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互联网使用行为的技术接受模型的扩展
Hung-Pin Shih
摘要：以信念 - 态度 - 性能链为基础,本研究结合了戴维斯的技术接受模型(TAM)和信息行为模型开发扩展TAM对互联网的使用。理论模型通过问卷的进行了测试，通过调查了203名台湾上班族。实证结果不仅证实了TAM,而且信息需求显示的相关性强烈确定对于寻求信息的感知有用性,感知易用性和用户对互联网使用的态度,以及强烈影响个人绩效在使用阶段的信息。更重要的是,相关性感知性能和感知有用性对企业内部网用户比对简单的/互动Intraweb用户有更大的积极影响。在办公室任务中企业内部网用户比简单/互动Intraweb用户对于互联网使用有更积极乐观的态度和积极的感知系统效率。此外,用户认为在使用企业内部网和简单/互动Intraweb应用程序中感知易用性对互联网使用的态度是决定性因素。总的来说,拓展TAM解释企业内部网用户的行为比解释简单的/交互式Intraweb用户更好。对本研究的局限性进行了讨论。
关键词:技术接受模型(TAM);Belief-attitude-performance链;信息使用行为;互联网,内联网
1 引言
使用互联网的业务近年来增长迅速。大多数企业意识到在他们的组织中,互联网的使用在增加尤其是对共享有价值的信息资源[22]。在实践中,许多公司依赖互联网提供客户服务和协调供应时间表。此外,他们还考虑,开发基于web的系统或建立企业内部网来降低成本,支持网络活动提高生产力。在需求中互联网可以被认为是一个为达到商业利益可以打破时间和距离的障碍的方法。,此外，在它的最新进展中改变了个人对信息使用的看法。在日常工作中收集信息是使用互联网的主要原因之一。然而,然而，访问所希望的信息的问题是一个对利用互联网组织的主要障碍[42]:任务相关的信息的收集已成为一个信息使用行为的核心方面[11]。更重要的是，信息表现处理依赖于信息的要求和组织任务之间的匹配。Choo[12]表示信息的行为是一个信息需要在个人层面上解决问题周期任务。即信息的行为描述的那些活动的人可以从事在确定他或她自己的信息需求，以任何方式寻找这样的信息，以及使用或传递信息”[51]。互联网的不断利用，可能会鼓励人们在互联网上花费越来越多的时间，并成为担心在帮助他们执行任务时其对生产力和有效性的影响，。张志贤等[48]研究了内在的（感知的享受）和外在（感知有用性）动机对互联网使用的影响 ,而Chang 和Cheung[7] 修订后的特里安第斯[49]模型来研究在工作中的意向决定使用互联网或万维网（WWW）。然而，这些研究都没有评估互联网利用率的性能。因此，我们的研究评估个人的工作表现使用戴维斯[15]技术接受模型（TAM），其中从理性行为理论发展(TRA）。TAM最初预测开发在指定的系统使用的个人行为。在日常工作中使用互联网的情况下，评估大多依赖于个人对于使用与任务相关的网站或Intranet应用的印象。因此，本研究通过集中使用基于Web的信息行为扩展了TAM评估互联网。基于这样一种信念 - 态度 - 性能链[21]，我们研究了上网行为，从自我报告的看法和性能的角度来看，通过Choo的信息行为模型结合TAM的经验评估利用互联网通过办公室的目标导向的任务。
2 TAM和相关理论
TRA[5、23]是一个著名的模型用来预测和解释个人行为。TRA断言个人行为取决于执行行为的行为意图,行为的意图是由个人的态度和主观规范共同决定的。具体来说,个态度描述对于特定行为的赞成或者不赞成的个人感情。根据期望值理论,个人对特定行为的态度定义是作为一个突出的信念和评价的函数行为的结果。因此,态度是构建信念和行为之间联系的行为。基于信念 - 态度 - 性能链，Davis提出用TAM解释和预测用户是否接受信息系统。TAM对措施发展的重大贡献是两个关键词的定义:感知有用性和感知易用性使用。Davis[17] 对感知有用性的定义是一个人认为使用一个特定的系统是否将提高他或她的工作表现,“感知易用性定义为,”某个人认为使用一个特定的系统可以不需要太多的努力。”据其理论假设[18]、系统使用是由个人行为意图所决定的;这些是由个人对信息系统使用的态度和感知有用性所共同决定的。一些经验研究表明,在实际使用[1,25,46]中是感知有用性而不是感知易用性,与行为意图呈现正相关[8-10,28]。然而,一些研究发现,感知有用性和感知易用性对信息系统的使用行为意图[50】和系统使用[29，30]是呈现正相关的。因此,感知有用性是使用个人使用系统意图的主要决定因素是,感知易用性是一个次要因素。总的来说,在预测用户行为[16，35]中TAM是优于TRA或计划行为理论[3，4]。
3 TAM的拓展和相关假设
Choo提出一个信息行为模型解释人们如何通过信息需求-搜集-使用周期来减少任务不确定性。基于信息的持续使用过程，将Choo的信息行为模型合并到TAM,,在三个信息模块中我们评估了在工作中互联网的使用(图1)。
在信息需求这方面,关于相关信息来解决问题我们致力于评估个体认知判断。在信息搜集阶段两个技术因素(包括感知有用性和感知易用性使用)和一个个人因素（包括对互联网的态度)用来评估个体评估。在信息的使用阶段,在决定评估的结果或者使用互联网的问题中，对于用户来说感知性能比系统地使用更重要。就网络利用率而言,从宏观层面来看TAM是被用来评估系统使用性能,从微观层面来看，采用相关性来评估系统使用行为。
3.1 信息需求背景
基于信息系统成功理论的相关文献研究，,DeLone and Mclean [19]认为从用户的角度来看信息质量是评估信息系统成功的一个重要测度。信息质量被定义为信息系统的输出质量,和被认为是与信息特征有关的多属性构造。在这些信息特点中,许多研究使用“相关性”来衡量信息质量[2，6，36，44]。使用维克算法[40],相关性被定义为“由人判断在信息提供和信息使用中合理性存在的测度”。Schamber et al[41]描述相关性在特定时间内取决于用户信息感知和信息需求的多维认知概念。根据他们的文献综述,相关性是与“有用性”、“实用性(包括易用性)”、“感知态度”和“满意“相关的。从用户角度来看,个人主观相关性根据在工作环境中的个人信息需要[38]。
Choo认为信息用来处理减少决策失误或解决问题的不确定性。在他的模型的信息需求阶段,获取个人相关信息填补他们的知识状态和执行任务能力之间的差距。相关性是依赖用户判断信息需求和信息检索之间的匹配,表明相关性是一个主观的个人认知相关的信息需求。当使用检索到的信息时，这可能会影响到用户在追寻相关信息和性能的判断。
信息质量决定了网站设计的成功[34]和在WWW个人与工作无关的活动绩效[14]。正如在信息检索上的研究[24，45]，,相关性是一个测量信息系统是否成功的测度。此外, Spink et al[43]表示部分相关信息与信息搜寻行为是积极相关的。同样,相关性和互联网行为之间的理论关系被数字图书馆的实证研究部分确定的[27]。从信息行为模型和部分研究的证据,我们的研究表明在信息搜集阶段信息需求的感知相关性与技术（感知有用和感知易用）和主观感知（对互联网的态度）是正相关的，同时在信息使用阶段也会影响个人绩效。
H1。信息需要的相关性与互联网用户的感知易用性是积极相关的。
H2。信息需要的相关性与互联网用户的感知有用性是积极相关的。
H3。信息需要的相关性与互联网用户使用互联网的态度是积极相关的。
H4。信息需要的相关性与互联网用户的感知性能是积极相关的。
3.2 信息寻求环境
在组织中信息寻求是完成信息集成任务的一个重要的活动。用户通过访问互联网来支持这样的办公室活动,从随意观看网站到扫描感兴趣的内容,因此正式的搜索是用来为活动和决策信息进行特定决策[13]。Detlor[20]提出在组织中问题情境模式下的信息是用来发现互联网探索模式的应用。从用户的角度来看,这一过程的行为可能被视为中央信息系统的使用。之前的研究之后,我们实证检验在感知有用性,感知易用性和用户对互联网的态度使用之间可能的因果关系。从理论上讲,互联网是易于使用的用户搜索信息因为可以支出最少时间和花费最少精力,从而鼓励感知互联网是有效的。此外,当用户认为在互联网上寻找信息有用的和容易。他们就可以采用积极的态度向互联网时
H5。用户感知易用性与用户互联网的感知有用性是正相关的。
H6。用户感知易用性与用户互联网的使用态度是正相关的。
H7。用户感知有用性与用户互联网的使用态度是正相关的。
3.3 信息使用环境
信息行为模型被应用到研究信息寻求对信息使用的影响。拓展TAM,我们的研究表明有经验的互联网用户会继续使用互联网因为他们对其有效性很满意或完成日常任务的预期结果。探索支持的证据,我们的研究假设,在信息使用阶段高感知的有用性和使用互联网寻求积极乐观的态度信息可能会提高性能决定或解决问题。
H8。用户感知有用性与用户对互联网的认知表现是正相关的。
H9。用户对互联网使用的态度对用户感知网络的性能是积极的有关。
4方法
4.1 工具
根据Saracevic和Schamber et al的定义.,相关性被测量使用整体用户判断的信息需求和信息在执行日常任务获得。为了评估不同办公室的互联网信息使用，,我们采用三个信息属性:及时性(指的是在具体的时间获取信息),有用性(指的是执行任务获得的结果),和可用性(指的是信息在决策时的可用性)。根据他们的需求这三个衡量用户感知关于信息的相关性。两个构念：感知有用性和感知易用性,从Davis的测量项目中选取;他们实施措辞的修正,以实现互联网的调查的利用率。态度,TAM的常见构念和交易实施,轻微的变化,使用 Fishbein 和Ajzenrsquo;s 定义和之前研究TAM和TRA理论[47]。用户满意度获得的信息是作为代理在早期研究中衡量系统性能由于难以客观地测量性能[31，32]。用户满意度测量评估个体感知的有效性在互联网上搜索和收集的信息。同样,当使用互联网在目标导向的任务采用系统成功的评价
衡量个人利益和成就。在自我报告的措施方面,感知性能测量用来测量用户满意度和系统成功。在附录中的所有项目使用一个五点Likert量表从（1）强烈不同意（5）强烈同意。。
4.2 样本和收集
互联网在当前的办公活动中被广泛使用，如:如：搜索、订购产品、竞价，与客户或供应商沟通，距离学习等。我们的研究调查至少1年的互联网体验的办公室工作人员态度。调查对象选自10家台湾中小企业，,包括一个研究所,两个电脑制造业公司,DRAM生产公司,航空电子设备制造公司、消费类电子产品制造公司,资产保险公司,和三家银行。3 - 10年的工作经验高级员工在他或她的当前位置选择从每个公司和委托来分发和收集问卷。每个问卷发送附带一个封面描述调查的目标和信保证被调查者的隐私。每个被调查者被要求显示在多大程度上他们同意问卷每个语句。问卷在2003年6月一个月进行问卷完成发放。总共有360份问卷分发到10家公司,30至50副本的形式发送给每个公司:225人返回但22被淘汰,因为他们是不完整的或者被申请人没有使用互联网工作。因此，样品为203份有效问卷样本。整体净响应率为56.4%。
5 结果
5.1 受访者
表1显示,受访者平均5.5年的互联网工作经验，9.5年工作经验。他们的工作涉及到各种职位和公司,减少调查的偏见。除了互联网,所有接受调查的公司都有内部网。根据 Leung的分类[33],从7家公司挑选的121受访者（样本1）使用一种所谓的简单或内部交互式，而其他三家公司,共有82人参加(（样本2）,使用内部网进行日常工作。在采访了每个公司资深员工,参与调查的121名受访者是自愿用户,其余是强制性的用户。
5.2 模型测量
Harmonrsquo;s的一个检验[39]是用来检查测试调查问卷的方法偏差。表2中的因子分析表明，没有一个单一的因子是从16个项目中提取的,没有单一因素解释的方差,这表明共同方法偏差的问题没有存在。接下来，我们采用主成分因子分析法最大方差旋转提取五个因素（结构）
如表2所示。样本的特征值因素超过1.0。此外,这五个因素解释在16措施中方差的81.8%。所有构造之间的可靠性在0.86和0.92之间,超过Nunnally推荐阈值0.7[37]。总的来说,因子分析表明,在实证研究中结构的可靠性达到满意的水平。 Hair et al的指导[26],如果它的因子负荷超过0.5，那么说明措施是建立在显著水平上的。每一项措施在其基础结构中都加载（超过0.6），在其他结构上并具有较低的因子负荷量（低于0.4）。总的来说,因子分析显示测量模型拥有足够的收敛和区分效度。如表3所示,样本之间的组间关联任何一对构造不超过0.7,证明多重共线
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