Прогнозирование использования системы от намерений и использовании в прошлом: Scale Вопросы предикторы
РЕЗЮМЕ
Цель данного исследования заключается в предоставлении понимание того, как предсказательная сила для компьютерной зарегистрированных использования системы может быть улучшена. На основании 386 ответов от фактических пользователей информационной системы, мы рассмотрим интеллектуального мощности для использования системы в зависимости от масштабов предсказателей использованы, в частности, намерения и прошлые использования. Во-первых, мы показываем, что предсказательная сила намерение может быть значительно повышена с выбором соответствующих мер. Однако, даже желательно измерять намерение не смогли объяснить две трети разницы в системе использования. Во-вторых, результаты показывают, что в прошлом использовать как измеряется компьютер записанные данные журнала, может существенно расширить наши возможности предсказывать использования системных ресурсов. Наконец, когда оба намерения и прошлые использовать контролируемые для, объяснил расхождение в использовании системы показана широко варьируются от 20% до 73% в зависимости от масштабов предсказателей. Целом полученные нами данные показывают, что точного прогноза использования системы требуется более строгий подход, чем часто применяется в исследованиях информационных систем.
Предметные области: Компьютерный Запись использования системы, объективной оценки, то жалобы использования, субъективной мерой, а также использования системных ресурсов.
ВВЕДЕНИЕ
Вопреки широко распространенное мнение о том, что намерение (INT) является хорошим показателем для использования системой (ЕГЭ), существуют доказательства того, что проблемы эффективности INT прогнозирования USE. В частности, при использовании измеряется с помощью компьютера записанных данных, корреляция между INT и использование было установлено, что, как низко как 0,22 (Szajna, 1996), о том, что INT приходилось всего 4% различий в использовании. Учитывая, что многочисленные информационные системы (ИС) исследования были построены на предположении о надежной связи RC-USE, этот вывод особенно в замешательство.
Это исследование призвана обеспечить понимание того, как интеллектуального власти для использования в качестве измеряется компьютер записанные данные журнала могут быть улучшены. Для достижения этой цели, это научные исследования, изучаются три различных, но взаимосвязанных вопросов. Во-первых, мы предлагаем, чтобы какое-то стремление меры могут быть более эффективными, чем другие предсказания USE. Таким образом, несколько видов преднамеренного меры по сравнению с точки зрения их предсказательной способности. Во-вторых, исследования начала обращать внимание на положительное влияние прошлого использования будущего использования (Краут, Scherlis, Mukhopadhyay, Мэннинг,
Интеллектуальный ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТИ намерения и использовании в прошлом
Намерение-Использование личной По Намерение меры
Один из наиболее распространенных теорий, признал в области ИС, модель технологии принятия (ТАМ), был создан первоначально объяснить ли люди принять новых информационных технологий (ИТ), приложения. Последовательно, многие исследования ТАМ используют намерение масштаба, что конкретно меры, что мы называем принятия Намерение (ИНТА), в котором говорится о намерении пользователей принять заявки (например, "Если предположить, я имел доступ к системе, я намерен его использовать" ) (Дэвис, Bagozzi,
В свете этой точки зрения, Courneya и Маколи (1993) предлагается два типа намерении весы, специально предназначенные для прогнозирования поведенческих частоты. Одним из методов является непрерывным открытый подход. В рамках этого подхода респондента просят ввести, например, номер частота, с которой она намерена выполнить деятельности за определенный период времени (INTcc). В другом подходе, названный непрерывного закрытым способом (INTcc), ответчик представил несколько категорий частоты из которых на выбор (например, меньше, чем один раз в месяц, более 5 раз в неделю). Courneya и Маколи заявил, что эти весы непрерывного будет работать лучше, чем подробный шкалы оценки (например, шкала Лайкерта), что концентрироваться на том, отдельных намеревается вести деятельность, в центре внимания. Таким образом, непрерывный масштаба, таких как INTco INTcc и, вероятно, будут более эффективными, чем Инта прогнозирования USE.
С другой стороны, есть основания ожидать, что между двумя непрерывными весы, INTco является лучшим предиктором в использовании, чем INTcc. В общем, того масштаба категорий увеличить связь между переменной в вопрос, и критерий переменной (Malhotra, 2004). Открытый масштаб естественно дает больше вариантов, чем второй, и поэтому, с точки зрения статистики, вполне вероятно, что из двух, открытых масштаба относится сильнее критерию переменной. Кроме того, известно, что открытый масштабах, по сравнению с закрытыми весы, предотвращения возможного смещения, вызванные неправильным альтернатив ответа, и поэтому, как правило, приводят к точной оценки частоты (Menon, 1993; Менон, Raghubir,
В целом, большинство исследований показывают, что масштабы проблемы являются существенным фактором в оценке влияния на INT USE. Таким образом, мы рассмотрим, как RC-USE отношений зависит от INT масштабах. В частности, мы концентрируем внимание на оценке предложений представлены ранее, то есть INTcc будет предсказать более разница в использовании, чем будет Инта, но меньше, разница в использовании, чем будет INTco.
Прошлых отношений Используйте-использование в соответствии с прошлого использования мер
Хотя компьютер записанные данные журнала являются наиболее желательной мерой PUSE, сбор объективных данных, не всегда легко из-за различных технических трудностей. Такие случаи заставить исследователя прибегать к самостоятельной сообщили PUSE. Тем не менее, опыт показывает, что сами сообщили данные не сильно коррелируют с объективными данными (Szajna, 1996). Множество различных факторов могут составлять отсутствие взаимосвязи между субъективными и объективными данными. Однако, как говорилось ранее, одним из факторов, могут быть связаны с несоответствием в специфике между мерами. При измерении субъективного использования, например, IS ученые в значительной мере основывается на замкнутых весы и уделяли мало внимания, чтобы открыть масштабах. Тем не менее, ранее обсуждение приводит нас ожидать, что по сравнению с непрерывным закрытых PUSE (PUSEcc) масштабе, непрерывного открытого PUSE (PUSEco) масштаба может лучше отражать объективную PUSE (PUSEo).
Мы также предполагаем, что те же обоснования могут быть применены для прогноза USE. Конечно, эта мера укрепит PUSEo PUSE-USE ссылка будет более субъективные весы PUSE. Это потому, что объективной оценки не только точно отражает PUSE, но и использует тот же метод измерения, как использование. Кроме того, если предположить, что PUSEo лучше представлены PUSEco чем PUSEcc, PUSEco, вероятно, для более точного прогнозирования использовании, чем будет PUSEcc. В итоге, мы ожидаем, что по сравнению с PUSEcc, PUSEco будет лучшим показателем PUSEo и лучшим предиктором USE. Таким образом, данное исследование будет рассмотрено, как и PUSEcc PUSEco сравниваются с точки зрения их способности представлять и прогнозировать PUSE USE.
Прогнозирование использования системы от намерений и использовании в прошлом
Раньше мы считали, что либо эффект или INT PUSE оказывает на весы в зависимости от каждого предиктора в. Тем не менее, каждый предсказатель, как известно, уникальный влияние на USE сверх влияние других предиктор (Triandis, 1977). Поэтому, чтобы увеличить нашу способность предсказывать USE, важно принимать во внимание как предикторов в уравнение. Кроме того, в таком случае, кажется разумным ожидать, что коллективное предсказательная сила INT и PUSE является функцией предсказательная сила INT и PUSE индивидуально. Если это предположение верно, сочетание INTco PUSEo и будут достижения наилучшей производительности, в то время как сочетание INTcc и PUSEcc будет выполнять худшему. Чтобы проверить эти предположения, мы попытаемся предсказать USE используя все возможные комбинации INT и PUSE мер.
Обратите внимание, что эта попытка также позволяет оценить уникальный вклад, который каждый вносит в предиктор прогноза использования. В самом деле, исследователи сообщили, что после проверки прошлого поведения, влияние намерения фактическое поведение значительно сократилось (Bagozzi, 1981), и даже стала несущественной (Venkatesh и др.., 2000, Ким
Методология и анализ данных
Обзор Описание
Персональный портал веб-сайта для большого учебного заведения на Среднем Западе США был выбран в качестве целевого приложения. Целевой сайт предлагает пользователям такие Web-информационные услуги, новости, погода, личные академической и финансовой информации, электронная почта, и календарь. В настоящее время индивидуальные страницы, система требует Пользователю необходимо идентифицировать себя и использовать свои пароли, когда они посещают. Из-за обязательной Войти по процедуре, индивидуально идентифицируемых данных об использовании веб можно было проследить. Чтобы вычислить цель использования системы, мы разработали программное обеспечение, специально предназначенные для анализа данных собственной формате журнала.
Мы случайно выбрал 1350 фактических пользователей в целевой системе, и послал им приглашения для обследования по электронной почте. Каждое сообщение электронной почты включена ссылка на веб-обследования, касающиеся целевой системе. В общей сложности 415 ответов были собраны, представляющих быстродействие 31%. Средний возраст респондентов составил 20, а 57% респондентов были женщинами. Мы исключили 29 неполные ответы, и поэтому данные исследования проводились с 386 полезная ответов. Конкретные предметы, используемые в данном исследовании описаны в Приложении А. Мы рассмотрели композитных надежности и дискриминантного действия весы и обнаружил, что это было удовлетворительным (см. Приложение).
Тесты о намерении меры
Для изучения влияния 3 INT меры по использованию, мы провели регрессионный анализ. Кроме того, чтобы сравнить RC-USE отношений в зависимости от INT меры, мы провели тест Z-Мэн, Rosenthal и Рубин (1992). Подробнее о статистике Z-тест описаны в Приложении B.
Таблица 1 показывает результаты анализа регрессии и Z-тестов. Результаты показывают, что Инта объясняет лишь 5% от разницы в использовании, в то время как INTcc INTco и, соответственно, объяснить 21% и 33% от поведенческих различий. Эти результаты согласования именно с полученными нами ранее предложения. В самом деле, мы обнаружили, что отношения Инта на использование значительно слабее, чем у INTcc (Z = -5,89, р
Испытания прошлое использовать меры
Таблица 2 показывает результаты испытаний на совместимость между субъективным и объективным меры PUSE. Как и ожидалось, открытая шкала (PUSEco) отражает PUSEo более точно, чем закрытые шкалы (PUSEcc) (Z = -2,07, р
С другой стороны, таблица 3 подробно излагаются результаты PUSE-USE отношениях, как определено путем измерения PUSE. Легко заметить, что PUSEo лучше предсказывает использовании, чем другие два субъективных мер (р
Тесты системы прогнозирования использования от намерений и использовании в прошлом
В таблице 4 представлены результаты анализа данных, в которых используются регресс на все возможные комбинации INT и PUSE мер. Как и ожидалось, с использованием более эффективных мер для INT и PUSE, SUP R ^ 2 ^ значения USE были найдены, чтобы увеличить или по крайней мере останется таким же. Мы обнаружили, по результатам, что на нижнем конце, пара Инты и PUSEcc объяснить только 20% различий в использовании. Между тем, в верхней части, и INTco PUSEo вместе оказались приходится 73% от разницы в использовании. Эта картина была сравнительно быстрый в том, что из 9 комбинаций, единственным исключением (например, INTco и PUSEco) был отождествлен с практически несущественной разницы. Таким образом, результаты оказала поддержку сквозной темой данной статьи-методы измерения играют важную роль в понимании реальные явления.
Наконец, стоит отметить существенное снижение влияния INT на использование в качестве PUSE также добавил, как предсказатель. Как видно из таблицы 1 показывает, INT имело важное значение прогнозирования USE независимо от мер, применяемых (р
ВЫВОДЫ
Целью настоящего исследования было изучение критических, но еще недостаточно изученным вопросам-интеллектуального власти для использования системой в соответствии с масштабами прогнозирования используется. Во-первых, мы показали, что предсказательная сила INT за использование может быть существенно улучшена с выбором соответствующих мер. Тем не менее, мы обнаружили, что даже при использовании самых желательных мер (INTco) был использован, INT слева две трети разницы в USE необъяснимое. Во-вторых, это исследование показало, что в прошлом использование измеряется компьютер записанные данные журнала (PUSEo) могло бы существенно повысить нашу способность предсказывать USE. Наконец, когда оба намерения и использовании в прошлом находились под контролем на, объяснил расхождение в использовании системы было установлено, широко варьируются от 20% до 73% в зависимости от масштабов предсказателей. В целом, результаты показывают, что точный прогноз применение требует более строгий подход, чем это обычно применяются в IS исследований.
Одним из ограничений этого исследования связана с использованием одного единственного пункта масштабах. По словам Харрисона, McLaughlin, и Коолтер (1996), респонденты, как правило, неудобно с повторяющимся элементам анкеты, таким образом, субъектами в данном исследовании были бы встревожены повторяемость, если несколько пунктов были заняты для каждого подобного масштаба. Хотя мы намеренно воздерживались от использования многих пункта масштабах, результаты данного исследования следует рассматривать в свете этих ограничений.
Это исследование является одной из первых попыток изучить принцип совместимости в области ИС. В целом, наши результаты показывают, что непрерывное открытых весы работают лучше, чем непрерывного закрытых весы, которые в свою очередь выше рейтинг масштабах. Все при прочих равных условиях, конечно, статистической мощности от одной переменной увеличивается количество вариантов в частности увеличение переменной (Malhotra, 2004). Таким образом, на первый взгляд, результаты этого исследования может показаться очевидным. Тем не менее, важно отметить, что непрерывные открытые весы были грубо используются, и закрытые и открытые весы не эмпирически по сравнению ранее IS исследований. Еще важнее то, психометрические характеристики весов в этом исследовании не может быть определена только на основании статистических. Это происходит потому, что это лицо отвечает на вопрос, зависит от пути, что вопрос сформулирован (Menon и др.., 1995). По этим причинам, эмпирического исследования, необходимо было выявить их реальных свойств. В свете этой точки зрения, мы вносим вклад в литературу, демонстрируя превосходство непрерывного открытого весы для непрерывного закрытых масштабах. Мы надеемся, что эти выводы будут исправить валового недоиспользования непрерывного открытого масштабах является исследование ..
Подводя итог, мы показываем, что методологические артефактов, в отличие от реальной действительности, может легко изменить наши выводы лиц "использования ИТ. Таким образом, это исследование подчеркивает, насколько важно для следователей быть в курсе психометрических измерений различия в масштабах. Конечно, хорошо обоснованная теория имеет важное значение для более глубокого понимания физических лиц использования ИТ. Тем не менее, без четких мер, наша способность объяснять реальные явления будут серьезно ограничены. Поэтому мы надеемся, что наши усилия будут привлекать больше внимания к этим важным вопросам в масштабе является исследование. [В редакцию: март 2004. Принято редколлегией: октябрь 2004.]
Ссылки
Bagozzi, Р. П. (1981). Отношение, намерения и поведение: испытания некоторых ключевых гипотез. Журнал "Личность и социальная психология, 41 (4), 607-627.
Бем, Д. (1972). Self теории восприятия. В Л. Берковиц (ред.), достижения в области экспериментальной социальной психологии (том 6). Нью-Йорк: Academic Press, 1-62.
Courneya, К. С.,
Дэвис, Ф. Д., Bagozzi, число оборотов,
Дэвис, Ф. Д., Bagozzi, число оборотов,
Фишбейн, М.,
Гаррисон, Д. А., Мак-Лафлин, М. Е.,
Ким, С. С.,
Краут Р., Scherlis, W., Mukhopadhyay, T., Маннинг, J.,
Malhotra, Н. К. (2004). Маркетинговые исследования: прикладная направленность (4 изд.). Аппер-Садл-Ривер, штат Нью-Джерси: Prentice Hall.
Malhotra, Н. К. Ким, С. С.,
Мэн, X. Розенталь, Р.,
Менон, G. (1993). Эффект доступности информации в памяти на решения поведенческих частот. Журнал Consumer Research, 20 (декабрь), 431-440.
Менон Г. Raghubir П.,
Szajna, B. (1996). Эмпирическая оценка пересмотренной модели принятия технологии. Управление науки, 42 (1), 85-92.
Triandis, H. C. (1977). Межличностного поведения. Монтерей, Калифорния: Brooks / Кол.
Venkatesh В., Моррис, М. Г.,
Венкатраман, Н. (1989). Стратегическая ориентация бизнеса предприятий-строить, размерности и измерения. Управление науки, 35 (8), 942-962.
Сена С. Ким [кинжал]
Школа Бизнеса, Университет Висконсин-Мэдисон, 975 University Avenue, Madison, WI 53706, адрес электронной почты: <a href="mailto:skim@bus.wisc.edu"> skim@bus.wisc.edu </ A>
Нареш К. Малхотра
Колледж управления, Georgia Tech, 800 Уэст-Пичтри Street NW, Atlanta, GA 30332, адрес электронной почты: naresh.malhotra <a href="mailto:naresh.malhotra@mgt.gatech.edu"> mgt.gatech.edu @ < />
[Кинжал] корреспондент автора.
С. Сена Ким доцент операций и управления информацией, в университете Висконсин-Мэдисон. Он получил степень бакалавра по электронной технике Йонсей, Сеул, Корея; степень магистра в области информационных систем в Университете Висконсин-Мэдисон, и ученую степень кандидата наук в области управления информацией технологии несовершеннолетнего в промышленных и инженерных систем из института Джорджии Технологии. Его исследования предстоящей в области наук управления и информационных систем исследований. В настоящее время его исследования направлены на автоматизма использования ИТ, поведения интернет-клиентов, конфиденциальность информации, и методологические вопросы IS исследований.
Нареш К. Малхотра является регентов профессор, Колледж менеджмента Технологического института Джорджии. Он указан в Маркиз "Кто есть кто в Америке, с 1997 года и" Кто есть кто в мире с 2000 года. Профессор Малхотра занимает первое место в 4 независимых рейтингов на основе статей, опубликованных в журнале маркетинговых исследований, 1980-1985, журнал здравоохранения маркетинг (все время записи), журнал Академии маркетинга наук с момента его создания до Том 23, 1995, и Международное обозрение Маркетинг, 1991-2002 гг.
