Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.1
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pp.37-60
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2015
As the dependence on information systems in enterprises has grown dramatically, the importance of implementing information systems in audit has been increased as well. However, there is a lact of about utilization of information system for audit process. Thus, this study is to investigate the factors that effect auditor's adopting Data Analytics to audit work. Through literature research and focus group interview, we added two factors that affect the behavioral intention to UTAUT model. We have selected performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, anxiety, task fit, behavioral intention as variables and verified hypotheses based on survey questionnaires from auditors. As a result, it was found that performance expectations, social influence, task fit influenced the behavior intention. In Addition, we analyzed adding two variables, IT-related work experience and type of auditor as moderate variable. This study has an implication for companies to motivate implementation as well as activation of Data Analytics technique.
The purpose of this study was to examine the intention of consumer acceptance of technology in agricultural production by applying the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to smart farm. In particular, this study analyzed the intention to accept the technology of agricultural students, farmers, start-up farmers, returning farmers, and returnees in the general manufacturing industry and high-tech industries, and in agricultural sectors corresponding to primary industries. The results showed that performance expectancy, social influence, facilitating conditions, IT development level, and reliability had a significant influence on the intention to use smart farm technology. However, effort expectancy and price value were rejected because no significant impact on use intention was tested. In addition, the influences of the variables showing their influence were reliability (β=.569) > IT development level (β=.252) > social influence (β=.235) > performance expectancy (β=.182) > facilitating conditions (β=.134).
The purpose of this study is to verify the extended technology readiness and acceptance model according to the characteristics of technology for the continuous use motive of SNS users. In particular, we conducted a comparative study on the differences in technology readiness and acceptance model between countries through the empirical analysis of the users of SNS in Korea and China with different technological and cultural environments. The results of this study are as follows; First, Positive technology readiness index has a positive effect on performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions, which are variables of UTAUT. Positive technology readiness also has a positive effect on Enjoyment, which is added in this study. Second, negative technology readiness index has negative effect on performance expectancy and social influence, which are variables of UTAUT. In addition, negative technology readiness index has not a significant effect on enjoyment, which was added in this study. Finally, the relationship between technology readiness index, motivation for technology acceptance, and continuously intention to use has a partially different influence on the Korean and Chinese users. Based on the results of this study, this study suggested academic implications and practical implications.
Contemporary consumers' acceptance of second-hand products has been increasingly improving worldwide, especially in China. Based on the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, we developed and empirically validated a research framework to predict consumers' motivation to use re-commerce platforms. We explored the diverse factors influencing mobile commerce usage through re-commerce platforms. Furthermore, this study investigated the role of gender differences as a factor moderating the association between several constructs and the intention to use re-commerce platforms. A total of 226 consumer responses were collected. The results indicated that hedonic motivation, performance expectancy, consumer habits, social influence, and price value affect consumers' attitudes toward re-commerce platforms. The effects of the attitude toward re-commerce platforms on the intention to use these platforms were also statistically significant. When effort expectancy, hedonic motivation, and consumer habits in re-commerce platform usage increase, male consumers' attitude toward its usage, in particular, also increases. Meanwhile, when performance expectancy, hedonic motivation, and consumer habits in re-commerce platform usage increase, the attitude toward its usage increases among female consumers. Moreover, our results indicate that the two gender groups present different characteristics regarding re-commerce platform usage. Therefore, this study offers a theoretical basis for future analyses of second-hand trade.
Purpose: The purpose of research is to explore the factors influencing the intention to adopt altcoin investments, based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology. Through this, it seeks to elucidate the key factors impacting altcoin investment adoption, and provide a comprehensive understanding of the crypto-currency market and investor behavior. Methods: This study analyzed factors affecting altcoin investment intentions using frequency and descriptive analyses, and verified socio-demographic differences with t-tests and ANOVA. Exploratory factor and correlation analyses were conducted for research tool validity and relationship assessment among variables. Hypotheses were tested through regression analysis, integrating control, independent, and moderating variables, along with interaction terms, to establish the model and examine moderating effects. Results: As a result, it is revealed that higher age and experience in crypto-currency investment are associated with intention to invest. Among the independent variables, performance expectancy, social influence, facilitating conditions, and personal innovativeness have positive effects to investment intention to invest, while effort expectancy had a negative effect. The moderating variable, perceived risk, also negatively affected the intention to invest. Notably, significant moderating effects of perceived risk were observed in the relationships between investment intention and both performance expectancy and personal innovativeness. Conclusion: This study provides empirical verification into consumers' intentions to invest in altcoins, offering insights into investors' behavior and decision-making processes based on a practical understanding of altcoin investment acceptance.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.4
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pp.993-1001
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2021
This study aims to determine the factors influencing student performance using the teaching and learning process through e-learning based on the unified theory of acceptance and use technology (UTAUT). This study also sets out to propose additional variables to expand the UTAUT model to be more suitable to use in higher education. This research conducted a literature review, expert interviews, and a self-administered survey involving 200 students at tertiary institutions in Riau province, Indonesia. The questionnaire data were analyzed using SmartPLS 2. This study shows that UTAUT constructs, namely, social influence, facility conditions, and effort expectancy have a significant influence on student behavior and performance, while the performance expectancy variable shows no significant effect. The additional variables, including lecturer characteristics, external motivation, and organizational structure, directly affect student performance. However, concerning student behavior, motivation and environment are the only variables with a significant effect. The results of this study suggest the behavior deteminant such as lecturer characteristics, motivation and environment, and organizational structure improve student performance. This study investigates factors affecting the performance of university students through the learning employing e-learning by developing the UTAUT constructs to include the lecturer characteristics, motivation and environment, and organizational structure in improving student performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.1
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pp.75-95
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2020
Smart Factory is the decisive factor of the Fourth Industrial Revolution and is a key field for national competitiveness. Until now, most smart factory research has focused on policy and technology. In order to spread more technology, it is necessary to study what factors influence the adoption of smart factory technology in the enterprise. Nevertheless, little research has been done. In this study, based on the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology), which has been proved through many years of research, I have studied the factors that influence the acceptance of smart factory technology. As a result of research, performance expectancy, social influence, and facilitating conditions of UTAUT model had a positive(+) effect on behavior intention. Their relationship of influence was in the order of performance expectancy (β = .459)> facilitating conditions (β = .212)> social influence (β = .210). However, it was found that the effort expectancy did not affect the behavior intention, and the impact of the newly perceived risk on the behavior intention to use was not confirmed. The main reason is that the acceptance of smart factory technology is not a matter of personal interest but a matter of organizational choice. Trust, on the other hand, was found to be partially mediated between performance expectancy, facilitating conditions, social influence and behavior intention. For many years, many researchers have validated the UTAUT, which has been validated through various empirical studies. It is academically meaningful to begin the study of factors affecting the acceptance of smart factory technology in terms of the UTAUT. In practice, it is necessary to provide SME employees with more information related to the introduction of smart factories, to provide advanced services related to the establishment of smart factories, and to establish a standardized model for each industry.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.2
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pp.150-156
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2017
In July, 2015, the Korean national assembly passed 'Act on Capital Markets and Financial Investments,' and therefore, it was expected that the crowd funding would be activated owing to a variety of fundraisings and investments. Hence, for the success of the crowd funding, this paper tried to identify the factors affecting the funding. In this study we analyzed the core variables of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology(UTAUT) and their perceived risks on the crowd funding participants' intentions as well as the mediating effects of the attitudes; the core variables of UTAUT were performance expectancy, perceived risk, facilitating conditions, social influence, and the like. As a result, it was found that such facilitating conditions as performance expectancy and social influence would affect crowd funding participants' intention positively, but that effort expectancy and perceived risk would not significantly affect their intention. On the other hand, as a result of testing the mediating effects of the attitudes, it was found that performance expectancy and social influence would have significant mediating effects on participants' intention.
This study aims to investigate the causal relationship between variables of UTAUT2 model and the acceptance intention by Netflix and Wavve intention to adopt and acceptance intent by plan package. The results indicate that (1)First, the intention of Netflix adoption was influenced by performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation, price value, and habit; (2) the intention of wave adoption was influenced by performance expectancy, social influence, price value, and habit. (3)in the acceptance intention of Netflix's acceptance intent by plan package, price value and habit, performance expectancy and habit influenced on the acceptance intent of premium plan, and did not affect the standard plan; (4) in the acceptance intention of the basic plan by the Wavve plan, the price value had a negative effect on the acceptance intention of the basic plan, and the habit had a positive effect.The social impact on the acceptance intention of the standard rate plan, the price value and habit of the acceptance intention of the premium rate plan were affected.
Purpose: The purpose of this study was verifying factors that affect to intention to use AI financial services and finding a way of building an user oriented AI ecology. Methods: This study used the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model with independent variables such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, trust, personal innovativeness and AI understanding as moderating variable. The data was collected through online & offline survey with questionnaire from 330 financial customers. Results: As a result, the analysis suggested that the performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness are statistically significant to the intention to use AI. It was also found that AI knowledge of users differently influence the intention to use through the moderating effect on the facilitating conditions. Conclusion: Performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness have positive causation to the intention to use in AI financial service. On the facilitating conditions, unlike other variables, it was found that the user's intention to use was different by the level of AI understanding. It means that customers could have the strong intention to use AI even though they don't have enough pieces of knowledge on the factors. Customers seem to be of recognition that the technology has certain benefits for themselves. The facilitating factors are significantly affected by AI understanding and differently effect on the intention to use AI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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