ELDALABEEH, Abdel Rahman;AL-SHBAIL, Mohannad Obeid;ALMUIET, Mohammad Zayed;BANY BAKER, Mohammad;E'LEIMAT, Dheifallah
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.833-849
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2021
Cloud accounting represents a new area of accounting information systems. Past research has often focused on accounting information systems and its antecedents, rather than factors that adopt cloud accounting system. The purpose of this paper is to explain the factors that influence the adoption of cloud accounting in the financial sectors. This paper applied the technology acceptance model (TAM), technology-organization-environment, and the De Lone and Mc Lean model, coupled with proposed factors relevant to cloud accounting. The proposed model was empirically evaluated using survey data from 187 managers (financial managers, IT department managers, audit managers, heads of accounting departments, and head of internal control departments) in Jordanian bank branches. Based on the SEM results, top management support, organizational competency, service quality, system quality, perceived usefulness, and perceived ease of use had a positive relationship with the intention of using cloud accounting. Cloud accounting adoption positively affected cloud accounting usage. This paper contributes to a theoretical understanding of factors that activate the adoption of cloud accounting. For financial firms in general the results enable them to better develop cloud accounting framework. The paper verifies the factors that affect the adoption of cloud accounting and the proposed cloud accounting model.
This study analyzes appropriate government policy frameworks for promoting IPTV industry by studying the way of adoption and diffusion of IPTV services. Until recently, most researches on government policies for technology adoption have focused on the personal context. This research adopts two theories, i.e., innovation characteristics theory for personal context and implementation process theory for organizational context. It also hypothesizes that the innovation characteristics more influence on the behavioral intention for usage new media in the level of personal innovativeness is high. Moreover, in the level of expectancy for diffusion policy is high, the implementation of IPTV services more influences on the behavioral intention. The results by statistical analysis, it is found that the higher the level of personal innovativeness is, and the higher the level of expectancy for diffusion policy is, the more behavioral intention will be influenced by the characteristics of innovation and implementation of IPTV service. Thus it is important for government agencies to find the way to facilitate personal innovativeness as well as expectancy for diffusion policy.
This study investigated the antecedents of VR(virtual reality) headsets acceptance and the causal relationships among self-efficacy, content diversity, the perceived usefulness, the perceived easy of use, the perceived playfulness and the adoption intention. We collected 238 survey responses and formed structural equation modeling with AMOS 23.0. The results of the analysis can be summarized as follows. The diversity of contents and self-efficacy had significant effects on perceived usefulness, perceived ease of use and perceived enjoyment, thus increasing the intention of acceptance. Perceived usefulness, perceived ease of use and perceived enjoyment had significant effects on the intention of acceptance. Perceived ease of use indirectly had an effect through increasing perceived enjoyment. The price did not affect the adoption intention and marketing communication increased the intention of acceptance. The results are expected to provide useful information to the companies related to VR.
The Internet of Things (IoT) has gained enormous popularity in various fields of industry. An IoT shopping environment is considered an effective tool for convenient use by consumers. Perceived values (including convenience and privacy risks) of IoT shopping can be the main factors that influence consumers' shopping intentions. The current study proposed a research model based on a value-based adoption model, which integrated perceived benefit and sacrifice, shopping attitude, and shopping intention in an IoT shopping environment. As potential customers, participants in their 20s and 30s were recruited through a marketing research firm. Responses collected via an online questionnaire validated the proposed research model and hypothesis. The results confirmed significant, positive relationships between perceived benefit, including both remote control and access convenience, and consumers' positive attitudes toward IoT shopping. The association between perceived privacy risk and consumers' shopping attitudes was not significant. The indirect effects of two benefits of IoT shopping on shopping intention were also significant and positive. From a practical perspective, this study can help marketers and service providers manage their IoT shopping platforms or applications more effectively to attract consumers. The implications and limitations of this study are discussed. Directions for future research and development of IoT shopping environment are suggested.
As new information technology(IT) adoption continues to produce many investment opportunities, imperfectly informed IT managers keep trying to acquire credible external signals to update their knowledge on new technologies. Such learning processes usually help them to reach better IT adoption decisions. In some cases, however, the opposite of the goal is achieved. Most IT managers quickly converge to the same adoption decision independent of their private information. Interestingly, such information cascade is the outcome of each individual decision maker's rational choice. A technology acceptance model(TAM) is adopted that has been widely used to predict the end-user's acceptance of a new technology. A model with individual charact-eristics and information cascade variables is constructed to explain user's intention in adopting blogging. The model is empirically tested with surveyed data. The results show that individual characteristics and information cascades have significant impacts in the case of blogging.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.2
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pp.133-154
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2010
Recently, Internet Telephony has become increasingly popular in telecommunication industry. However, previous research on Internet Telephony has focused on analyzing specific Internet Telephonysolutions, identifyingthe Internet Telephony movement itself. The research on prediction models about Internet Telephony adoption has been minimal. The main propose of this study is to develop models for predicting transition intention from using traditional telephones to using Internet Telephony. To do so, this study uses data mining methods to analyze demands in the IT communications market and to provide management strategies for Internet telephony providers. Especially this study uses discriminant analysis, logistic regression, classification tree, and neural nets to develop those prediction models toward Internet Telephony adoption. The models are compared with each other and a superior model is chosen.
Recently, generative AI services, including ChatGPT, have garnered significant attention. These services appealed not only to digital natives, such as Generation Z, but also to digital immigrants, including seniors. This study aimed to analyze the factors affecting seniors' behavioral intention of generative AI services. A survey targeting seniors was conducted, resulting in 250 valid responses. The data were analyzed using multiple regression analysis. For this purpose, performance expectancy, effort expectancy, social influence, requisite knowledge, biophysical aging restrictions of seniors based on MATOA (Model for the Adoption of Technology by Older Adults), a research model on technology acceptance by seniors and AI hallucinations of generative AI services were set as independent variables. The empirical results were as follows: performance expectancy and social influence had a significant positive impact on seniors' behavioral intention of generative AI services. Additionally, requisite knowledge positively influenced seniors' behavioral intention of generative AI services, while biophysical aging restrictions had a significant negative effect. However, effort expectancy and AI hallucinations did not show a significant influence on seniors' behavioral intention of generative AI services. The variables were ranked by influence as follows: performance expectancy, social influence, requisite knowledge, and biophysical aging restrictions. Based on these research results, academic and practical implications were presented.
The purpose of this study is to develop a new equipment acceptance model in the industrial market and test it empirically using a field survey. To define new equipment acceptance factors of employees in the organization, we used the TAM as a useful model to analyze the acceptance process of new equipment. All of the data for the TAM were collected from the employees. Prior research studied the usage of general information technology using a computer and particular software, while we apply the TAM to the new equipment adoption. In this study, both theoretical review and empirical study were conducted and the model was set through the theoretical study which was tested through the empirical analysis. Management support and training/education were shown to have a positive effect on PU and PEOU. Personal innovativeness, management support, perceived usefulness and perceived ease of use were shown to have a positive effect on behavioral intention.
Technology acceptance model has demonstrated that technology adoption behavior can be explained by two user belief constructs: perceived usefulness and perceived ease of use. A number of studies have explored how these beliefs develop by utilizing primarily individual-level antecedents. However, because innovation and new techniques bear a direct relation to social concerns, non-individual antecedents may be necessary. Therefore, in this study, social and organizational supports are used to understand how software developers foster beliefs regarding secure coding practices. We compiled data from 83 software developers to evaluate the technology acceptance model. Our findings show that these collective antecedents can effectively explain user belief constructs and the intention to adopt secure coding methodologies. These findings imply that society and organizations offering more concrete support programs will experience smoother deployment of security-enhancing measures.
This study examined the factors influencing the intention to use smartwatches using the integrated model of technology acceptance model (TAM) and innovation diffusion theory (IDT). An online survey was conducted and the data were analyzed using the structural equation modeling (SEM). The results showed that the research model had an acceptable fit, and all paths, except for the one from the perceived ease of use to the intention to use, were supported. Regarding paths from IDT to TAM, it was observed that higher the compatibility, the users perceived greater usefulness. Additionally, both observability and trialability influenced the perceived ease of use. However, perceived ease of use affected the intention only through the mediated effect of perceived usefulness. The implication of the study lies on the major focus on the effects of users' perceptions regarding innovative characteristics of smartwatches on the intention to adopt and attempted to increase the explanatory power of the TAM and IDT by combining both.
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