Технологии использования и производительность: полевое исследование брокера рабочих станций
Технологии использования и производительности: полевое исследование Брокер рабочие станции *
РЕЗЮМЕ
Организации вкладывать деньги в технологии, в надежде, что это будет способствовать perfor
Манс, и члены организации должны использовать технологии для того, чтобы внести вклад
Тион. По этой причине важно, чтобы менеджеры и дизайнеры, чтобы понять и
предсказать использования системы. Эта статья развивает модели рабочей станции использования в области настройки
где использование системы является неотъемлемой частью работы пользователя. Модель основана на
Технология Принятие модели (ТАМ), который мы распространить на социальные нормы,
Пользователь производительности и два контрольных переменных. Брокеры и продавцов в частном
клиент группы крупных инвестиционных банков представили данные для тестирования нашей расширенной модели.
основных показателей восприятия ТАМ не предполагала использование в данном исследовании. Социальные нормы и
работу один требований являются более важными для прогнозирования использовании, чем восприятие рабочих
о простоте использования и полезности. В статье рассматриваются последствия этих результатов
и предлагает направления для будущих исследований.
Предметные области: Область исследования, является реализация, эффективность, обзор исследований,
Модели и технологии Принятие
ВВЕДЕНИЕ
Министерство торговли оценкам 45% капиталовложений в США на информационные технологии (Министерства торговли США, 1998); BusinessWeek оценкам Есть 63 компьютеров на 100 работающих в США (в том числе машин на дому), а другие рассчитаны что один из трех американских работников постоянно использует компьютер на работе. Один брокерская фирма инвестирует более $ 700 млн в новые технологии для своих брокеров. Последние слияния Бэнк оф Америка "и банк Объединенных Наций, а также КБ" Ситибанк "и Путешественники будут производить два новых компаний, каждая из которых имеет общий годовой бюджет области информационных технологий около $ 4 млрд до того, экономия от слияния.
Там будет немного вернуться от инвестиций в информационные технологии (ИТ), если работники не принимают ее или в полной мере использовать ее возможности. Как менеджеры и разработчики передовых технологий, прогнозировать ее применение и вероятность успеха при принятии инвестиционных решений? Целью настоящего исследования является модель знаний рабочих использование новых, многофункциональных, оконный рабочих станций, в том числе связь между потреблением и эффективность работы в области настройки, где использование системы является неотъемлемой частью работы работника.
Эта статья развивает модель для прогнозирования использования рабочей станции предназначены для частного клиента брокеры в крупных инвестиционных банков. Эти брокеры работают с продавцами предоставлять инвестиционные услуги для состоятельных клиентов банка. Модель также включает деятельность в этой сложных условиях работы. По сравнению с прошлым многих исследований использование технологии и эффективность работы, настоящее исследование включает в себя все следующие характеристики:
Области настройки в реальном организации,
Пользователей, для которых технология является неотъемлемой частью их работы,
Многофункциональный станцию с оконным интерфейсом и сетевые технологии,
Комплекс задач, некоторые из которых лучше поддерживается рабочее место, чем другие,
Две разные группы трудящихся выполнения различных задач, используя ту же технологию,
Возможность оценить производительность на уровне личности.
Сочетание этих функций в одном исследовании является уникальным. Например, Делоне и Маклин (1992) рассмотрели 27 исследований, использования информационных систем. Из этих исследований, 8 были проведены в лабораторных и 19 в области. Для полевых исследований, рассмотрены 11 рабочих использования систем их компаний в целом, в то время как 8 рассмотрены конкретные приложения, включая DSS, систем планирования и PERT. Ни одно из исследований, как представляется включить оконный, многофункциональный рабочих станций. В обзоре исследований технологии Принятие модели в следующем разделе, мы обнаружили, 5 из 11 исследований, участие области настройки. Из них два были почтовых систем, и никто не связано с рабочей станции. Нам не удалось обнаружить какие-либо исследования, которое включает в себя все характеристики исследовательских работ сообщили здесь.
Предварительное исследование
Там был проведен ряд исследований, внедрения и использования новых технологий, обзоры и резюме некоторых из этих исследований могут быть найдены в Свонсон (1988), Н. Делоне и Маклин (1992), а Лукас, Шульц и Гинзбург (1990) . Дэвис "(1989) Технология Принятие модели (ТАМ), основанный на теории разумного действий, разработанный Фишбейн и Ajzen (1975), широко применяются. Из-за сильной базы ТАМ в теории и на относительно большое количество исследований, которые ее поддерживают, эта модель обеспечивает отправной точкой для создания нашего исследования модели, касающиеся использования технологии и производительность.
В ходе первоначального испытания ТАМ (Davis, 1989), высокий уровень воспринимаемой полезности и воспринимается простота использования предсказать намерения использовать информационные технологии. Дэвис обнаружил, что воспринимается простота использования актов главным образом за счет воспринимается полезности повлиять на намерения использовать. (Результаты Дэвиса поддержку своей модели. Ряд других исследований также показали, ТАМ). См. таблицу в приложении "Аль краткое изложение этого исследования. Дэвис, Bagozzi и Варшавское (1989) сравнивали модель, основанная на теории разумного действий, ТАМ и найти смешанные результаты для обеих моделей, хотя и была выражена поддержка основных переменных воспринимаемых полезности и воспринимается простота в использовании, и их позитивное отношение поведенческих намерений использовать систему. Матисон (1991) и по сравнению с ТАМ теории плановых Поведение (TPB) и обнаружили, что обе модели предсказал намерении использовать, но, что ТАМ было немного лучше из эмпирических зрения.
Тейлор и Тодд (1995b) посмотрел на ТАМ и теории плановых поведения в продольном исследовании ресурсного центра. Они пришли к выводу, что теория Планируемые Поведение с разложить убеждений структуры, предусмотренной больше понимания, чем ТАМ, ТАМ, хотя получил поддержку от своих данных. В другом исследовании, извлеченные из их данных (Taylor
Venkatesh и Дэвиса (1996) расширенной программы ТАМ включить внешних факторов, которые могли бы предсказать, воспринимается полезности и воспринимается простоты использования. Они обнаружили, что для объективной оценки юзабилити системы оказывают влияние на восприятие только после непосредственного опыта с системой. Джексон, чау-чау, а Литч (1997) сосредоточены на поведенческие намерения использовать системы в области изучения ряда систем различных организаций, расширения модели включают конструкций, таких как участие пользователей. Их результаты показывают, что участие должна быть разбита на психологические и участия компонентов понять его влияние на разработку систем.
Igbaria, Zinatelli, Cragg, и Cavaye (1997) использовали расширенную версию ТАМ для изучения личного использования компьютера в малом бизнесе в Новой Зеландии. Они добавили, внешние факторы, связанные с поддержкой и обучением внутри и за пределами организации. Их результаты поддерживают ТАМ и расширений. Subramanian (1994) также нашли поддержку для измерения восприятия переменных, простота в использовании и полезности, в TAM.
Хотя Есть много исследований, ТАМ, большая часть исследований была проведена в лаборатории с использованием предметов студент с одной функцией технологии, такие как текстовые процессоры. Исследователи провели небольшое число исследований в области настройки, и только два исследования, изображенные с помощью компьютерной системы, в отличие от технологии, такие как голосовая почта. Эти два исследования образцов из различных организаций и включает целый ряд технологий, что делает его трудно делать выводы о каких-либо конкретного вида техники в таких областях, как управленческий станции (Jackson и др.., 1997; Igbaria и др.., 1997). Цель нашего исследования заключается в изучении использования технологии и сотрудников эффективности работы в области исследования с пользователями, которые имеют многофункциональные рабочие станции предназначены для относительно welldefined задач, и где эта технология является неотъемлемой частью жизни на работе. Пользователи должны использовать информационные технологии для того, чтобы организации получить возврат от инвестиций в ИТ. Менеджеры, которые могут прогнозировать и влиять использование должно получить больше выгод от нее, чем тех, кто игнорирует вопрос о технологии использования.
МОДЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Исследования модели находится на рисунке 1. Основные модели, проведенная пунктиром, от TAM. Ощущаемая простота в использовании и воспринимается полезности предсказать использования или предполагаемого использования. На основании предыдущих исследований (Davis, 1989), мы также включаем связь между воспринимается простота в использовании и воспринимается полезности. Мы добавили три переменные ТАМ адаптировать его для исследования на местах брокерских рабочих станций: представления о системе качества, субъективных норм и пользовательских возможностей. Эти переменные на основе нашего анализа поля установки и системы в банке, и на прошлых исследований, которое распространяется TAM. В частности, мы обращаем на расширение Дэвиса ТАМ для включения внешних переменных Делоне и Маклин (1992) модель, которая включает воспринимаемое качество, важность социальных норм в первоначальном TRA, мимо реализации и стоимость ИТ-исследований, которые связаны с пользователь и организационной деятельности.
Дэвис (1989) описал множество внешних или предшествующих переменные, которые влияют воспринимается простота в использовании и воспринимается полезности. В недавнем исследовании, Venkatesh и Дэвиса (1996) включены две предшествующие переменных, самоэффективность и объективной удобство использования, в тесте TAM. Эти исследователи утверждают, что понимание прошлое воспринимается простота использования имеет важное значение для теории и для разработки учебных программ, считая, один принимает причинной последствия модели.
Venkatesh и Дэвиса (1996), работая в лабораторных условиях, смогли создать объективную меру удобства сравнения раз пользователей на ряд задач, которые раз экспертов. Где раз пользователей которых ближе к экспертов, система имеет более высокий юзабилити. В области настройки, задачи, весьма разнообразны, а также выявление экспертов будет трудно. Как отмечается в следующем разделе данного исследования использовались субъективные меры удобство восприятия системы качества, как предшествующие переменная воспринимается простота в использовании и воспринимается полезности. Моделирование воспринимаемое качество, как предиктор двух переменных ТАМ восприятия также согласуется с моделью использования предложенной Делоне и Маклин (1992) и Седдон (1997).
ТАМ на основе Ajzen и Фишбейн (1980) Теория разумного действий, в котором признается важность социальных норм в формировании индивидуального поведения. Согласно нашей теории, чем больше человек понимает, что другие, которые имеют важное значение для его думать, он должен выполнить поведение, тем больше он намерен это сделать (Ajzen
Помимо данного исследования по сравнению с прошлыми исследования является включение переменных, прогнозировать эксплуатационные характеристики. Такие организации, как инвестиционные банки вкладывать средства в технологии по ряду причин. Для систем, например, один изучал здесь, Есть ряд обоснований инвестиций:
Чтобы сократить расходы, сделав продавцов более продуктивными, снизить рыночные данные, сборы и / или консолидации различных систем.
Для повышения эффективности посредников и продавцов.
Чтобы произвести впечатление на клиентов, обеспечить более качественное обслуживание, и призываем их сделать больше бизнеса с брокером.
Данные этого исследования позволяют взглянуть на второй причине выше для инвестирования в системы, улучшенную производительность для физических лиц. Модель полагает прямой связи между использованием системы и в будущем.
Исследования модель также включает в себя две управляющие переменные (не показаны на рисунке 1), которые приходят из нашего анализа брокера и продавец задач, а с прошлого исследования о факторах, которые влияют на производительность. Первая цель заключается в использовании предсказать без влияния различных уровнях нагрузки. В лабораторных условиях можно ожидать, что все студенты будут иметь дело с примерно такой же нагрузкой. В случае брокер рабочие места, существует большая разница в рабочей нагрузки для каждого пользователя. Например, она принимает те же усилия (количество нажатий клавиш, количество экранов), чтобы ввести торговли на 100 долларов, как это делает для миллионов долларов. Брокера с 10 очень больших счетов ставит различные виды нагрузки, чем брокер с 100 средние счета, так что использование можно ожидать варьироваться в зависимости от нагрузки.
Вторая переменная управления предварительного производительности. Исследование включает в себя до исполнения прогнозирования современных и будущих результатов деятельности, так как большая производительность зависит от исторической деятельности (Вейль, 1992). Прошлые показатели также могут повлиять на системе использовать напрямую. Лукас (1975) обнаружили, что неэффективных членов торгового персонала чаще используют систему продаж информации для решения проблем, связанных с их производительность, чем были высокопроизводительных торговых представителей.
ИССЛЕДОВАНИЕ
Данных для проверки исследования модель пришла на основе выборки из брокеров и продавцов в крупных инвестиционных банков. Группы посредников и помощников работа с частными клиентами, клиенты с высокой чистой стоимостью. Цель брокеров является оказание помощи клиентам управлять своими активами, в то время как продавцы поддержку брокеров. Этот бизнес оценивается банком, поскольку он имеет тенденцию быть стабильным по сравнению с неустойчивостью банка опыта в других видах деятельности. Оба брокеров и продавцов весьма компенсацию за свои усилия.
Задачи
Брокеры предоставления консультаций и выполнения заказов для группы клиентов. Брокеры также постоянно ищет новых клиентов для замены тех, потеряли к истиранию и к конкуренции. Брокеры обычно работают в группах от двух до четырех, при поддержке одного или нескольких продавцов за брокера. Работа продавцов варьируется, они поддерживают счет информации и обслуживать клиентов в ряде направлений. Некоторые из них часто связываются по телефону с клиентами и может взять на себя некоторые из обычных обязанностей брокера, когда брокер не доступна.
До осени 1994 года, посредников и помощников имели доступ к относительно ограниченным информационным технологиям. Они использовали различные цитаты систем, а также ряд работал со своими аналитическими, обработки текстов, таблиц и программ по личной записной книжки и / или домашних компьютеров. Некоторые из этих рабочих почувствовал, что банк underinvested технологии для их разделения. В конце 1994 года в банке была внедрена новая система основных для частных клиентов брокерской группы в целях оказания более эффективной поддержки и обслуживания клиентов, а также сокращения административных накладных расходов. Эта система включает в себя станцию ВС для каждого брокера, и каждый продавец. Рабочая станция запускает оконный интерфейс с операционной системой Unix. Рабочих станций в сеть для серверов и корпоративных ЭВМ, которая поддерживает обработку транзакций и данных бухгалтерского учета.
Рабочая станция имеет три основные области применения: данные по рынку, офисного программного обеспечения, систем и мэйнфреймов доступа. Рынок данные включают в себя оснастку котировки акций в реальном времени из различных биржах, и контрольных функций, что сигнал, когда происходит событие, например, акции попадания в определенную цену на NYSE. Рынок данных является одним из основных требований для брокеров и продавцов, которые должны использовать их для ответа клиенту вопросы и выполнить заказы. Инвестиционный банк покупки рыночных данных, упаковка рыночных данных включает в себя ряд аналитических процедур для исследования, например, функции график цен на акции и объемов.
Офисные приложения включают три общих функции: обработка текстов, электронные таблицы и презентации графики. Банк приобрел этих приложений для Unix, которые похожи на Microsoft Office для PC.
Последнее из основных видов применения, является доступ к мэйнфреймам данных. Вся информация о портфеле клиента на мэйнфреймах. Чтобы получить доступ к записи клиентов и выполнять техническое обслуживание на них, пользователи должны работать с существующими приложениями мэйнфреймов. Как только в окне мэйнфреймов, графический пользовательский интерфейс больше не работает и вся работа должна осуществляться в режиме характер.
В то время мы собрали данные, было 71 брокеров и 81 продавцов в группе личных клиента. Из них 54 брокеров и все продавцы заполненных анкет о переменных в модели рис 1, за исключением данных о производительности, который приходил из банковской отчетности. Большинство респондентов в обследовании в конференц-зале на одном из двух дней. Около 20% респондентов не смогли завершить исследование по одному из этих дней, а позже ответил по почте. Все респонденты завершили обследование до конца 1994 года. Мы исходим из того, что nonparticipants считают, что они не могут позволить себе тратить время завершения обследования. Банк не смог обеспечить выполнение данных на 5 брокеров, которые были новыми для работы или фирмы. На основании расчетов для выполнения продавцов ", описанная в следующем разделе, а окончательный образец включает в себя 49 брокеров и 58 продавцов, для которых мы в основном полные данные (некоторые респонденты не достаточно заполнить обследования должны быть включены).
Переменные и данные
Мы разработали прибор для измерения переменных в нашей модели, основанной на исследованиях рассматривались ранее и за счет строительства новых масштабах, где это необходимо. Корреляция и факторного анализа были использованы для создания масштабных переменных из отдельных элементов. Таблица 1 представляет собой резюме пунктов, входящих в каждую масштаба и надежности коэффициента масштаба. В продольном исследовании в течение двух лет в другой фирме, "социальные нормы", и все ТАМ переменным, кроме одной были повторных испытаний корреляции 0,6 или выше, с указанием разумных повторных испытаний надежности. Фактические элементы содержатся в Приложении.
Необходимо было изменить формулировку некоторых вопросов для обозначения системы банка, потому что вопросы воспринимаются простота в использовании и полезности относятся к конкретной системе (Davis, 1989). Три исследования показали удовлетворительную надежность этих двух ключевых переменных в ТАМ (Хендриксон, Месси,
Мы разработали шкалу социальных норм, основанных на Фишбейн и Ajzen (1975), а также предварительное тестирование ее на несколько групп МВА и брокеров использованием автоматизированного рабочего места в фирме. Вопросы для использования переменных были похожи на тех, которые включены в предыдущие исследования по осуществлению (Лукас и др.., 1990).
Последние исследования реализации послужили основой для масштабе воспринимается системой качества (Lucas и др.., 1990). Масштабные меры восприятие надежности (системы не снижается), и легкость доступа к рынку данных в новую систему. Доступ к данным был предложен в качестве одной из мер качества данных (Strong, Ли,
Это исследование использует данные самоотчетов текущего использования и назначения в течение следующих шести месяцев по каждой из основных функций, предоставляемых станции. Штрауб и др.. (1995) предупреждает, что при определенных условиях, самостоятельно докладе мер не может быть достоверных показателей использования, однако их исследование были включены автоответчик и может не распространяться на рабочие места. Szajna (1996), в тесте модифицированную версию ТАМ, а также высказались в пользу фактического использования с ТАМ при изучении студентами по электронной почте. В случае современной рабочей станции, косвенные меры в использовании, например, с помощью монитора, что считается, как часто вызывается функция, не может дать более точную оценку, чем само-отчет.
Брокеры могут оставить тикер работает через их экран весь день нет никакой возможности для программного обеспечения монитора знаю, если брокер глядя на Ticker. Один брокер может графа фонда и изучить ее в течение некоторого времени, а другой графы 5 акций в 10 минут. Кто использовал систему более? Для сложных систем со многими возможных функций, самоотчета меры могут быть лучшей альтернативой доступных. Исследование включает в себя 15 пунктов по использованию в целях изучения подробную структуру использования и связать их с работы.
Банк был в состоянии обеспечить выполнение данных для отдельных брокеров на основе их комиссий для всех в 1994 году и за первые пять месяцев 1995 года. С учетом сроков реализации, 1994 определяется, как осуществление и 1995, как postimplementation. Мы рассчитали ежемесячный средний комиссию за каждый год, а затем взял натуральный логарифм, что средний создать менее неравномерное распределение. Существовал не сравнимый показатель эффективности продавцов. Анализ вычислить подразумеваемых производительность для каждого продавец путем усреднения комиссий брокеров, с которыми продавец работает. Есть изменения в отношениях между продавцами и посредниками, но основная цель брокеров, управление активами клиентов, так и для продавцов цель состоит в поддержке брокера.
Число клиентов, NOCLIENTS, описывает число активных, revenuegenerating клиентов, и является мерой операций и административной нагрузки.
Инвестиционного банка при условии брокеры и продавцы-консультанты с той же технологии. Первоначальный интервью указал, что существуют различия между этими двумя группами, например, продавцы-консультанты, как представляется, участие в более учета деятельности по сравнению с брокерами, в то время как последняя группа имеет больше контактов с клиентами. Работа переменной определяет ли или не ответчик брокера или продавец. Лица опрошенных заявили о своей позиции, что было подтверждено с руководством, прежде чем приступать анализа данных.
В целом, вероятность безотказной работы достаточно высока, чтобы использовать каждый масштабе. Средних значений и дисперсий для шоу переменных (1) различные уровни использования для брокеров и продавцов, и (2) Разница во всех переменных.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Множественный регрессионный анализ испытания модели на рисунке 1, в соответствии с большинством предыдущих исследований использования. Переменная Иов был значительным в большинстве уравнений, поэтому анализ включает в себя подвыборки регрессии, чтобы лучше понять, как наша модель предсказывает использовать для брокеров и продавцов. По предложению судьи, мы также провели структурную модель уравнения с использованием системы AMOS, а его результаты согласуются с результатами регрессионного анализа. Результаты регрессионного анализа представлены, потому что большинство предыдущих исследований использовали такого рода анализа. Кроме того, размер выборки для всей выборки является предельным, так и для проб значительно ниже рекомендуемого размера для моделирования структурными уравнениями.
Результаты настоящее время бета-веса, которые представляют собой изменения в зависимой переменной стандартного отклонения, вызванного одним изменение стандартного отклонения в независимой переменной. Бета веса обеспечить представление об относительной важности каждой независимой переменной в оказании влияния на зависимую переменную. Однако следует отметить, что данное исследование является кросс-секционных. Исследования модель предполагает причинности, но исследовательских работ может только свидетельствуют о наличии поддержки ассоциаций в модели.
Прогнозирование Ощущаемая Простота в использовании и полезности
Исследования модель предсказывает, что благоприятных восприятие качества системы будут связаны с благоприятной восприятие простоты использования и полезности.
Результаты регрессии приведены в таблице 2. В общем, воспринимаемое качество является важным предиктором высокого уровня воспринимается простота в использовании и полезности воспринимается в полном образца и 2 пробы. Эти результаты сопоставимы с Venkatesh и Дэвиса (1996), который сообщил, что цель юзабилити относится к воспринимаемой легкости использования после пользователи имеют опыт работы с системой. Воспринимаемое качество является важным индикатором воспринимаемой полезности в полном образца и для продавцов, но не для брокеров. Аналогичные выводы Дэвиса, PEOU является важным предиктором воспринимается полезности для всей выборки, брокеров и продавцов.
Прогнозирование использования
Целом используется шкала, состоящая из пунктов просят об использовании респондента из трех основных подсистем, в то время как предполагаемое использование спрашивает о намерениях использовать эти подсистемы в течение следующих 6 месяцев. Общий вид уравнения прогнозирования сообщений или предназначены для использования:
В случае применения свидетельствует как использовать и предполагаемого использования.
Модель предсказывает, что социальные нормы, установленные со стороны руководителей и коллег будет иметь важное значение прогнозирования использовать наряду с воспринимаемой легкости использования и полезности. Брокеры с более счетов можно использовать рабочую станцию для обслуживания своих клиентов, поэтому мы ожидаем позитивных отношений между числом клиентов и использования.
Если он существует, Есть два возможных связей между производительностью и использовать: положительным или отрицательным. Причинной направлении могло бы стать одним из двух направлений для каждого из этих отношений. Например, положительная корреляция между потреблением и производительность может быть истолковано, как высокий уровень использования приводит к высокой производительности и высокой производительности, ведущих к более широкому использованию системы (или даже третьей переменной, ответственный за высокую производительность и использование). Кроме того, негативную взаимосвязь между использованием и производительность может означать, что использование приводит к снижению производительности, скажем, отвлекая пользователя от того, что важно в его или ее задачи, либо отношений может означать, что неэффективных рабочих использования системы, чтобы попытаться улучшить их работы.
Ожидается, что в этой обстановке менее эффективные брокер будет использовать рабочую станцию, чтобы помочь решить проблемы и повысить производительность. Таким образом, бедные 1994 производительность должна быть связана с высоким уровнем использования рабочей станции.
Результаты оценки (3) можно найти в таблице 3. Есть никаких существенных связей между воспринимается полезности и воспринимается простота в использовании и использовать для полной выборки или две пробы (брокеры и продавцы-консультанты). В этой области установления брокером рабочих станций, отдельных переменных восприятия ТАМ не подходят значение для прогнозирования использования.
Диагностика мультиколлинеарности указал, что нет никакой необходимости для исправления этой проблемы. Тем не менее, PEOU и ПОЛЕЗНЫЕ коррелируют на 0,62, тогда как все остальные независимые переменные в уравнении коррелируют на 0,32 или меньше. Объединив PEOU и ПОЛЕЗНЫЕ для формирования одной переменной, можно было переоценку (3). Комбинированные переменной восприятие Значимым предиктором использовать по всей выборке в. Уровне операционной системы, так и для продавец использования на 0,10 уровне. Сочетание PEOU и полезными при условии, ограниченную поддержку для оригинальной модели TAM.
Нормы значимыми предикторами использования и назначения для всех групп, кроме об использовании брокеров. Количество клиентов, слабо связанных с использованием в полном образца и брокеров. Нижняя 1994 производительности связан с более высоким уровнем использования и назначения для брокеров, а также с целью использования по всей выборке. Хотя это исследование поперечного сечения, сроки сбора данных предоставляет некоторую информацию для причинно-следственного анализа. Показатели за 1994 год в среднем за каждый месяц года. Потому что банк осуществил рабочую станцию в конце года, то маловероятно, что использование станции может привести к снижению производительности 1994. Отрицательная корреляция показывает, что низкая производительность 1994 стимулировали использование, или что некоторые третьей переменной влияет на производительность и использование.
Этот вывод, что бедные 1994 производительности, связанных с использованием похож на Лукаса (1975), в котором неэффективных торговых представителей использовать информационную систему, чтобы попытаться повысить их эффективность. Изучение отдельных предметов в использовании масштаба помогает нам понять этот вывод лучше. Сильные отрицательные отношения между 1994 и производительности отдельных элементов для использования в офисных приложений, а также для обработки текстов составляющая этого пакета. При обсуждении этого результата с банковского управления, исполнительной отметил, что посредники должны по телефону продажа и встречи с клиентами, не используя рабочую станцию, чтобы отправлять письма с существующими и потенциальными клиентами. По крайней мере, менеджер считает, что путь к повышению производительности не с помощью технологии! Управление считает, что плохой работы стимулировали ненадлежащего использования.
Использование переменной Работа сравнить брокеров и продавцов, различные модели использования появится. Высокий уровень брокер использования и предполагаемого использования сильно предсказывали нижней 1994 (перед) производительности труда. Для продавцов, использование и назначение наиболее сильно коррелирует с социальными нормами.
В общем, SUP R ^ 2 ^ значения (в таблице 5) ниже, чем найти в лабораторных экспериментах по использованию технологии. Тем не менее, они несколько выше, по всей выборке, чем результаты полевого исследования "Аль Igbaria и др. (1997). Одной из причин для бедных подгонка относительно неконтролируемых условиях поля настройки. Оно может быть также, что сложность рабочих станций и / или условия работы требуют более сложных моделей использования ИТ.
Прогнозирование эффективности
Мы ожидаем, что производительность в 1995 году будут оказывать влияние на эффективность предварительного и рабочих станций использование. Уравнение регрессии:
где использование либо сообщений или предназначены. К 1995 году, как высокопроизводительные и неэффективных посредников должен был узнать, как использовать рабочую станцию для повышения производительности. Таким образом, мы ожидаем, что позитивные отношения между сообщили, что используют в конце 1994 и 1995 годах производительность. Результаты тестирования (4) для использования приводятся в таблице 4.
Выступление в 1994 году лучшим предсказателем производительности в 1995 году; использование не является существенным в полной выборке, ни для брокеров и продавцов в одиночку. При использовании заменяется целью использования в таблице 5, картина та же, но с одним исключением. В полной выборке, предполагаемое использование не является значимым в прогнозировании LNPERF95, ни переменная Работа манекена. Однако, отказавшись от переменной работы, целью использования в полной выборки имеет важное значение в 0,10 уровень прогнозирования LNPERF95, а LNPERF94 Существенно менее 0,01. Это открытие дает слабые доказательства того, что намерения использовать станции более в конце 1994 года, связана с более высокой производительности в первой половине 1995 года.
Вейль (1992) использовали подобную модель отставание производительности один год для компаний клапаном промышленности. Он обнаружил, что тип информационной системы после удаления значительного влияния прошлой деятельности. Вейль изучал производительность на уровне фирмы, а не для отдельных людей, так что результаты не могут быть сопоставимы.
Наш анализ посмотрел на отношения между различными компонентами использования и производительности, в том числе представляющих масштабах рынка, офиса, систем и мэйнфреймов использовать, и даже отдельные элементы в этих масштабах, и никто не в значительной степени связано с 1995 производительности, будь то контроль за 1994 год производительность или нет . Вполне возможно, что рабочее место не было в использовании достаточно долго, чтобы иметь влияние на производительность 1995. Он также может быть то, что связь между потреблением и производительность в этой среде и с такого рода знания работать сложнее, чем предложено в исследовании модели.
ОБСУЖДЕНИЕ
Наши основные выводы:
Это поле изучения оконный, многофункциональный станции поддержки работников умственного труда, не оказывать поддержку TAM. Переменных, что исследователи чаще всего исследования в этой модели не являются значимыми в наших исследованиях.
Переменные не в оригинале ТАМ таких, как социальные нормы и до исполнения являются очень важными в этой области настройки.
Работа различия между брокерами и продавцы-консультанты, связанные с различными моделями использования, предполагая, что задача может быть важным предиктором использования.
Одно из толкований данных является то, что бедные артисты считают, что с помощью системы можно повысить их эффективность.
Основной вывод этого исследования является то, что в этой области настройки, организационных переменных, таких как социальные нормы и характера работы более важны для прогнозирования использования этой технологии, чем восприятие пользователей этой технологии. Прошлое полевые испытания с использованием этой модели либо сделки с голосовой и электронной почты (Штрауб и др.., 1995) или с различными системами в целом ряде различных компаний (Jackson и др.., 1997; Igbaria и др.., 1997). Джексон и др.. исследования, несмотря на проблемы с ответов, можно найти только значимая взаимосвязь между воспринимается простота в использовании и намерение использовать. Связей между воспринимается простота в использовании и воспринимается полезности и воспринимается полезности и намерении использовать были незначительными. Изучение личного пользования компьютером общих пакетов в малом бизнесе в Новой Зеландии и др. др. Igbaria. (1997) оказала поддержку в основных переменных TAM. Таким образом, в исследовании приводится свидетельство о смешанных силу взаимосвязи между восприятием ТАМ переменных и использования.
Почему данные в настоящем исследовании не поддерживают ТАМ? Есть несколько возможных объяснений:
1. Бедные данных и / или ответы.
2. Характер системы.
3. Не хватает добровольного использования системы.
4. Области по сравнению с лабораторных условиях.
5. Бедных или неполной модели.
Вполне возможно, что респонденты не сотрудничать или то, что данные подозреваемого. Наши интервью и наблюдений в ходе обследования, показывают, что респонденты думают о вопросы и ответы ответственно. Исследование также имеет данные из нескольких источников, а не только брокеры и продавцы-консультанты. Несмотря на недостаток в исследовании всегда возможно, мы считаем, что объяснение слабой поддержки ТАМ заключается в другом месте.
Вполне возможно, что ТАМ не работает на рабочей станции, где многофункциональный Есть компонентов в неволе и добровольного использования (Adams и др.., 1992). В случае рабочей станции, наблюдения брокеры и продавцы предполагают, что обязательное использование вполне естественно. На протяжении многих лет брокеры и продавцы использовали Quotron (немой) терминалов для получения биржевых котировок. Они работали с центральной системы для ввода данных о торговле. К тому времени, рабочей станции появился, его функции были обязательной частью работы. Для многих многофункциональных рабочих мест, будет базовый уровень использования, которые необходимы для выполнения своей работы. Однако за пределами базы, вполне вероятно, что комплексная система будет использоваться в ряд способов, с пользователей, имеющих значительную свободу в осуществлении различных функций и возможностей (Jackson и др.., 1997; Igbaria и др.., 1997). В результате такой станции будет обладать как добровольного и обязательного использования, что будет очень трудно отделить в проведении исследований по использованию.
В текущих или иной организации, такие переменные, как характер задания, награды структуры и социальных норм, как представляется, важных переменных в прогнозировании использования системы, которая предназначена для относительно четко определенную последовательность задач. Хотя Igbaria и др.. (1997) нашли поддержку для отношений между ТАМ восприятия переменные и использовать их внимание в исследовании уделено общим программных пакетов по более 200 малых предприятий, а не на знания работниками, имеющими аналогичные задачи, используя ту же технологию.
Мы считаем, что сочетание объяснения 2, 3 и 4, выше системы, ее использование, а в поле экологически ответственных за слабой поддержки ТАМ из этого исследования. В этих условиях, исследователи должны применяться ТАМ и других моделей, таких, как в литературе задач технологии Fit (Гудхью, 1995), использовать для прогнозирования.
В соответствии с их рабочих мест, брокеры и продавцы имеют разные модели использования и предполагаемого использования. Ячмень (1986) показал, что медицинские технологии могут повлиять на ролей в радиологии в больницах. Кроме того, рабочая станция технологии в банке, могут служить размывание роли брокера и продавец. Рабочая станция позволяет брокеру выполнить определенные повседневных задач проще, чем в прошлом, возможно, захват некоторых функций от ассистента продаж. (Кто из нас не увеличилось количество секретарскую работу, которую он или она, поскольку развитие офисных технологий?) Кроме того, продавцы-консультанты имеют доступ ко всей информации и технологий, имеющихся в распоряжении брокера. Они могут расширить свою роль, чтобы охватить некоторые задачи обычно завершила брокерами.
Это исследование имеет значение для понимания использования рабочей станции предназначены для профессионалов и индивидуальной работы. Хотя технология, это захватывающее и требует значительных инвестиций, влияние система не была революционной. Можно предположить, что система с большим количеством функций и доступ к огромным базам данных займет значительное время для пользователя, чтобы интегрировать свою повседневную деятельность. Она также может занять значительное время для пользователя понимать, что рабочая станция позволяет выполнять свою работу иначе, чем в прошлом.
Если наши рассуждения верны, то тип обучения и поддержки, необходимой для сложных и комплексных рабочих мест будет намного иначе, чем канцелярских работников с использованием систем обработки транзакций. Во-первых, это видно из результатов, что различные группы с учетом одной рабочей станции и функциональность системы будет иметь совсем другой модели использования в зависимости от своих задач. Дизайнеры, которые включают пользователей в разработке системы необходимо привлекать сечения из представителей различных рабочих групп. Менеджеры должны обращать внимание на социальные нормы, которые поощряют использование новых технологий.
Результаты также имеют последствия для обучения и воспитания. Интересно отметить, что на обследование 23% брокеров и 28% от объема продаж помощников мнению, они не получили достаточной подготовки по вопросам использования рабочей станции. С одной стороны, образования о системе, на которой рассматриваются механика-то, что количество кликов и нажатий клавиш выполнить какие функции. Очень заманчиво, чтобы остановить подготовку, как только пользователи понимают механики, как использовать рабочую станцию. Однако, чтобы получить все выгоды от сложной технологии, организации должны рассмотреть вопрос об обучении, который демонстрирует, каким образом пользователь может сделать свою работу по-разному, и как технология позволяет разные стратегии и разные подходы к делу. В инвестиционном банке, продавцы-консультанты и брокеры знали, как использовать мэйнфрейм сделки ориентированных функций. Их легко узнать механики с использованием аналитических процедур, которые идут вместе с системой рыночной информации, но они понимают, как использовать аналитики чтобы повысить их эффективность? Они видели, как самые успешные брокеры использование электронных таблиц и текстового процессора внести свой вклад в их успех?
Дальнейших исследований
Это исследование предлагает ряд тем для будущих исследований:
Разработка моделей использования для настройки поля с современной, сложной технологией.
Исследования с целью изучить характер фактического использования и как измеряют ее в условиях, когда рабочая станция несколько окон могут быть активны весь день.
Исследования по изучению взаимосвязи между намерениями, самоотчеты, и фактическое использование.
Дальнейшие исследования взаимосвязи между использованием и производительности.
Исследования с целью понять, где ТАМ применима, и характер ее недостатки.
Исследований Модель предназначена для прогнозирования использования технологии и производительность. После использования, то следующий вопрос: Какое влияние технологий на пользователей и организации. Может модели, как это быть продлен, чтобы показать, как технология позволяет пользователям новые подходы к их работе? Можно исследований оценки возврат организации от инвестиций в информационные технологии? Мы ударил со сложностью работы установки и технологии в текущих фирмы. Можем ли мы разработать проверяемой модели, чтобы показать отношения между использовать технологии и производительность в этих условиях?
Подробнее полевых исследований использования технологий не требуется. Организации продолжают инвестировать очень большие суммы в области информационных технологий ожидая, что его использование будет улучшать результаты. Глубокого понимания возможностей использования новых технологий и их влияние на производительность является необходимым условием для получения возврата этих инвестиций. [В редакцию: 29 сентября 1997. Принято редколлегией: 1 июля 1998.]
* Авторы благодарят профессора Mike Галливан, Джон Тернер, и Фред Дэвис за их содержательные и полезные замечания по предыдущему проекту этого документа. Это исследование было организовано в части Национального научного фонда грант Количество IRI-9200205.
Ссылки
Адамс Д., Нельсон Р.,
Ajzen И.,
Ячмень, С. (1986). Технология как повод для структурирования: данные из наблюдений компьютерных томографов и социального порядка радиологии. Administrative Science Quarterly, 31 (1), 78-108.
Дэвис, Ф. (1989). Ощущаемая полезности, воспринимаемой легкости использования, а также приемлемость для пользователя информационных технологий. MIS квартал 13 (3), 319-340.
Дэвис, F., Bagozzi Р.,
Делоне, В.,
Фишбейн, М.,
Гудхью, D. (1995). Понимание оценки пользователей информационных систем. Управление науки, 41 (12), 1827-1844.
Хартвик, J.,
Хендриксон, А., Massey П.,
Igbaria, М., Zinatelli, N., Крагг П.,
Джексон, C., чау-чау, S.,
Лукас, Х. C., Jr (1975). Производительность и использования информационных систем. Управление науки, 21 (8), 908-919.
Лукас, Х. C., Jr, Шульца, Р.,
Матисон, К. (1991). Предсказать намерения пользователя: Сравнение модели технологии принятия с теорией запланированного поведения. Информация системных исследований, 2 (3), 173-191.
Седдон, П. (1997). Respecification и расширение Делоне и Маклин модель IS успеха. Информация системных исследований, 8 (3), 240-253.
Сегарс А.,
Страуб Д., Limayem, М.,
Сильные, Д. Ли Ю.,
Subramanian, G. (1994). Репликации воспринимаемой полезности и воспринимается простота использования измерений. Decision Sciences, 25 (5 / 6), 863-874.
Свонсон, Э. Б. (1988). Информационная система реализации: преодоление разрыва между дизайном и использования. Хомвуд, IL: Ирвин.
Szajna, B. (1996). Эмпирическая оценка пересмотренной модели принятия технологии. Управление науки, 42 (1), 85-92.
Тейлор, S.,
Тейлор, S.,
Томпсон, Р. Хиггинс, C.,
У. С. Департамент торговли. (1998). Зарождающейся цифровой экономики. [Online]. В наличии: <a target="_blank" href="http://www.ecommerce.gov" <rel="nofollow"> http://www.ecommerce.gov />, Вашингтон, DC
Venkatesh В.,
Вайль, П. (1992). Взаимосвязи между инвестициями в информационные технологии и деятельность компаний: изучение производственного сектора клапана. ISR, 3 (4), 307-333.
Генри С. Лукас-младший и V.K. Спитлер
Школы бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета, 44 West Fourth Street, Нью-Йоркского университета, 44 West Fourth Street, New York, NY 10012, hlucas@stern.nyu.edu, <A HREF = "mailto: vspitler@stern.nyu. образование "> vspitler@stern.nyu.edu </ A>
Генри С. Лукас, младший профессор информационных систем на Леонарда Н. Штерна
Школа бизнеса Университета Нью-Йорка. Он получил степень бакалавра в Йельском университете
Университета и степень магистра и докторскую степень в Школу менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института.
Профессор Лукас также на факультете Высшей школы бизнеса при
Стэнфорд и провел листья на IBM европейской системы научно-исследовательского института
La Hulpe, Бельгии, на факультете в INSEAD Фаунтинбло, Франция, и в
Bell Communications исследований в Morristown, NJ. Его исследовательские интересы включают
Управление информационных технологий, реализации, системный анализ,
экспертных систем, а также влияние технологии. Его статьи опубликованы в
информационных систем и управления журналами, включая менеджмент,
Информация системных исследований, Decision Sciences, Сообщения ACM,
MIS Quarterly, и JMIS. Профессор Лукас является автором многочисленных книг
в том числе информационно-технического управления (шестое издание) и T-Form
Организации, в частности.
Валери Spider является Кандидат в Департаменте по информационным системам
Школы бизнеса Стерна Нью-Йоркского университета. Она имеет степень магистра делового администрирования
INSEAD в Фонтенбло, Франция, и степень бакалавра Уортон школы. После
нескольких лет корпоративного опыт работы в США и за рубежом, г-жа Спитлер является
готовят себя к научной карьере. Ее исследовательские интересы включают является осуществление,
конечных пользователей вычислительной и организационной последствий технологии.
