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.
Historically, the en-users' acceptance of the expert systems(ES) have generally been used as a proxy for the ES' implementation success by both practitioners and academicians. However, with regard to bank loan decisions, most loan officers approach the acquisition of an ES with apprehension. In order to overcome this skepticism, more research should focus on the behavioral aspects relate to systems acquisition and usage. This research applied Vroom's(1964) expectancy theory in an effort to predict end-users' motivation to use an ES in a bank loan decision context. Because human behaviors and judgements are nonlinear rather than linear functions, accurately predicting human behavior is very difficult. To increase the prediction power for end-users' motivation to use an ES in a bank loan decision context, this research used an artificial neural network (ANN) model. In this research, an attempt was made to evaluate adequacy of the surrogates by analyzing differences between real bank loan officers and student surrogates in applying expectancy theory to estimate bank loan officers' motivation to use ES in a bank loan decision context.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권1호
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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.
To rapidly respond to uncertainties in the business environment whilst remaining competitive, every organization needs to be able to successfully introduce and manage organizational change. Cognizant of the role of information systems (IS) as an enabler of organizational change, many organizations have paid attention to Enterprise Resource Planning (ERP) systems for successful organizational change primarily because of their change-driving forces across organizations. This study focuses attention on the role of readiness for change in the ERP systems adoption. Readiness for change described as views about the need for organizational change is posited to be an antecedent of two expectancies about the system, performance expectancy and effort expectancy, which lead to actual system use. Based on data gathered from the users of the ERP systems, structural equation analysis using LISREL provides significant support for the proposed relationships.
While a great body of information systems (IS) literature has discussed mobile banking (m-banking) services, most of these studies have focused on the adoption or acceptance phases of this technology; with little attention was given to users' intension to continue using such technology. This paper aims at investigating the most important factors that predict users' continuous intension to use m-banking services in the post-adoption phase. This paper presents a conceptualization and validation of an extended expectation-confirmation model (ECM). A total of 303 Kuwaiti users of m-banking services participated in this study. Partial least squares (PLS) of structure equation modelling (SEM) technique was used to analyze the data. The results mainly showed that users' continuous intension to use m-banking services is significantly influenced by perceived trust, satisfaction, self-efficacy, performance expectancy and effort expectancy. Theoretical and practical contributions as well as the research limitations and future directions are discussed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권1호
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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.
우리나라는 2015년 7월 '자본시장과 금융투자업에 관한 법률'이 통과됨으로써 다양한 형태의 모금개설과 투자가 이루어져 크라우드펀딩이 활성화될 것으로 전망되므로 본 논문은 성공적인 크라우드펀딩을 위해 펀딩에 영향을 미치는 요인들을 찾아내고자 한다. 이에 본 논문에서는 기대 수익, 인지된 위험, 촉진조건, 사회적 영향력과 같은 통합기술수용 모델 핵심 변수들과 인지된 위험이 크라우드펀딩 참여의도에 미치는 영향관계를 분석하였으며, 태도의 매개효과를 검증하였다. 검증결과, 성과기대, 사회적 영향력, 촉진조건은 참여의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 노력기대와 인지된 위험은 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 태도에 의한 매개효과 검증에서는 성과기대와 사회적 영향이 참여의도에 미치는 영향에 있어서만 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 UTAUT2 모델의 독립변인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락동기, 가격가치, 습관)들이 넷플릭스와 웨이브 채택의도 및 요금제 패키지별 수용의도에 어떤 인과관계를 나타내는지 살펴보는 것이다. 이를 위해 총 308명에 대한 온라인 설문조사를 통해 확인하였다. 연구결과 첫째, 넷플릭스의 채택의도에는 성과기대, 노력기대, 쾌락동기, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 둘째, 웨이브의 채택의도에는 성과기대, 사회적 영향, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 셋째, 넷플릭스의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치와 습관, 프리미엄 요금제 수용의도에는 성과기대, 습관이 영향을 미쳤으며, 스탠다드 요금제에는 영향을 미치지 않았다. 넷째, 웨이브의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치가 부적 영향을, 습관이 정적 영향을 보였으며. 스탠다드 요금제 수용의도에 사회적 영향, 프리미엄 요금제 수용의도에 대하여 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다.
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.
증강현실(AR)은 4차 산업혁명 시대의 핵심 서비스 기술 중의 하나이다. 시장 확산을 위해선 새로운 기술에 대한 소비자의 수용성 문제(public acceptance)는 대단히 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 일반 소비자들의 AR기술에 대한 수용 내지 사용 의도나 사용 행동에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적인 연구는 아직까지 많지 않다. 본 연구에서는 AR산업에 있어서 확장된 통합기술수용 모델(UTAUT2)을 기반으로 기술 수용에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고 이를 바탕으로 기존의 연구와 비교를 통해 논의를 하였다. 연구 결과 기존의 UTAUT1 모형의 주요 요인인 성과기대, 노력기대, 촉진조건 및 UTAUT2의 쾌락적 동기, 습관이 사용 의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한 본 연구에서 새롭게 투입한 인지된 위험(perceived risk)은 사용의도에 부(-)의 영향을 미쳤다. 이들의 영향 관계는 노력기대(${\beta}=.294$)>습관(${\beta}=.268$)>쾌락적 동기(${\beta}=.266$)>성과기대(${\beta}=.263$)>촉진조건(${\beta}=.233$)>인지된 위험(${\beta}=-.094$)순으로 나타났다. UTAUT1의 사회적 영향은 사용의도에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 사용 의도는 실제 사용과 추천의향에 유의한 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 한편, 연령은 독립변수와 사용 의도간 조절 역할을 할것이라는 가설 검정결과 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 습관과 사용 의도 간 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 동일한 방법으로 성별의 조절효과를 검정한 결과 성별은 촉진조건, 인지된 위험과 사용 의도 간 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 확장된 UTAUT2모델을 AR기술 수용에 처음으로 적용하여 검정했다는 점에서 학술적인 의의가 있다. 실무적으로는 쾌락적 동기와 습관이 AR기술 수용에 큰 영향을 미치는 요인임이 밝혀짐에 따라 이 부분에 대한 차별화 전략을 통해 경쟁우위를 확보해 나가는 것도 효과적인 전략이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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