技术接受模型_百度百科

技术接受模型

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技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),1989年,技术接受模型是Davis运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型,提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。技术接受模型提出了两个主要的决定因素:①感知的有用性(perceived usefulness),反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度;②感知的易用性(perceived ease of use),反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。
中文名
技术接受模型
外文名
Technology Acceptance Model
简    称
TAM
创立时间
1989年

简介

播报
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技术接受模型表
1989年,技术接受模型(Technology Acceptance Model,简称TAM)是Davis运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型,提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。
技术接受模型提出了两个主要的决定因素:①感知的有用性(perceived usefulness),反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度;②感知的易用性(perceived ease of use),反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。
技术接受模型基本框架
技术接受模型认为系统使用是由行为意向(behavioral intention)决定的,而行为意向由想用的态度(attitude toward using)和感知的有用性共同决定,想用的态度由感知的有用性和易用性共同决定,感知的有用性由感知的易用性和外部变量共同决定,感知的易用性是由外部变量决定的。外部变量包括系统设计特征用户特征(包括感知形式和其他个性特征)、任务特征、开发或执行过程的本质、政策影响、组织结构等等,为技术接受模型中存在的内部信念、态度、意向和不同的个人之间的差异、环境约束、可控制的干扰因素之间建立起一种联系。
使用的态度是指个体用户在使用系统时主观上积极的或消极的感受。使用的行为意愿是个体意愿去完成特定行为的可测量程度。该模型认为目标系统的使用主要是由个体用户的使用行为意愿所决定的,使用行为意愿则是由使用态度和感知有用性决定的(BI=A+U),使用的态度是由感知有用性和感知易用性决定的(A=U+EOU),感知有用性则是由外部变量和感知易用性决定的(U=EOU+External Variables),感知易用性则是由外部变量决定的(EOU=External Variables)。外部变量是一些可测的因素,如系统培训时间、系统用户手册等以及系统本身的设计特征。

发展

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知识管理系统接受模型的结构
越来越多的组织意识到组织竞争力依赖于对智力资源有效管理,使得知识管理迅速成为一个非常重要的组织职能。知识管理包括大范围的复杂的组织、社会和行为的因素,尽管如此,信息技术仍是研究知识管理的一个主要因素。基于知识管理是由信息有关的技术所支撑,采用技术接受模型对知识管理系统的接受进行研究。该模型主要测度技术接受模型两个主要因素——感知的有用性、易用性与用户使用知识管理系统的意向,以及实际使用之间的关系。
研究模型同Davis最初的技术接受模型相比较,没有考虑想用的态度这个因素,是因为Davis在1989年发现想用的态度在感知的有用性对使用的行为意向的影响方面只起部分调解作用,由于在该研究模型中没有涉及到影响感知的有用性、感知的易用性的因素,所以外部变量也没有包括在该研究模型中。
ERP应用系统接受模型的结构
企业资源计划是一个能够处理包括财政、人力资源、制造、物质管理、销售和分配在内的多种功能的系统。实施ERP需要大量的组织资源并存在由大量投资所带来的风险,相比传统的简单的信息技术系统的实施是一个完全不相同的信息技术应用范畴。
在该研究模型中,着重研究影响技术接受模型中两个主要的因素——感知有用性和感知易用性的因素。模型包括了技术接受模型主要的因素同时定义了三个外部变量:ERP系统的计划交流,对ERP系统所产生利益的共识,ERP系统的训练。在组织中,最先可能接受ERP系统的是高级管理工作者,ERP系统的计划交流使得关于ERP系统的信息从高级管理人员流向其他的人员,对ERP系统能产生利益的共识[7]是指同行以及管理人员之间对ERP系统价值所达成的共识,ERP系统的训练包括内部训练和外部训练,是指对用户的一系列培训。
lnternet应用接受模型的结构
近年来,越来越多的企业使用Internet,特别是在共享重要的信息资源时。开发基于Internet的系统以及建立企业内部的互联网有助于打破供应者与需求者之间时间和距离的障碍以减少成本提高生产率.企业使用Intenlet主要用来收集信息,但怎样取得企业所期望的信息是企业使用Internet的一个主要障碍。收集与任务有关的信息已成为使用Internet的一个主要方面,更为重要的是信息处理的性能也越来越取决于信息与组织任务的匹配程度。
在该研究模型中,使用技术接受模型对个人的工作业绩进行评估。对日常工作中Internet使用的评估主要依据个人对使用与任务有关的网站和Internet的印象。为了实证研究工作人员对与任务有关的Internet的使用,综合运用了技术接受模型和Choo的信息行为模型,信息行为模型主要说明人们怎样通过信息的需求—搜寻—使用循环来降低任务的不确定性。以信息行为模型的三步循环为基础,从三方面对工作中Internet的使用进行评估研究。在信息需求方面,主要就相关的信息能否解决问题的个人判断进行模拟研究,提出因素—相关性;在信息搜寻阶段,使用两个技术因素——感知的有用性、易用性和一个个人因素——想用的态度对个人的评估进行研究;在信息使用阶段,用感知的业绩进行研究,对用户来说,相比具体的使用Internet,评估制定的决策所带来的结果和使用Internet能解决的实际问题更为重要一些。
Online Shopping接受模型的结构
大量网上零售商的破产使得人们对商家一消费者(B2C)网上销售模式的过度乐观的期望有所降低.B2C电子商务还处于发展初期,传统销售渠道仍具有明显的优势,尽管如此,B2C电子商务作为一种销售媒介并没有消失。
AmazoneBay,Travelocity这几个电子商务网站持久稳定的发展显示出电子商务零售商有能力克服时间和空间上的障碍为消费者提供更好的服务——大量的产品信息专家建议定制化服务,快速的订单过程,电子产品的快速交付等等。但同时也存在着很多挑战,尤其是在网站界面设计、订单填写、付款方式,以及消费者个人信息的保护上。
采用技术接受模型对Online Shopping接受进行研究,但由于消费者在选择零售商时,享有更多的自主权,所以还必须考虑除了感知的有用性和易用性这两个因素之外其他因素的影响,包括兼容性、隐私、安全、规范的信念和自我效用。
Online Stores接受模型的结构
吸引新的消费者并留住已有的消费者是电子商务成功的关键。消费者对网上商家的信任在吸引新的消费者和留住已有的消费者两方面都起着重要的作用,尤其是消费者对网上商店是否可信的判断将会影响新老消费者参与电子商务的意愿。信任在电子商务中格外重要,因为消费者在这种不确定环境中更容易被商家利用。亚马逊就在没有征求消费者同意的情况下与第三方机构共享消费者个人的信息。虽然消费者的信任是影响消费者接受并使用电子商务的一个很重要的因素,但并不是唯一的因素。在进行网上交易时,消费者通过商家的网站与商家进行交互,与其他信息技术的应用一样,决定开始使用网站并且继续使用它同样取决于技术接受模型中两个关键因素——感知的有用性和易用性。这样对Online Stores接受的研究就可以从两个紧密联系并且互补的方面进行:一个商家,一项信息技术。
在该研究模型中,以为研究对象,使用技术接受模型和电子商务的熟悉与信任模型(familiarity and trust mode1)从上述两个方面对消费者的网上购买意向进行研究。

因素测度

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不同的技术接受模型因为接受的对象不同,其因素也有差异。对这些因素的测量是实证的基础,不同技术接受模型的因素测度比较。

实证研究

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在对各个研究模型进行实证研究时,首先根据研究模型确定模型的自变量、中间变量、因变量,然后选择适当的样本对各个变量进行数据采样,对采样的数据进行分析并得出相应结论。
不同技术接受模型的变量分析
不同的技术接受模型具有不同的拓扑结构,实证的变量也各不相同。
实证研究中数据的采样和数据分析方法
数据分析方法
出于方便和成本的考虑,大部分实验的受试者为大学的本科生或研究生。实验过程一般为:首先让学生访问一个网站,之后让他们根据访问网站的感受填写问卷,也有直接让受试者填写问卷。问卷编制采用Likert法,即每个问题提供5或7种选择,以5种为例分为:很不赞同(1),不赞同(2),既不赞同也不反对(3),基本赞同(4),很赞同(5),这符合人们判断问题的方式。问卷回收之后进行甄别,剔除那些不合格的;然后检验问卷的信度和效度,再采用各种方法,如主成分分析法、结构方程模型多元线性回归等方法来验证模型。

实例分析

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示意图
TAM理论可以分析出图书网络营销的各种影响因素,解释网上读者用户的态度。它能够适用于不同的网上图书营销方式,比如网上书店、出版社网站等。在此,以网上书店为例进行研究设计。

研究对象

网上书店用户。2

研究缘起

图书网络营销的方式包括网上书店营销、出版社网站营销Email营销手机营销博客营销等,而其中又以网上书店模式最为成熟和具有研究价值。

研究目的

利用TAM理论分析影响网上书店运营的外在因素,并试图寻找出哪些因素对顾客——网络用户的影响最大,从而帮助网上书店改善它们的运营模式

变量细化

将TAM理论应用到网上书店研究,需要将上述模型中的外部因素细化。具体来说,影响用户使用行为的外部变量包括:网站基本功能、书目资讯功能、个性服务功能、配送服务功能、图书质量、价格以及交易安全性。利用TAM分析框架,还需要将上述外部变量在问卷中以问题形式细化,这里不赘述。

研究方法

本研究采取向网上书店用户发放调查问卷的形式,对上述变量进行细化、打分。本案例问卷设计采用李克特量表(Likertscaling),对每一问题的回答选项分为完全不同意、不同意、没意见、同意、完全同意,并分别赋值1~5。
本案例目的在于验证网站基本功能、书目资讯功能、个性服务功能、配送服务功能以及交易安全性等指标与网上书店使用行为之间的相关关系,由于TAM理论在感知有用性与使用行为之间存在正相关关系,本案例主要验证上述指标与感知有用性之间的相关性
本研究将各指标的相应题项得分进行加总平均,作为各研究变量测量结果,这一方法也是有据可查的(Gerbing&Anderson,1988)。本案例所采取的验证方法为简单线性回归,主要检验指标将在各个检验中给出。
(1)样本基本资料。本次调查采用网上投放问卷的形式,共发放问卷250份,收回有效问卷194份,问卷回收率为77.6%。通过对收回样本进行统计,男性在总人数中占60.3%,女性占39.7%。学历中本科所占的比例最大,达到60.8%;网龄调查中,2年以上的有56.2%,占大多数。这个正好和张志强在《从看国内网上书店发展》一文中的观点相符合。
(2)回归分析及相关指标。回归分析是在大量统计数据基础上,利用数理统计方法建立因变量自变量之间的回归关系函数表达式
标准化β是回归分析中的一个量度指标,正值表示自变量与因变量之间存在正相关关系,而负值则表示自变量与因变量之间存在负相关关系
p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,样本中变量的关联越不是总体中各变量关联的可靠指标。实际上,p值是将观察结果认为有效,即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。