Affective Technology Acceptance Model: Extending Technology Acceptance Model with Positive and Negative Affect
Angela Lee Siew Hoong, Lip Sam Thi and Mei-Hua Lin
Additional information is available at the end of the chapter http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.70351
Abstract
Research works on TAM, TAM2, TAM3 and UTAUT has always focused on cognitive aspect of technology acceptance in the past two decades. Acceptance of technologies such as eCom- merce, Mobile and ERP that considered emotion and affect are still less. This creates a gap in the technology acceptance research, which consider the role of affect into technology acceptance model. This study considers the role of affect of a knowledge worker that work in Multimedia Super Corridor (MSC)-status organizations in Malaysia on their behavioural intention to use knowledge sharing tools (KS tools) in their day-to-day tasks. Hence, Affective Technology Acceptance (A.T.A) model has been proposed. The behavioural intention on the acceptance of KS tools will be hypothesize in the Affective Technology Acceptance (A.T.A) model. Positive (PA) and Negative (NA) affect as the role of affect construct were introduce in this model to investigate its influence on KS tools usefulness and ease of use among employ- ees in Multimedia Super Corridor organizations. The findings of this study highlighted that NA has no impact on perceive usefulness. The findings also showed that PA has very signifi- cant positive influence on PU, PEOU and BI with impact on PEOU being the greatest.
Keywords: positive affect, negative affect, TAM, knowledge sharing tools, knowledge workers, affective technology acceptance model
Introduction
In the past few decades, works on technology acceptance research have always focused on cognitive instead of emotional factors to predict acceptance of technologies. The role of affect influence, state of mind, and feelings are not comprehended as comprehension
copy; 2017 The Author(s). Licensee InTech. This chapter is distributed under the terms of the Creative Commons
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use,
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and wordings utilized as a part of this range has dependably been utilized conversely by specialists. Numerous conflicting reports and clashing discoveries from past investigations that consider influence have brought about modest number of research endeavors here. Nonetheless, inquiry about them has demonstrated that reflexes, social judgment, discern- ment, and conduct [1, 2] are impacted by influence, mind-set, and feeling that constitute the major parts of individuals.
In the information systemsrsquo; (IS) area, client assessment or client acknowledgment of informa- tion technology (IT) is considered as a volitional conduct [3] and has been examined basically with an intellectual introduction [4–6]. Research in this area has dependably been vigorously affected by the insight state of mind conduct models, from Theory of Reasoned Action and the Theory of Planned Behavior [7]. Even though some works on affect, affectivity, playfulness, enjoyment, and emotion have been studied, the affective aspects are less central in most of these studies, with some exceptions, such as studies on aesthetics [8], computer playfulness [9], flow [10], and usersrsquo; experiences in technology acceptance [11]. Therefore, if the roles of affect indeed play a role in technology acceptance, what aspect of study should be examined and in what relationships of role of affect toward other constructs in the technology accep- tance model.
Research gaps
Due to conflicting findings and inconsistent terminologies used in the research that consid- ers affect, moods, emotions, and feelings, and the role of affect has been very much ignored by researchers in general. However, recent research has found that the inclusion of affec- tive constructs is able to explain attitude and behavior more extensively in their models. Nevertheless, research that examines role of affect from the perception of the knowledge workers on the KS toolsrsquo; characteristics in terms of features and functions to induce positive or negative affective (PA and NA) states is lacking. This study extends technology accep- tance model (TAM) with PA and NA on perceived ease of use (PEOU), perceived usefulness (PU), and BI to predict the behavioral intention to use KS tools by knowledge workers in MSC-status organizations.
Literature review
Related works on technology acceptance
Davis [4] develops technology acceptance model (Figure 1) to determine factors that influ- ence the acceptance of technology. Two most important individual beliefs about using information technology are perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU) that are able to explain individualrsquo;s intention to use the technology. Davis [4] concluded that
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Figure 1.
Technology acceptance model [4].
perceived usefulness was the strongest predictor to onersquo;s intention to use an information technology.
In TAM, the goal is to utilize the primary determinant of use to accept or not to accept a new tool. The intention to utilize is controlled by the individualrsquo;s personality toward utilizing a specific tool. Perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU) impact a per- sonrsquo;s sta
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情感技术接受模型:具有积极和消极影响的扩展技术接受模型
摘 要
在过去的二十年里，关于TAM、TAM2、TAM3和UTAUT的研究工作一直集中在技术接受的认知方面。对电子商务、移动和ERP等考虑情感和影响的技术的接受程度仍然较低。这在技术接受研究中造成了一个缺口，该研究将情感的作用纳入技术接受模型。这项研究考虑了在马来西亚多媒体超级走廊( MSC )身份组织工作的知识工作者对他们在日常任务中使用知识共享工具( KS工具)的行为意图的影响。因此，情感技术接受模型已经被提出。接受KS工具的行为意向将在情感技术接受( A.T.A )模型中假设。在这个模型中，积极( PA )和消极( NA )情感作为情感构建的角色被引入，以研究它对KS工具的有用性和多媒体超级走廊组织中雇员的易用性的影响。这项研究的结果强调NA对感知有用性没有影响。研究结果还表明，PA对PU、PEOO和BI有非常显著的积极影响，其中对PEOO的影响最大。
关键词:积极情感，消极情感，TAM，知识共享工具，知识工作者，情感技术接受模型
1 .介绍
在过去的几十年里，技术接受性研究的工作总是集中在认知因素上，而不是情感因素上来预测技术的接受。情感影响、精神状态和感情的作用不被理解为理解并且作为该范围的一部分使用的词语已经被专家可靠地反过来使用。许多相互矛盾的报道和过去调查中的冲突发现，考虑到影响，在这里带来了少量的研究努力。尽管如此，对他们的调查表明，反射、社会判断、辨别和行为[ 1，2 ]受到影响、心态和感觉的影响，这些构成了个人的主要部分。
在信息系统( IS )领域，客户评估或客户对信息技术( IT )的认可被认为是[ 3 ]的一种意志行为，基本上已经在[ 4 - 6]的智力介绍中得到检验。这一领域的研究受到了来自理性行为理论和计划行为理论[ 7 ]的洞察心态行为模型的强烈影响。尽管已经研究了一些关于情感、情感、游戏性、享受和情感的作品，但是在这些研究中，除了一些例外，比如美学研究[ 8 ]，电脑游戏[ 9 ]，流量[ 10 ]，用户在技术接受方面的经验[ 11 ]。因此，如果影响的作用确实在技术接受中发挥作用，那么应该检查研究的哪些方面，以及影响的作用与技术接受模型中的其他结构之间的关系。
2 .研究差距
由于研究中使用的相互矛盾的发现和不一致的术语，这些术语考虑了情感、情绪、情感和情感，而情感的作用通常被研究者忽略了。然而，最近的研究发现，情感结构的加入能够更广泛地解释他们模型中的态度和行为。然而，缺乏从知识工作者对KS工具特征的感知来研究情感在诱发积极或消极情感( PA和NA )状态方面的作用的研究。本研究将技术接受模型( TAM )与PA和NA一起扩展到感知易用性( PEOU )、感知有用性( PU )和BI，以预测MSC状态组织中知识工作者使用KS工具的行为意图。
3 .文献评论
3.1技术验收相关工作
Davis [4]开发了技术接受模型(图1 )，以确定影响技术接受的因素。关于使用信息技术的两个最重要的个人信念是感知有用性( PU )和感知易用性( PEOU )，它们能够解释个人使用信息技术的意图。戴维斯·[ 4 ]得出结论感知的有用性是一个人使用信息技术意图的最强预测因素。
在TAM中，目标是利用使用的主要决定因素来接受或不接受新工具。利用的意图受个人使用特定工具的个性控制。感知有用性( PU )和感知易用性( PEOU )会影响一个人使用特定工具的心态。感知有用性( PU )的特征是，个人对使用特定工具将改善其任务执行的信任程度[ 4 ]。感知有用性是重点影响用户信念和利用创新的期望的关键决定因素。感知易用性( PEOU )的特征是用户使用特定工具的程度，而且这是免费的[ 4 ]。过去的研究表明，感知易用性( PEOU )的影响有两个目的:通过工具[ 4的实用性的直接和间接影响。正如Davis [4]所指出的那样，鉴于PU干预了其影响，PEOU对行为预期的利用没有重大影响。PEOU不会直接影响用户的行为目标，因为它通过PU影响行为预期。
Venkatesh和Davis [12]扩展了TAM，称之为TAM2，对感知有用性和意图使用具有社会影响和认知过程(图2 )。在TAM2中，主观规范[ 7 ]被假设对个人选择执行某一行为的意图有直接影响，即使他/她不喜欢该行为，但由于其他参考对象认为他/她应该这样做；因此，个人遵从这些参考。在强制性系统使用设置中，主观规范被发现对PU和PEOU的意图有直接影响。该模型将自愿性假设为一个调节变量，以区分强制性和自愿性。然而，主观规范可以通过被称为内部化的感知有用性间接影响意图。因此，根据TAM2，主观规范对PU和PEOU意向的直接合规性影响将出现在强制性但非自愿的系统使用环境中，[ 12 ]。工作相关性、产出质量和结果可证明性是PU认知工具的决定因素。
TAM2建议个人依靠工作和表现之间的契合度——来自于使用这个系统。这将根据工作相关性来确定他们对系统的感知效用。它被定义为个人对目标系统适用于其工作的程度的看法。输出质量是系统对个人产生的最终结果的质量。个人将考虑系统执行这些任务的情况。如果系统没有产生任何期望的输出来提高个人性能，则认为用户接受率会下降。因此，TAM2理论化了摩尔和本巴斯特定义的结果可证明性[ 13 ]作为“使用创新成果的有形性”将直接影响感知有用。TAM3 [12]是TAM的延伸，锚和调整是下丘脑被设计来影响模型中的PEOU。锚是人们对其有普遍信念的程度计算机及其使用，而调整是基于对形状的信念程度直接体验目标技术。结果表明这些变量与PEOU的相关性。感知易用性的先决条件包括计算机自我效能感、对外部控制的感知、计算机焦虑、计算机游戏性、感知享受和客观可用性。Venkatesh在2003年引入了接受和使用技术的统一理论。UTAUT是通过整合应用于IS使用行为的八个模型的各种构造而开发的。这八个模型是TAM、TRA、TPB、动机模型、TAM和TPB的整合、PC利用模型、创新扩散理论和社会认知理论。行为意向和使用行为是两个相关变量。另一方面，八个独立变量包括绩效预期、努力预期、社会影响、便利条件、性别、年龄、经验和使用的自愿性。三个主要的构造是使用意图和行为使用的决定因素(图3 ) :性能预期、努力预期和社会影响。在八个因素中，预期成绩是最强的预测因素。UTAUT理论认为，社会影响仅在强制技术使用的情况下才有意义。
3.2情感、情绪、情绪、情绪和感觉
每个社会学都有一个共同的兴趣去尝试、澄清和预见个人的行为，这些行为受到主观程序的影响。大多数源自行为的理论往往忽略了影响因素的作用。情感的作用是指一个人在执行任务时的感受或个人的感受[ 14、15 ]。情感也指一个人的情绪、情绪和感受，它们可以互换使用[ 2，16 ，18 ]。
性格情感被定义为一个人对周围世界的积极或消极感知的情感倾向[ 17，19 ]。它对个人行为有很大影响，[ 20，21 ]。许多相关的信息系统研究使用不同的术语来表示情感的作用，例如使用计算机时的“焦虑”、“计算机游戏性”、“对计算机的情感”、“情感对用户态度的影响”，以及特定IT [9，2224的使用。情绪是一种个人内部的变化，通常是非潜在的，与采取行动的明确意图无关。[ 25，26 ]。Lazarus [将情绪定义为一种情感状态，这种状态取决于特定的情况来来去去。情绪是低强度、弥漫的情绪状态，通常没有明显的先于[ 27 ]。情绪可以被描述为相对不稳定的短期个人内部变化[ 28 ]。情绪可以由性格影响和情绪引起。与表情不同，人们可能没有意识到他们正在经历一种“情绪”，也可能没有意识到这种情绪正在影响他们的行为[ 27 ]。情绪不同于性格情感和情绪。情绪有明确的原因或目标，通常持续时间更短，更集中、更强烈的情绪比情绪更容易改变信仰[ 30，31 ]。情绪更有可能扰乱的活动。这也是一种强烈的感觉；一种复杂且通常强烈的主观反应，通常伴随着身体的生理和行为变化。情绪会在冲击期间发生(即新信息技术( IT )已经部署并正在使用的时候)。在此期间，情绪是基于个人对新技术特征的感知和他们对新技术资源的使用而产生的。个人将评估这项技术是威胁还是机遇，以及如何通过改变他们的工作行为来适应他们的日常任务[ 33 ]。一些特定的情感术语，如快乐、唤醒和享受，被用来表达用户对实际使用[科技的态度。感觉是通过触觉感知的感觉；由情绪、情绪或欲望引起的情感意识状态。另一方面，认知产生于人类对使用技术的感知[ 16、34 ]。行为方面来自个人对使用信息技术的反应[ 11 ]。情绪智力是一个变量，具有多因素个体差异，符合传统智力标准[。情绪智力包括积极识别、理解、处理和影响自己和他人的情绪，以指导感觉、思考和行动。情感是对一个对象的价值量评估，包括对某样东西是喜欢还是不喜欢的评估。这些评价是由现象引起的。它可以来自以前对物体或情况的经验，也可以来自社会学习[ 29 ]。满意度一直是研究最广泛的情绪。所做的大部分工作都集中在个人层面的满意度上，要么是因为工作场所的事件，要么是工作场所结果的预测因素[ 19 ]。张和李·[研究了信息技术情感评估对信息技术使用选择的影响。参考张和李·[ 36 ]，两个充满情感评估的抗议建立在:对IT煽动积极影响的能力的认可和对IT引发消极影响的能力的印象。他们的调查表明，积极影响和消极影响是影响感知有用性( PU )、感知易用性( PEOU )和使用IT工具态度的特定想法。这些影响在个人使用和利用IT工具( ATT )时保持不变。积极的影响会影响PU、PEOU和ATT，但是经过一段时间后，它对PU来说并不重要，积极的影响只会影响PEOU；然而，从长远来看，这对PEOU来说更重要。因此，张和李· [ 37 ]认为，在个人使用IT工具的关系中，影响是一个关键部分。Loiacono和Djamasbi [15]也发现积极的情绪在采用新技术中发挥了重要作用。他们的研究着眼于积极情绪的影响，并了解个人特征如何影响个人对决策支持系统的认知和行为。他们研究的目的是调查影响如何成为技术接受的一个重要组成部分，以做出合理的决策。基于Isen等人。[ 38 )，任务特征的质量会影响一个人的某些心理状态，尤其是在容忍另一项创新时，例如，决策支持系统( DSS )，它需要主观能力来处理麻烦/复杂的任务。协会可以通过鼓励协会内部积极的气质来控制一个人的精神状态，并且可以提高协会的成绩[ 16 ]。根据他们的发现，卢瓦康诺和贾马斯比·[报告说，积极的情绪可以带来新技术接受度的提高。
4 .提议的情感技术接受( ATA )模型
基于文献发现，情感技术接受模型涉及PA和NA用来对使用提出了技术。张和李[ 36 ]改编了这些结构，并将其定义为对IT诱导这些感觉的能力的感知。据说，技术功能和特征能够在个体中诱发这些感觉。因此，这项研究提出了技术接受模型的扩展，包括了这两个影响马来西亚MSC身份组织知识工作者使用KS工具的州。在仪器上的八个不同时间点记录了被调查者的感受，以收集知识工作者在使用知识共享工具时的不同情感状态。测量刻度是根据Perlusz [39]改编的。两组本科生被用来验证该量表，发现技术影响量表在Perlusz研究中是一致和有效的。
在本研究中，PA和NA被定义为对KS工具特性的感知诱发积极或消极情感状态的特征和功能术语[ 36、37、40 ]。PA和NA改编自张和李·[ 36 ]，他们将PA和NA定义为对IT诱发积极或消极影响的能力的感知。这是个人的对信息技术的特征和功能能在他或她身上引起积极或消极影响的认知或评价。在这项研究中，外部刺激是马来西亚MSC身份组织的知识工作者使用的KS工具。受访者被要求说明他/她对使用的有用性、易用性和意图的感受KS工具在仪器中的八个不同时间点的不同情感状态、知识工作者在调查表上自我报告。PA和NA的测量尺度采用了技术影响尺度[ 39，其中Perlusz [39改编了沃森和特勒根[ 41的10项尺度。该量表是通过两组本科生验证的，他们在与移动技术交互之前受到了几种类型的影响。技术影响量表在他的实验中被发现是一致和有效的。
4.1 技术接受模型中的PU、PEOU、ATT和BI
PU、PEOU、ATT和BI之间的关系与文献一致。TAM最初包括态度，作为个人信念结构和行为意向之间的中介，[ 4 ]。个人对技术的实际使用是由行为目标决定的，行为目标由感知的有用性和感知的易用性决定。感知使用价值是指个人相信利用创新将提升其就业表现的程度，感知易用性是指个人相信利用技术将无需付出努力的程度[ 4 ]。
H7 : There和PU之间有着显著的关系。
H8和ATT之间有着显著的关系。
154知识管理战略和应用
H9 : There和ATT之间有着显著的关系。
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