Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.6
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pp.29-46
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2019
This study analyzed the factors influencing the technology acceptance of the general public in the drones and ARs, one of the key technologies of the industry 4.0. The theoretical basis was the extended unified theory of acceptance and use of technology model(UTAUT2), which uses performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and hedonic motivation as factors common to both services. The price value factor was excluded considering that most ARs were free, and the perceived risk factors, including privacy, which were not in UTAUT2, were included because they are important factors for ICT technology acceptance. The hypothesis was tested by structure equation model. Social influence and hedonic motivation had a positive(+) effect on intention to use technology. On the other hand, in the case of effort expectancy, neither the AR nor the drone had a significant influence on intention to use technology. Furthermore, performance expectancy had a positive(+) effect on intention to use in AR, but no significant influence was found out in drones. On the contrary, in the case of the facilitating conditions, the influence of the drones was positive (+), but the relation of AR was not investigated. The perceived risk was tested for the negative (-) influence of use intention of AR, but no significant relationship was found out for the drones. Among the significant influencing factors, hedonic motivation was the most powerful factor in AR and drones. Theoretical and practical implications are presented based on these results.
As smart devices have proliferated and network speed and accessibility of mobile have accelerated, mobile cloud services that can do the same tasks by various devices are promoted. This paper explores the analysis of use intention of mobile cloud services and influencing factors. We develop and apply a convergence technology acceptance model which combines TAM, VAM and UTAUT. The proposed model verifies some hypotheses to aware the significant factors of use intention of mobile cloud services with TAM, VAM and UTAUT including additional mobile cloud service characteristics such as mobility, high availability, easy accessibility and scalability. Eventually, this research can not only help users gain insights into mobile cloud service use intention, but also help mobile cloud service providers to develop more effective mobile cloud service and their business strategy in the future.
Saleem, Naifa E.;Al-Saqri, Mohammed N.;Ahmad, Salwa E.A.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.6
no.2
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pp.5-27
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2016
This research aims to explore the acceptance of Moodle as a teaching and learning tool by the faculty of the Department of Information Studies (IS) at Sultan Qaboos University (SQU) in the Sultanate of Oman. The researchers employed the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to examine the effects of performance expectancy, effort expectancy, social influence and facilitating conditions on the behavioural intention of SQU faculty members to employ Moodle in their instruction. Data were collected by the interview method. Results showed the emergence of two faculty groups: one uses Moodle and one does not use Moodle. In group that uses Moodle, performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions and behavioural intention are positively related, thereby influencing the faculty members' use behavior. In addition to the aforementioned UTAUT constructs, four additional factors affect Moodle's adoption. These moderators are gender, age, experience and the voluntariness of use, amongst which gender exhibits the least influence on Moodle adoption. That is, male and female faculty generally both use the learning platform. Although some members of the group that does not use Moodle exhibit optimistic performance expectancy for technology, the overall perception in this regard for Moodle is negative. The other UTAUT constructs exert no influence on this group's adoption of the learning platform.
The objective of this study is to investigate the intention to adopt smart wear, based on extended UTAUT model. We examined the effects of performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), hedonic motivation (HE), social influence (SI), facilitating conditions (FC), and price value (PV) on the intended adoption of smart watch and smart shoes, respectively. In addition, moderating effects of gender, age, and innovation resistance were examined. An online survey was conducted, comprised of 2030 consumers who were aware of smart watch or smart shoes. In total, 393 responses were analyzed. About 50.4% were male, and 44.8% were in their 20's. An exploratory factor analysis generated five factors - PE & HM, EE, SI, FC, and PV- which were employed as independent variables in the multiple regression models. PE & HM, PV, and SI influenced on the intention to use both smart devices. FC showed the significant effect only on the intention to adopt the smart watch. In terms of gender differences, SI and PV were the important predictors of the intention to adopt the smart watch in the female group only. With respect to age difference, SI was very effective in explaining the intention of individuals in their 30's to adopt smart wear. Among the low innovation resistance group, SI was significant predictor, while PE & HE and PV were significant among the high resistance group. The findings provide useful information about the possibility of the adoption of smart wear, and new insight into market segmentation.
This study was to identify the factors affecting nurses' use intention of digital healthcare and the moderating effect of clinical career based on the UTAUT model. The items were composed by performance expectancy 3 items, facilitation condition 3tiems, and perceived risk 3 items. CFA was performed to verify the construct validity. As a results, average variance extracted (AVE) was .5 or higher, and construct reliability (CR) was .7 or higher. Model fit was confirmed as CMIN/df=1.797, GFI=.955, CFI=.979, TLI=.968, IFI=.979, and RMSEA=.063. The internal reliability was .93 for performance expectancy, .84 for facilitating conditions, and .64 for perceived risk. Performance expectancy, facilitating condition, and perceived risk had a significant effect on use intention, and clinical career showed a moderating effect(t=-2.159, p=.032). Therefore, in order to enhance the use intention of digital health care, performance expectancy, and facilitating conditions should be raised and perceived risk should be reduced.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.187-188
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2019
2018년 12월 20일부터 '제로페이' 시범 서비스를 시작했으며, 2019년 3월 이후 본격적으로 정식 서비스를 시작해 전국으로 확대한다는 방침이다. 이론적 배경으로부터 도출된 가설을 검정하기 위해서 제로페이 사용자를 대상으로 편의표본추출법을 채택하여 설문 조사를 진행할 예정이다. 실증분석에서는 제시된 가설들의 영향 관계를 분석하고 이전 측정항목의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 신뢰성 분석 및 타당성 분석을 실시한다. 또한 각 변수들 사이의 판별타당성과 변수간의 방향의 정도를 확인하기 위하여 상관관계분석을 실시하고, 경로모형과 가설을 검정한다. 본 연구를 통해 사용자들의 제로페이의 수용에 대한 결정요인을 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이며, 관련 연구자나 실무자들은 물론 제로페이 서비스 기업들이 활용할 수 있는 마케팅 전략방안을 제시하고자 한다.
To achieve the widespread use of Mobility as a Service (MaaS), a novel transportation platform, it is important to increase consumers' intention to use MaaS. Therefore, this study clarifies the determinants of consumers' intention to use MaaS based on the UTAUT2 model. The research model is tested using structural equation modeling based on data from a web-based questionnaire survey of Japanese consumers. The results show that performance expectancy, social influence, hedonic motivation, and price value have significant effects on the intention to use MaaS. Moreover, the relationship between the intention to use MaaS and independent variables is moderated by old age. Theoretical and practical implications are discussed based on the findings.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.29
no.5
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pp.13-25
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2022
The purpose of this study is to explore the factors that influence the purchase of AI speakers in China. We integrate the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and Task-technology fit (TTF) model into one model and put forward assumptions. According to the characteristics of AI speakers, we selected 6 independent variables, such as Performance Expectation, Effort Expectation, Social Influence, Facilitating Conditions, Task and Technology-characteristics. The final impact on purchase behavior is evaluated through Task-technology fit and purchase intention. After counting 478 samples, through SPSS22.0 and AMOS analysis, hypotheses have been proved by strong experimental data, except facilitating conditions. These results also imply that improving the technical level of AI speakers and enhancing consumers' purchasing intention are the central line of marketing. Based on this, we put forward several suggestions to marketers, including strengthening the research and development of AI speaker technology, and building a circle of friends of AI speakers.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.3
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pp.153-168
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2019
Augmented Reality(AR) has been one of the important technologies of the 4th industrial revolution. Consumer acceptance of new technologies is substantial issue for market expansion, but there have been few empirical studies on factors that affect the acceptance or use intention of AR. In this study, we have explored and analyzed the factors influencing technology acceptance based on the extended unified theory of acceptance and use of technology(UTAUT2) model in the AR business and have discussed it with comparison with existing research based on this analysis. The results of this study suggest that the main variables of the existing UTAUT1 model had significant positive effect on the intention to use, such as performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions and hedonic motivation, habits of UTAUT2. In addition, perceived risk introduced in this study had a negative effect on intention to use. Furthermore, the impact between these two factors have been effort expectancy(${\beta}=.294$)>habits(${\beta}=.268$)>hedonic motivation(${\beta}=.266$)>performance expectancy,(${\beta}=.263$)>facilitating conditions(${\beta}=.233$)>perceived risk(${\beta}=-.094$). The impact of social influence did not have a significant effect on intention to use. The intention to use was analyzed to have a significant positive effect on the actual use and recommendation intention. On the other hand, the hypothesis that the age and gender has played a moderating role between independent variables and the intention of use were investigated. Age was found out to play a role as a moderator between social influence, facilitating conditions, hedonic motivation, habits and intention to use. In the same way, gender has been shown to play a moderating role between facilitating conditions, perceived risk and intention to use. Academic and practical implications are suggested based on the results of this study.
In this study, the concept of eXtended Reality Devices(XR) is defined, how it is applied by industry and how it will develop in the future, and based on the expanded integrated technology acceptance theory and innovation resistance, We tried to confirm through empirical analysis how the influencing variables affect. We carry out the analysis of the hypotheses using PLS Structural Equation Modeling. According to the empirical analysis results, this study confirms that innovativeness has a significant effect on UTAUT2's acceptance variables(performance expectation, effort expectation, hedonic motivation, price value) for XR devices, and these variables affect attitudes and acceptance of XR. and the pace of change of XR has a significant effect on perceived risk, and the perceived risk perceived by consumers mediates the pace of change and innovation resistance, and has a significant effect on innovation resistance. and innovation resistance to XR devices had a significant negative effect on acceptance. This study has its meaning because it found out that it deals expansively and comprehensively with personal innovation, the UTAUT2's acceptance variables, and the effects of perceived risk factors mediating the pace of change and resistance to innovation. In addition, it suggests that in order for innovative technologies such as XR to advance to the stage of market expansion, it is important to present strategies to reduce resistance to new technologies as much as the value to be provided to consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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