satisfied dimension in their preferences. 
H4b: Ratings in multi-dimensional rating systems reflect consumers’ average experience by taking 
all dimensions into consideration. 
4. Research Setting 
4.1. Data 
We draw upon consumer review data to address our research questions by studying websites with 
different rating systems in the context of restaurants. Restaurants have different dimensions of 
services (e.g., food, location, etc.) and have attracted a good amount of attention in the academic 
literature (Luca 2013). Our empirical analysis utilizes restaurant review data gathered from three 
leading  consumer  review  websites,  Yelp.com  (Yelp)  (covering  Nov  2004  to  April  2013), 
OpenTable.com  (OpenTable)  (covering  Nov  2012  to  April  2013)  and  TripAdvisor.com 
(TripAdvisor) (covering May 2004 to April 2013). Note that OpenTable only provides data of the 
past six months, so our analysis mainly use data from Yelp and TripAdvisor, while OpenTable is 
used as a list to draw common restaurants across the three websites and its data is also used in the 
robustness check. 
Yelp, founded in 2004, contains reviews for a variety of services ranging from restaurants to 
barbers to dentists, most reviews on Yelp are for restaurants. Like most review websites, Yelp 
18
provides a single-dimensional five star rating system. TripAdvisor contains not only the overall 
ratings but also buyer assessments of the restaurants’ dimensional characteristics. The users can 
rate any restaurant (from 1-5 stars) and they could also rate on different attributes of the restaurant, 
such as food, service, atmosphere and value.  
In the data collection process, we use three customized web crawlers. To rule out restaurant 
differences, we obtain exactly the same restaurants across the three review sites. Specifically, we 
first collect the complete set of restaurant data that OpenTable displays for New York City, NY 
(NYC), which  contains 3,000 NYC restaurants, which is the smallest set among these three 
websites. Then we match these restaurants on Yelp and TripAdvisor by restaurant names, addresses 
and phone numbers. In total, three websites have 1,207 restaurants in common. We then collect all 
available reviews for these common restaurants. For each review, we collect the time stamp when 
the review was reported, the consumer ID and the star rating (an integer between 1 and 5). Note 
that TripAdvisor has both overall ratings and dimension ratings. We also collect the star ratings for 
each dimension on OpenTable and TripAdvisor. We calculate the lowest and highest dimensional 
ratings for each restaurant on TripAdvisor. For example, if a restaurant get 5, 5, 4, and 2 on food, 
service, atmosphere and value separately, then the highest dimensional rating is 5 and the lowest 
is 2. Besides, we collect the price level of each restaurant from Yelp. In total, there are four levels: 
under $10, $11-$30, $31-$60 and above $61 which accounts 1.4%, 35.5%, 45.9% and 17.1% 
separately. Considering the percentage, we code price below $30 as low price and price above $31 
as high price. Note that even though TripAdvisor transforms from single dimensional to multi-
dimensional rating system, consumers are not enforced to provide dimensional ratings when they 
report ratings on TripAdvisor, that is, they could still just report an overall rating as in a single-
19
dimensional rating system. Because of this, we also calculate the number of dimensional ratings 
at each time. 
Note that we exclude the possibility of fake reviews as we are not able to track down fake reviews. 
Fake reviews will not pose a serious concern for this study because first, the long run effect of fake 
reviews are likely negligible (Dellarocas 2006); and second, these review websites  are spending 
a huge amount of effect in fighting fake reviews, including legislatures (CNET 2013).  
Our  key  econometric  identification  strategy  hinges  on  the  system  change  that  happened  to 
TripAdvisor with regard to its rating system.  TripAdvisor changed its rating system from single-
dimensional to multi-dimensional in January 2009, which provides us a natural experiment setting 
to test the causal effect of the online rating system change. To study the impact of system change, 
we focus on reviews one year before January 2009 when the system change happened and one 
year after January 2010. We choose this time window because it takes time to generate adequate 
multi-dimensional reviews to exert effects. The effect of the change in rating system does not 
instantly cause the ratings to increase, it rather takes time for people to go and review, so that 
information is transformed to later customers, and helps them to make better decisions and finally 
so that they give out higher reviews for the service. Another reason is one year time window also 
eliminates any possible effects caused by season. We create a unique dataset by merging data of 
TripAdvisor and Yelp by restaurant ID. In total, we have 1201 restaurants and 50153 observations. 
4.2 Difference in Difference (DID) Framework 
To identify whether there is any effect of multi-dimensional rating system on the overall ratings, 
we could compare ratings of TripAdvisor before and after its system change. However, there might 
be other factors causing the change in ratings. For example, the quality of the restaurants might 
20
increase or decrease. In this case, we can’t tell which factors cause the change in ratings. Here we 
utilize difference in difference approach. We choose the exact same restaurants on Yelp as ‘control 
group’, therefore rating trend on Yelp for each of these restaurants will serve as a proxy of any 
change in restaurant quality. Any factors related to restaurant quality changed will be controlled. 
Besides, the rating changes at TripAdvisor, after controlling for the rating trend at Yelp, will be 
due to the change of rating system. Figure 3 demonstrates the relationship.  
Figure 3. Difference in Difference Analysis 
Although we obtain the exact same restaurants on the two websites, it is not sure that whether there 
are any systematically differences between TripAdvisor and Yelp. Table 1 reports comparisons 
between average overall ratings of the two websites. We report mean ratings of TripAdvisor and 
Yelp before and after TripAdvisor changed its rating system. We also conduct paired t-tests to 
compare these mean ratings. We find that the mean rating after system change is much higher than 
the one before the change for TripAdvisor while a contrary trend is observed for Yelp. This finding 
is consistent with the view that multi-dimensional rating system helps consumers make more 
effective decisions, therefore higher ratings. We also find that the average ratings of TripAdvisor 
Documents you may be interested
Documents you may be interested