Purpose: The application of IoT is finding continuous acceptance in our daily lives, particularly, smart speakers are making life easier and convenient for consumers. This research aims to develop and test an integrated model of factors influencing consumer's adoption of voice-enabled IoT devices. Design/methodology/approach: Based on the VAM, an integrated voice-enabled IoT device adoption model is proposed. Gender differences on five constructs relating with perceived value (perceived usefulness, perceived enjoyment, perceived security risk, perceived technicality and perceived cost) was also examined through PLS-MGA technique. The usage experience of consumers was also controlled in the integrated VAM. Findings: Result shows that Perceived-Usefulness, Perceived-Enjoyment and Perceived-Cost have a strong effect on Perceived-Value. However, Perceived-Technicality and Perceived-Security-Risk are non-influential and have no significant effect on PV. Additionally, Perceived-Value and Social-Influence plays a significant role in predicting adoption intention. Gender differences also exist in consumers perception of usefulness, enjoyment and cost. In comparison to the basic value-based adoption model, the integrated model provides more insight on consumers adoption of voice-enabled IoT devices. Originality/value: Using an integrated model, this study is one of the first scholarly attempt at modelling the influential factors for adopting smart speakers i.e., voice-enabled IoT devices, with implications for improved adoption.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.3
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pp.51-70
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2013
This paper develops a model to predict the adoption and level of usage of network technology in a two-level supply chain with buyer-supplier relationships. A firm's adoption of a new technology depends not only on its own beliefs of the new technology's costs and benefits, but also on the adoption decisions of other firms in the supply chain. A model first analyzes an individual supplier's decision about a new technology adoption considering with multiple suppliers and buyers. Individual suppliers' decisions are aggregated with a population model to project how new technology diffuses across the supply chain and examine the pattern of diffusion process. This study found that as more firms adopt in initial periods, the total amount of information to the potential adopters in the population increases, and then the number of firms persuaded by the information increases as the process moves up the distribution of adoption process. We consider three factors influencing the diffusion speed of the new technology in a supply chain network : mean benefits, cost sharing, and information provision. This study examines how such factors affect the reduction of threshold levels, which implies that reductions in threshold levels have an aggregate effect by accelerating the rate of adoption. In particular, we explore relationship factors available in practice in a buyer-supplier relationship and numerically examines how these relationship factors contribute to increase the diffusion speed of the technology in a two-level supply chain.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.9
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pp.2290-2299
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2009
This study aims to analyze the importances of various SCM adoption factors suggested in precedent researches with AHP. SCM adoption factors were categorized by four types: organization factor, transaction factor, relation factor, and information factor. Each factor has sub-factors. Organization factor has five sub-factors: adoption strategy, support of CEO, maturity of information technology, development of assessment system, and innovation leadership. Transaction factor has three sub-factors: transaction period, delivery/quality,
and shared goal. Relation factor has five sub-factors: trust, collaboration, inter-dependence, conflict, and immersion. Information factor has three sub-factors: information quality, information share, and information exchange. There are sixteen sub-factors altogether. Analyzing the importances of SCM adoption factors with AHP, the importance of organization factor(.387) ranked the highest. Relation factor(.291), information factor(.167), and transaction factor(.155) followed. Putting the analysis results of primary hierarchy factors and
secondary hierarchy factors together, support of CEO(.169) ranked the highest and trust(.124), adoption strateg (.089), share goal(.081), information exchange(.069), collaboration(.064), and information share (.057) followed.
Interest in EA has been Increasing recently, however, with the coming into effect from July 2006 of the 'Information Technology Architecture Act' which requires the public sector to adopt EA. Until now, the study of EA has been focused on concepts and methodologies for the adoption of EA. The fundamental issue, however, the study on the factors affecting the adoption of EA, has rarely been explored. This thesis therefore surveyed which factors have affected the adoption of EA. The analysis found that the adoption of EA was affected by the external environmental characteristics such as rules or regulations and the level of competition in the Industry concerned, and by the organization's information technology level. However, technological aspects such as perceived usefulness or perceived ease of use - traditionally considered as critical factors in adopting information technology - were found to be less influential. These results show that in Korea we still do not regard EA as a method of optimizing the IT resources of a company. In order for EA to be widely adopted, therefore, we should Put primary emphasis on efforts to properly appreciate its technological aspects, such as its technological usefulness or convenience.
NGUYEN, Thanh Luan;NGUYEN, Van Phuoc;DANG, Thi Viet Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.225-237
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2022
The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.
Purpose: Big Data analytics (BDA) has been recognized to improve firm performance because it can efficiently manage and process large-scale, wide variety, and complex data structures. This study examines the determinants of Big Data analytics adoption toward marketing and financial performance of global logistic companies in Thailand. The research framework is adopted from the technology-organization-environment (TOE) model, including technological factors (relative advantages), organizational factors (technological infrastructure and absorptive capability), environmental factors (industry competition and government support), Big Data analytics adoption, marketing performance, and financial performance. Research design, data, and methodology: A quantitative method is applied by distributing the survey to 450 employees at the manager's level and above. The sampling methods include judgmental, stratified random, and convenience sampling. The data were analyzed by Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The results showed that all factors significantly influence Big Data analytics adoption, except technological infrastructure. In addition, Big Data analytics adoption significantly influences marketing and financial performance. Conversely, marketing performance has no significant influence on financial performance. Conclusions: The findings of this study can contribute to the strategic improvement of firm performance through Big Data analytics adoption in the logistics, distribution, and supply chain industries.
In the era of disruptive change, a data-driven approach is vital to Human Resource Management (HRM) of any leading organization, for it is used to gain a competitive advantage. HR analytics (HRA) has emerged as innovative technologies since advanced analytics, i.e., predictive or prescriptive analytics, were widely used in the High Performing Organizations (HPOs). Therefore, many organizations elevate themselves to become HPOs through Data Science on the "people side." This paper proposes a systematic literature review using the Literature Weighted Scoring (LWS) to develop a conceptual framework based on three adoption theories, which are the Technology-Organization-Environment (TOE), Diffusion of Innovation (DOI), and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). The results show that a total of 13 theory-derived factors are determined as influential factors affecting HRA adoption, and the top three factors are "Quantitative Self-Efficacy," "Top Management Support," and "Data Availability." The conceptual framework with hypotheses is proposed to provide a foundation for further studies on organizational HRA adoption.
Algahtani, Manar;Altameem, Abdullah;Baig, Abdul Rauf
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.219-228
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2021
The adoption of new technology in any organization will represent change, and such change needs user acceptance for its successful implementation. Saudi Arabian health centers are no exception; therefore, the current study will investigate the adoption of new technology, namely that of virtual reality (VR), within health centers in Saudi Arabia and specifically in Riyadh City. This study explores the current state of VR technology adoption, factors that influence such adoption, and the extent of this technology's efficiency when it is used for vaccinating children. The data were collected from two samples: workers in vaccination clinics who responded to a survey and a group of children who participated in the VR technology experiment. The current study proposed a model based on the unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT2), with the addition of two variables: personal innovativeness and satisfaction. The results indicated that the respondents' perceptions regarding the health centers' infrastructure in terms of adopting VR were moderate. Among the factors affecting VR adoption, satisfaction, personal innovativeness, and behavioral intention were identified as vastly influential factors. From the eight hypotheses, six were found to be supported, with their factors significantly influencing behavioral intention with regard to VR technology adoption. Besides, the experiment concerning the use of VR technology on children verified the technique's high efficiency in terms of providing pain management and fear removal. These findings support the continuity of VR technology use, expand its future application fields, and integrate this study into the literature on technology acceptance models for VR adoption, as limited studies have covered this topic; consequently, this will benefit future research in this field.
This study aimed to identify the effects of adult women's fashion innovativeness and purchase situation factors on fashion adoption. To explain women's fashion adoption at the point of clothing purchases, fashion innovativeness and 3 dimensions of purchase situation were adopted as explanatory variables. Total usable questionnaires were obtained from 801 women aged between 20 and 39. Factor analysis on purchase situation resulted in 3 dimensional structures of purchase situation: Store atmosphere, Store policy and Pre-purchase condition. Women groups divided by fashion innovativeness level showed meaningful differences in their purchase situation level and fashion adoption level. Women groups divided by 3 dimensions of purchase situation also showed significant differences in fashion innovativeness level and fashion adoption level. Fashion innovativeness, Store atmosphere and Pre-purchase condition except Store policy positively affected fashion adoption.
This research empirically investigated the influence factors on the adoption of environmental management systems (EMS) in Korean manufacturing firms. In this study, the external factors (cause factors), the internal factors (facilitating factors) and the firm specific characteristics were integrally considered. In the factor analysis, the third item (regional society) of the external factors and the first item (environmental law) of government regulation were confounded with the items of the other factors. Thus, the confounded items were removed. In the second factor analysis, no items were replicated. The results of a multiple regression analysis showed that the influence factors such as government regulation, normative pressure, top management support, environmental strategy and employees' recognition, and ratio of large shareholders have a significant impact on the construction of EMS. However, the effects of the other firm specific characteristics were not statistically significant. We also examined whether both the number of environmental personnel and the allocation of environmental resources, which are directly related with the adoption of EMS, have a moderating impact on the relationships between other internal factors and the construction of EMS. With a subgroup analysis, the moderating roles of the number of environmental personnel were empirically confirmed. Through a multiple regression analysis, the direct effects of the external factors on the adoption or construction of the internal factors were demonstrated. The effects of government regulation, normative pressure and imitative pressure on the internal factors were significant and positive. Finally, in this study, the fact that the adoption of EMS can improve the environmental performance of a firm was also empirically found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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