英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
用户工作场所可穿戴物联网设备佩戴意愿预测模型
文章摘要：
物联网是指与互联网相连并相互通信的设备，它为用户提供了许多好处，但也可能侵犯用户的隐私。的主要目标。本研究旨在分析影响员工在工作场所使用可穿戴设备意愿的因素。在本研究中，我们回顾了关于技术接受度和风险、信任等影响因素的文献，并建立了一个概念模型。该概念模型是通过对一家IT咨询公司的雇员进行调查来测试的，共有76名参与者。
利用偏最小二乘路径和自适应神经模糊推理模型，验证和预测这些因素对用户使用这些设备意愿的影响。研究结果表明，可穿戴物联网设备的感知有用性为个人在工作场所使用它提供了最强烈的动机。进一步的结果表明，应用ANFIS方法有助于提高用户使用物联网设备意愿的可预测性
1.背景介绍
物联网将许多不同类型的设备带入市场，这些设备收集、处理和分发数据，如带有人脸识别技术的安全摄像头、带有GPS的运动手表和智能家居。根据Gartner的数据，物联网设备的使用在过去几年里急剧增加，自2015年以来，可穿戴设备的销量增长迅速。此外，Gartner预测，到2020年，将有约210亿台设备联网，而2016年为64亿台。
可穿戴设备可以给用户带来很多好处，但也可能在用户不知情的情况下损害用户的隐私。这些可穿戴设备用于娱乐和提高生活质量。Morris将可穿戴设备定义为可穿戴的电子设备或计算机，当它们被插入到衣服和配饰中时，就可以戴在身上。可穿戴设备的例子有智能衣服、智能摩托车头盔、智能手环和眼镜。可穿戴设备主要用于军事领域，但在游戏等领域也越来越普遍，尤其是在医疗保健领域。在医疗保健领域，可穿戴设备包括健康监测、运动模式、睡眠模式和心脏模式记录等功能。在监测睡眠模式和身体活动方面，智能手环是最常用的可穿戴设备
可穿戴设备收集了大量的信息，引发了大量的隐私问题。不清楚信息的去向，正在做什么，以及谁收集这些信息。然而，许多雇主采用他们的工作目的，这是引起许多社会关注。尽管可穿戴设备的使用可能会对用户的隐私造成威胁，但这些设备给雇主和个人带来了好处。因此，在与使用这种技术相关的风险和可感知的利益之间总是存在权衡。
在本研究中，我们通过提出一个概念模型来解决上述问题，该模型定义了影响用户在工作场所使用可穿戴设备意愿的因素。该模型可以了解影响用户在工作场所使用可穿戴设备意愿的不同因素，即个人对信息的隐私关注以及其他因素，如风险、信任和感知有用性。本文概述如下:下一节为文献综述。接下来，在第3节中介绍所提出的模型，然后分别在第4节和第5节中解释数据的收集和分析。第6节概述了获得的结果，然后在第7节进行了讨论。第8节总结了该文件，提出了今后可能开展工作的重点。
2.文献综述
本研究关注的是个人在工作中使用可穿戴设备的行为意向。可穿戴设备在这方面的有效性取决于预期用户对该技术的接受程度和实际使用情况。技术接受在提供许多定义的文献中进行了大量研究。信息系统的文献研究导致了心理学、社会学和信息系统的几个理论模型的发展。目前，这些理论模型主要集中在技术的普遍接受上。本研究的重点是可穿戴设备在组织中的个人层面的接受度，并了解在这一过程中哪些理论特征可能是重要的。探索该领域技术接受的理论模型是计划行为理论、理性行为理论和技术接受模型。
理性行为理论试图解释一个人的态度和行为之间的关系，以便预测他或她的行为。根据TRA ，个体的意愿由两个变量预测，即态度和主观规范。技术接受模型是技术接受模型领域中最突出的模型之一，它改编自理性行为理论。该模型通过测量个人使用技术的意愿，并确定可能影响他们决定的因素来解释技术的接受程度。技术接受模型包含两个重要的因素来决定个人使用技术的意愿或接受程度，即感知有用性和感知易用性。感知有用性被戴维斯定义为“一个人的程度认为使用一个特定的系统将提高他或她的工作表现”,而感知易用性是指“一个人的程度认为使用一个特定的系统可以自由的努力”。根据该模型，感知有用性影响个人对使用技术的态度以及他或她使用技术的意图。感知易用性影响感知有用性，并直接影响态度。TAM有助于预测人们在工作中对技术的接受程度，并已成为文献中最常用的技术模型之一。
更新的模型被称为TAM2，在原始模型的基础上增加了五个影响PU的因素。这些因素是主观规范、形象、工作相关性、产出质量和结果可展示性。技术接受与使用的统一理论是对原有技术接受模型的扩展。Venkatesh等人回顾了现有的八种接受模型，并得出结论:四种主要结构影响用户使用信息系统的意图:性能期望、努力期望、社会影响和便利条件。绩效预期是指一个人认为一个系统能够帮助他或她提高工作绩效的程度。预期工作量与原始技术接受模型的易用性相似;它是一个人相信使用一个特定的系统不费力的程度。社会影响力指的是一个人相信其他人也会使用这个系统。最后，便利条件是个人认为组织和技术基础结构支持使用系统的程度。最后，在模型中，使用系统的意愿由性别、年龄、经验和自愿性决定。
3.建议的概念模型
图1为影响物联网可穿戴设备工作行为意愿因素的概念模型。下面将介绍这些因素。
3.1 资料私隐关注(CFIP)
科技对日常生活的影响越来越大，这引起了人们对隐私的关注，尤其是在如何通过互联网收集和传输信息方面。隐私是一个多学科问题，很多学者在文献中对其进行了大量的讨论将隐私分为四类;物理、组织、个人和数据隐私。关于这方面的更多信息可以在(Clarke, 1999, Fried, 1970, Parent, 1983)中找到。对大多数人来说，隐私是一种权力形式，可以完全控制自己的个人信息和生活。
隐私问题在这项研究中的应用是基于那些由史密斯等人提出的,对收集的个人信,对收集的个人信息中的错误,对未经授权的二次使用不当和关心的(未经授权)访问个人数据。Liu等人认为，用户的隐私担忧也会影响他们对所提供服务的信任，从而决定了他们使用技术的行为意图。高度关注隐私的用户可能会怀疑可穿戴设备的可靠性。例如，他们可能会担心自己的数据会被其他方悄无声息地共享。高度关注隐私的用户会对新技术的使用产生怀疑。因此，我们预计CFIP会对他们对可穿戴设备的信任产生负面影响，进而影响他们使用该技术的意愿。
图1 提出的概念模型(箭头表示效果的方向)
3.2风险
鉴于本研究的重点是使用产品的行为意图，以及人们在评估购买或采用的产品时持续感知风险，风险是一个必须解决的重要概念。在使用产品或服务时，风险通常是一种关于可能的负面后果的不确定感。风险是一个包含不确定性和后果的概念，被定义为“不确定性加上后果严重性的组合”。Peter和Ryan将风险定义为与购买相关的预期损失，他们进一步指出风险是购买行为的抑制剂。更多的研究将风险定义为损失的预期和重要性。有五种不同类型的损失:财务损失、绩效损失、身体损失、心理损失和社会损失。(Cunningham, 1964)中确定的两类主要风险是表现和心理。根据Cunningham(1964)，风险有六个维度;绩效、财务、机会或时间、安全、社会和心理损失(然而，在现代语境中，对隐私的威胁取代了安全)。由于本研究的重点是信息通信技术方面，因此研究的重点是与安全漏洞和数据泄漏相关的隐私风险。
3.3可信性
根据TRA，用户的信念影响他们的意图。因此，信任会影响他们的行为意图。因此，本研究的重点是信任作为一个重要的关系概念。信任被定义在文献 (Gefen et al. Mayer et al.)之间的关系,信任和信息隐私问题以不同的方式定义(邦萨尔等),但它仍然是有点不清楚角色的信任与关注关于隐私的信息。根据以往的研究(Ali Eldin and Wagenaar, 2004, Ali Eldin et al.， 2004, Dinev et al.， 2006)，信任可以被视为影响使用一项技术的行为意愿的一个重要因素，与信息隐私问题相比，信任具有很强的影响。
3.4道德问题
人们对可穿戴设备的行为意图和隐私担忧因人而异。因此，为了更好地了解一个人的行为意向，需要对道德或伦理行为进行研究。道德或伦理行为可以指一系列广泛的行为;这种行为取决于个体的感知，个体之间可能存在差异。一般来说，道德包括对是非的判断，包括对人类美德的一致信念，如可信赖、诚实、尊重权威、真诚和尊重规则和法律。人们的道德判断因文化或组织的不同而不同。在本研究中，道德将被定义为人们的规范和价值观，使用可穿戴设备将被视为冒着收集个人信息的风险。从逻辑上讲，对此有顾虑的个人会有很高的隐私顾虑，因此也会有很高的道德。因此，这将对他们使用物联网可穿戴设备的行为意愿产生负面影响。
3.5 感知可行性
技术接受模型表明，客户的适应行为是由使用特定系统的意图决定的，而特定系统的意图又由系统的可用性和易用性决定。根据TAM，感知有用性是指一个人认为使用一个特定的系统可以提高他或她的工作表现的程度。可穿戴设备的实用性越强，就越有可能被采用。Yu-Hui 和 Stuart发现感知易用性和感知有用性强烈影响行为意图。然而，本研究将只关注可穿戴设备的感知有用性，因为调查参与者无法对可穿戴设备的感知易用性进行物理测试，但可以根据描述对其有用性进行假设。
4.数据收集
在一家IT咨询公司的员工中进行了一项调查，该公司的员工是可穿戴设备的潜在用户。共有214人被邀请，其中76人完成了调查。该调查是通过电子邮件发送的，其中包括该公司在线工具的链接。在电子邮件中，受访者被告知他们的回复将是匿名的。所有的问题都得到了回答，没有遗漏，因为只有填写完整的问卷才能提交。
用于进行调查的在线工具是SharePoint environment。这个在线工具可以将结果上传到统计软件进行分析。该调查旨在寻找影响个人在工作中使用可穿戴设备行为意图的因素的答案。调查首先提供了受试者的背景信息，然后是一个简短的场景，要求受试者想象使用一种名为“谷歌”的可穿戴设备，并解释该设备的功能。为了确保本调查的陈述尽可能有效，本调查是在相关理论领域进行研究的学者的工作基础上制定的。在可能的情况下，对这些研究的陈述进行改编，并使用7分制来衡量，1分代表“非常不同意”，7分代表“非常同意”。调查报告按不同的顺序提出。
它们改编自(Davis, 1989, Smith， 1996, Jarvenpaa and Tractinsky, 1999, Stewart and Segars, 2002)。表1列出了本次调查中使用的所有研究变量。
|
变量 |
语句/问题 |
|
隐私问题 |
13 |
|
信任 |
6 |
|
风险 |
4 |
|
道德 |
3 |
|
感知有用性 |
10 |
|
行为意向 |
5 |
表1 调查中使用的研究变量列表
为了有效，测量隐私问题的项目由Smith等人开发的语句进行评估，并根据本研究的上下文进行了调整。例如，“当公司要求我提供个人信息时，我通常会感到困扰”，“当人们出于某种原因向公司提供个人信息时，公司不应该出于任何原因使用这些信息”。对这些顾虑进行了测量和分析，以确定它们是否对行为意图和信任产生影响。
根据Stewart和Segars的研究，信息隐私问题可能会影响个人的行为意图。因此，为了测量行为意图，对测量项目进行了调整以满足本研究的要求。例如“我愿意在不久的将来使用谷歌”和“一旦我有了谷歌，我很可能会使用它”。信任和风险的测量项目是从Jarvenpaa和Tractinsky的研究中改编来的。例如，“我相信公司在处理我的个人信息时，会把我的最大利益放在心上”，以及“总的来说，使用设备是有风险的”。
还测量了TAM的感知有用性。本声明改编自(Davis, 1989)。例如，“我相信这个设备会对我的工作有用”和“这个设备会让我的工作变得更容易”。还收集了每个被调查者的社会人口统计因素，如年龄、性别和国籍。之前的研究表明，个人的年龄会对信息隐私产生负面影响Cho、Malhotra、Zukowski和 Brown。个人的性别已经被证明会影响对信息隐私的关注。根据Zukowski和Brown的研究，女性比男性更关心她们的个人信息，研究也表明女性表现出更高的信任倾向Graeff和Harmon。个人的教育程度是对隐私关注产生负面影响的重要因素Zukowski和Brown。本研究不关注从不同国家收集的数据;然而，文化是影响信息隐私关注的重要因素，这可能会导致不同国家的公民对隐私的行为和态度的差异
5.数据分析
采用两种方法对收集到的数据进行分析，并对变量之间的关系进行建模;这就是结构方程模型(SEM)技术和自适应神经模糊推理系统。偏最小二乘(PLS)路径建模是一种结构方程建模技术，通常用于检验理论假设。使用SPSS工具分析描述性统计，使用PLS路径建模方法检查变量之间的关系。以下步骤是基于PLS评估。
ANFIS (Jang, 1993)被用来创建一个预测模型，更好地表示影响行为意图的不同因素之间的关系。ANFIS根据以下五个阶段计算输出值。
第一阶段:模糊系统将输入变量映射到相应的模糊值。假设输入变量数m和隶属度函数的n,然后应用k规则
第二阶段:目标权重计算规则发射率
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[235401]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
