기술수용모형

Technology acceptance model

기술 수용 모델(TAM)은 이용자가 어떻게 기술을 수용하고 이용하게 되는가를 모델화한 정보 시스템 이론이다.

실제 시스템 사용은 사람들이 기술을 사용하는 엔드포인트다.행동 의도는 사람들이 그 기술을 사용하도록 이끄는 요인이다.행동 의도(BI)는 기술의 일반적인 인상인 태도(A)에 의해 영향을 받는다.

이 모델은 사용자들에게 새로운 기술을 제공할 때, 사용자가 새로운 기술을 사용할 방법과 시기에 대한 결정에 영향을 미치는 요인은 다음과 같이 제시한다.

  • 유용성 인식(PU) – 이는 Fred Davis에 의해 "특정 시스템을 사용하는 것이 업무 성과를 향상시킬 것이라고 믿는 정도"로 정의되었다.그것은 누군가가 그 기술이 그들이 하고 싶은 일에 유용하다고 인지하고 있는지 아닌지를 의미한다.
  • 사용 편의성 인식(PEOU) – Davis는 이를 "특정 시스템을 사용하는 것이 노력으로부터 자유롭다고 믿는 정도"(Davis 1989년)로 정의했다.그 기술을 사용하기 쉽다면, 장벽은 정복되었다.사용이 쉽지 않고 인터페이스가 복잡하다면 누구도 이에 대해 긍정적인 태도를 갖지 않는다.

사회적 영향력과 같은 외부 변수가 태도를 결정하는 중요한 요인이다.이런 것들이 자리를 잡으면 사람들은 기술을 사용할 태도와 의도를 갖게 될 것이다.하지만 모든 사람이 다르기 때문에 나이와 성별에 따라 인식이 달라질 수 있다.

TAM은 지속적으로 연구되고 확장되어 왔는데, TAM 2(Venkatesh & Davis 2000 & Venkatesh 2000)와 기술 수용 및 사용의 통합 이론(또는 UTAUT, Venkatesh et al. 2003)이 그것이다.TAM 3은 또한 신뢰와 인식된 리스크가 시스템 사용에 미치는 영향을 포함하는 전자상거래의 맥락에서 제안되었다(Venkatesh & Bala 2008).

배경

TAM은 아젠과 피쉬베인의 이성적 행동 이론(TRA)의 가장 영향력 있는 연장자 중 하나이다.데이비스의 기술 수용 모델(Davis, 1989; Davis, Bagozi, & Warshaw, 1989)은 사용자의 기술 수용과 사용의 가장 널리 적용되는 모델이다(Venkatesh, 2000).프레드 데이비스와 리처드 바고찌(Davis 1989년, 바고찌, 데이비스 & 워쇼 1992년[1])에 의해 개발되었다.TAM은 TRA의 태도 측정 방법의 많은 부분을 사용과 유용성의 두 가지 기술 허용 측정으로 대체한다.행동 요소가 강한 TRA와 TAM은 누군가가 행동의 의도를 형성할 때 제한 없이 자유롭게 행동할 수 있다고 가정한다.현실 세계에서는 행동할 수 있는 제한된 자유 등 많은 제약이 있을 것이다(Bagozi, Davis & Warshaw 1992).

바고찌, 데이비스, 워쇼는 이렇게 말한다.

개인용 컴퓨터와 같은 신기술은 복잡하고 그것들을 성공적으로 채택하는 것에 관하여 의사결정자들의 마음속에 불확실성의 요소가 존재하기 때문에, 사람들은 사용을 지시하는 노력을 시작하기 전에 새로운 기술을 사용하는 법을 배우려는 태도와 의도를 형성한다.사용 태도와 사용 의도에 대한 태도는 잘못 형성되거나 확신에 부족할 수 있으며, 또는 기술 사용을 배우기 위한 예비 노력이 진화한 후에만 발생할 수 있다.따라서 실제 사용은 그러한 태도와 의도의 직접적 또는 즉각적인 결과가 아닐 수 있다. (Bagozi, Davis & Warshaw 1992)

혁신의 확산에 대한 이전의 연구에서도 인식된 사용 편의성에 대한 중요한 역할을 제안했다.토르나츠키와 클라인(Tornatzky & Klein 1982년)은 채택을 분석하여 호환성, 상대적 이점 및 복잡성이 광범위한 혁신 유형에 걸쳐 채택과 가장 중요한 관계를 맺고 있음을 발견했다.Eason 시스템, 작업과 직업로에 적당한 면에서 미터(스튜어트는 1986년에 인용되어)Legris, 잉엄 &amp을 묘사하는 말을"일에 맞는"사용하고 Collerette 2003년은 TAM은 변화 과정을 차지하는 변수를 포함하는 것과, 그 번째의 채택을 통해 달성될 수 있는 확장되어야 한다는 것을 제안한 유용성을 연구했다.eiTAM에 대한 nnovation 모델.

사용법

여러 연구자들이 데이비스의 원래 연구(Davis 1989년)를 복제하여 유용성, 사용 편의성 및 시스템 사용 사이에 존재하는 관계에 대한 경험적 증거를 제공했다(Adams, Nelson & Todd 1992; Davis 1989; Hendrickson, Massey & Cronan 1993; Sugars & Grover 1993; Subraman 1994; Szajna 1994).많은 관심이 데이비스가 사용하는 질문지 기구의 강건성과 유효성을 시험하는 데 집중되어 왔다.아담스 외 연구진(Adams 1992 (은 데이비스(Davis 1989년)의 작업을 복제하여 그의 계측기와 측정 척도의 유효성과 신뢰성을 입증했다.그들은 또한 그것을 다른 설정으로 확장시켰고, 두 개의 다른 샘플을 사용하여 두 척도의 내부 일관성과 복제 신뢰성을 보여주었다.Hendrickson 외 연구진(Hendrickson, Massey & Cronan 1993)은 높은 신뢰성과 우수한 시험-보완 신뢰성을 발견했다.Szajna(Szajna 1994)는 이 계측기가 사용 의향, 자체 보고된 사용법 및 사용태도에 대한 예측 유효성을 가지고 있다는 것을 발견했다.이 연구의 합계는 데이비스 기구의 유효성을 확인하였고, 다른 사용자 모집단과 다른 소프트웨어 선택에 대한 사용을 지원하였다.

세거스와 그로버(Segars & Grover 1993)는 데이비스 작품의 애덤스 외 연구진(Adams, Nelson & Todd 1992)의 복제를 재검토했다.이들은 사용된 측정 모델에 대해 비판적이었으며 유용성, 효과성 및 사용 편의성의 세 가지 구조에 기초하여 다른 모델을 가정했다.이 발견들은 아직 복제되지 않은 것 같다.그러나 이러한 발견의 일부 측면은 종속 변수를 정보 사용 대 기술 사용으로 분리하여 워크맨(Workman 2007)에 의해 시험되고 지원되었다.

Mark Keil과 그의 동료들은 Davis의 모델을 그들이 말하는 유용성/EOU 그리드라고 부르는 것으로 개발했다(또는 아마도 더 인기있는 모델을 렌더링했다), 이것은 각 사분면이 두 속성의 다른 조합을 나타내는 2×2 격자다.소프트웨어 사용의 맥락에서, 이것은 특정 소프트웨어 패키지에 대한 현재의 유용성과 EOU의 혼합에 대해 논의하고, 훨씬 더 강력한 소프트웨어의 도입과 같이 다른 혼합이 필요한 경우 다른 과정을 플로팅하기 위한 메커니즘을 제공한다(Keil, Beranek & Konsynski 1995).TAM 모델은 대부분의 기술 및 지리적 맥락에서 사용되어 왔다.이런 맥락 중 하나가 빠르게 성장하고 있는 건강관리다.

Venkatesh와 Davis는 원래의 TAM 모델을 확장하여 사회적 영향(주관적 규범, 자발성, 이미지)과 인지적 기악 과정(작업 관련성, 출력 품질, 결과 입증 가능성, 인식 용이성)의 측면에서 인식된 유용성과 사용 의도를 설명하였다.TAM2라고 불리는 확장 모델은 자발적 설정과 의무적 설정 모두에서 테스트되었다.결과는 TAM2(Venkatesh & Davis 2000)를 강력하게 지지했다.

  • 주관적 표준 – 자신에게 중요한 다른 개인이 행동을 할 수 있는지 여부를 고려하는 개인의 인식.이것은 이성 작용 이론(TRA)과 일치했다.
  • Volonatesh & Davis에 의해 정의된 바와 같이, 이는 "잠재적 채택 결정이 비필수적인 것으로 인식되는 범위"이다(Venkatesh & Davis 2000).
  • 이미지 – 이것은 무어 & 벤바사트에 의해 "사회 시스템에서 자신의 지위를 향상시키기 위해 인식되는 혁신의 사용 정도"로 정의되었다(Moore & Benbasat 1991[3]).
  • 직무 관련성 – Venkatesh & Davis는 이를 대상 시스템이 직무에 적합한 정도에 대한 개인적 관점(Venkatesh & Davis 2000)으로 정의했다.
  • 출력 품질 – Venkatesh & Davis는 이를 특정 작업을 수행하는 시스템의 능력에 대한 개인적 인식으로 정의했다(Venkatesh & Davis 2000).
  • 결과 입증 가능성 – 가시적 결과의 생산은 시스템의 유용성에 직접적인 영향을 미칠 것이다(Moore & Benbasat 1991).

주요 경쟁 사용자 수용 모델을 통합하기 위한 시도로, Venkatesh et al.는 기술의 수용과 사용에 대한 통일된 이론을 공식화했다.이 모델은 각각의 개별 모델(Adjusted R square of 69%)을 능가하는 것으로 밝혀졌다(Venkatesh et al. 2003).UTAUT는 건강관리 분야의 최근 연구에 의해 채택되었다.[4]

대체 모델

  1. MPT 모델:TAM과는 별개로 Scherer(Scherer 1986 : (은 그녀의 국립과학재단에서 후원한 논문 연구의 일환으로 1986년에 일치하는 사람과 기술 모델을 개발했다.MPT 모델은 그녀의 1993년 본문(Scherer 2005, 1차 개정 1993), 현재 4번째 판에 "State in the State of Stuck"에 자세히 설명되어 있다.MPT 모델은 기술 선택과 의사결정에 사용되는 평가 조치와 함께 기술 사용자, 비 사용자, 회피자, 그리고 꺼림칙한 사용자 간의 차이에 대한 결과 연구를 포함하고 있다.
  2. HMSAM: TAM은 많은 종류의 시스템 사용을 설명하는데 효과적이었다(예: e-러닝, 학습 관리 시스템, 웹 포트탈 등). (Fathema, Shannon, Ross, 2015; Fathema, Ross, Witte, 2014)그러나 TAM은 순수한 본질적 또는 쾌락적 시스템(예: 온라인 게임, 음악, 즐거움을 위한 학습)의 채택을 설명하는 데 이상적으로 적합하지 않다.따라서, TAM의 대안 모델인 쾌락 운동 시스템 채택 모델(HMSAM)이 Lowry et al. (Lowry et al. 2013)에 의해 제안되었다.HMSAM은 쾌락 운동 시스템(HMS) 채택에 대한 이해를 개선하기 위해 설계되었다.HMS는 온라인 게임, 가상 세계, 온라인 쇼핑, 학습/교육, 온라인 데이트, 디지털 음악 저장소, 소셜 네트워킹, 포르노, 게임화된 시스템 및 일반적인 게임화에 대한 사용자의 본질적인 동기를 충족하기 위해 주로 사용되는 시스템이다.HMSAM은 사소한 TAM 확장 대신 대안적 이론적 관점에 기초한 HMS 고유의 시스템 수용 모델로서, 차례로 흐름 기반 인지 흡수(CA)에 기초한다.HMSAM은 시스템 사용의 게임화 요소를 이해하는 데 특히 유용할 수 있다.
  3. 확장 TAM: 외부 요인이 사용자의 태도, 행동 의도 및 실제 기술 사용에 미치는 영향을 탐구할 목적으로 외부 변수를 추가함으로써 원래의 TAM(Davis, 1989)의 확장을 제안하는 연구도 있었다.지금까지 몇 가지 요인들이 조사되었다.예를 들어, 인식된 자기 효능성, 촉진 조건 및 시스템 품질(Fathema, Shannon, Ross, 2015, Fathema, Ross, Witte, 2014)을 들 수 있다.의료기술 수용에도 이 모델이 적용됐다.[5]

비평

TAM은 자주 사용함에도 불구하고, 원래의 제안자들이 그것을 여러 번 재정의하려고 시도하도록 이끌면서, 널리 비판 받아왔다.TAM을 "이론"으로 비판하는 것에는 의심스러운 휴리스틱 가치, 제한된 설명과 예측력, 사소한 것, 그리고 어떠한 실질적인 가치의 결여가 포함된다(Chuttur 2009).벤바사트와 바키는 TAM이 "다른 중요한 연구 이슈로부터 연구자들의 관심을 다른 중요한 연구 이슈로부터 돌리게 했고 지식 축적의 진보에 대한 환상을 만들어냈다"고 제안한다.더욱이, 끊임없이 변화하는 IT 환경에 적응하기 위해 TAM을 확장하려는 여러 연구자들의 독자적인 시도는 [sic]을 이론적 혼란과 혼란의 상태로 이끌었다.(벤바사트 & 바키 2007).일반적으로, TAM은 컴퓨터의 개별적인 '사용자'에 초점을 맞추는데, '인정된 유용성'이라는 개념과 함께, 사용자가 어떻게 '사용성'을 '독용성'하는지를 설명하기 위해 점점 더 많은 요소들을 들여오고, IS 개발 및 구현의 본질적인 사회적 프로세스를 무시하는 확장성을 가지고 있다, 더 많은 기술이 실제로 더 나은 곳은 의문의 여지없이, a.IS 사용으로 인한 사회적 결과도 있다.Lunceford는 유용성과 사용 편의성의 인식된 프레임워크가 사용자들로 하여금 이 기술을 채택하도록 강요하는 비용 및 구조적인 의무와 같은 다른 문제들을 간과하고 있다고 주장한다.[6]TAM에 대한 최근의 분석과 비평은 Bagozzi (Bagozzi 2007)를 참조한다.

Legris 등은 TAM과 TAM2가 함께 기술 시스템 사용의 40%에 불과하다고 주장한다.[7]

Perceived ease of use is less likely to be a determinant of attitude and usage intention according to studies of telemedicine (Hu et al. 1999) mobile commerce (Wu & Wang 2005), and online banking (Pikkarainen 2004)

참고 항목

메모들

  1. ^ Muhammad Sharif Abbasi; Ali Tarhini; Tariq Elyas; Farwa Shah (2015-10-09). "Impact of individualism and collectivism over the individual's technology acceptance behaviour: A multi-group analysis between Pakistan and Turkey". Journal of Enterprise Information Management. 28 (6): 747–768. doi:10.1108/JEIM-12-2014-0124. ISSN 1741-0398.
  2. ^ Rahimi, Bahlol; Nadri, Hamed; Lotf nezhad afshar, Hadi; Timpka, Toomas (2018). "A Systematic Review of the Technology Acceptance Model in Health Informatics". Applied Clinical Informatics. 09 (3): 604–634. doi:10.1055/s-0038-1668091. PMC 6094026. PMID 30112741.
  3. ^ Moore, Gary C.; Benbasat, Izak (1991-09-01). "Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation". Information Systems Research. 2 (3): 192–222. doi:10.1287/isre.2.3.192. ISSN 1047-7047.
  4. ^ Huser, V.; Narus, S. P.; Rocha, R. A. (2010). "Evaluation of a flowchart-based EHR query system: A case study of RetroGuide☆". Journal of Biomedical Informatics. 43 (1): 41–50. doi:10.1016/j.jbi.2009.06.001. PMC 2840619. PMID 19560553.
  5. ^ Nadri, Hamed; Rahimi, Bahlol; Lotf nezhad afshar, Hadi; Samadbeik, Mahnaz; Garavand, Ali (2018). "Factors Affecting Acceptance of Hospital Information Systems Based on Extended Technology Acceptance Model: A Case Study in Three Paraclinical Departments". Applied Clinical Informatics. 09 (2): 238–247. doi:10.1055/s-0038-1641595. PMC 5884692. PMID 29618139.
  6. ^ Lunceford, Brett (2009). "Reconsidering Technology Adoption and Resistance: Observations of a Semi-Luddite". Explorations in Media Ecology. 8 (1): 29–47.
  7. ^ Legris 등 2003, 페이지 191.

참조