Tehnoloogia aktsepteerimise mudel

Tehnoloogia aktsepteerimise mudel (TAM) on osa infosüsteemide teooriast, mis piltlikustab, kuidas kasutajad teatud tehnoloogia aktsepteerimise ja kasutamiseni jõuavad. Mudel annab edasi seda, et uue tehnoloogiaga kokku puutudes mõjutavad kasutajate mõjutab kasutajate otsuseid mitmed tegurid, mil moel ja millal nad sellele tehnoloogiale üle lähevad; nimelt: tajutud kasulikkus (PU) – selle mõiste defineeris Fred Davis sellisena: "Kuivõrd inimene usub, et kasutades uut süsteemi, tema töö efektiivsus kasvab". tajutud kasutuskeerukus (PEOU) – Davise definitsioon: "Kuivõrd inimene usub, et uue süsteemi kasutamine ei nõua ülemäärast pingutust" (Davis 1989). TAM-i on järjepidevalt uuritud ja laiendatud. Kaks suuremat täiendust kannavad nime TAM 2 (Venkatesh & Davis 2000 & Venkatesh 2000) ja ühendatud tehnoloogia aktsepteerimise ja kasutamise teooria (lühendina UTAUT, Venkatesh jt 2003). Lisaks on välja käidud TAM 3 (Venkatesh & Bala 2008). TAM on üks mõjukamaid edasiarendusi Ajzeni ja Fishbeini mõistuspärase käitumise teooriat (TRA) käsitlevast teosest. Selle töötasid välja Fred Davis ja Richard Bagozzi. (Davis 1989, Bagozzi & Warshaw 1992 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFBagozziWarshaw1992 (spikker)). TAM asendab paljud TRA inimeste hoiakutega seotud terminid kahe tehnoloogia aktsepteerimise terminiga – kasutuskeerukus ja kasulikkus. TRA ja TAM sisaldavad mõlemad selgeid inimkäitumise aspekte ning mõlemad teooriad eeldavad, et kui isik on valmis tegevust sooritama, siis saab ta seda ilma piiranguteta teha. Reaalsuses on sellisel ideel mitmeid kitsendusi, näiteks piiratud vabadused (Bagozzi & Warshaw 1992 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFBagozziWarshaw1992 (spikker)). Bagozzi, Davis ja Warshaw toovad välja: Et uued tehnoloogiad, nagu näiteks personaalarvutid, on keerulised ja kuna arendajad pole kindlad, kas tehnoloogia omaksvõtmine osutub edukaks, siis tekivad inimestel tehnoloogia vastu hoiakud juba enne kasutama hakkamist. Hoiakud ja kavatsused tehnoloogia suhtes võivad olla valesti kujunenud või kujunevad alles siis, kui algsed kasutamise raskused on ületatud. Seega tehnoloogia tegelik kasutamine ei pruugi olla selliste hoiakute ja kavatsuste otsene tagajärg. (Bagozzi & Warshaw 1992 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFBagozziWarshaw1992 (spikker)) Varasemates uurimustes innovatsiooni edasikandumisest on leitud, et tajutud kasutuskeerukusel on suur roll. (Tornatzky & Klein 1982) analüüsisid tehnoloogia omaksvõttu ja leidsid, et ühildatavus, suhteline eelis ja keerukus evisid kõige tähtsamaid suhteid omaksvõtu protsessiga väga laiahaardelistel innovatsioonitüüpidel. Mitmed teadurid on Davise esialgset uurimust (Davis 1989) korranud, saamaks empiirilisi tõendeid kasulikkuse, kasutuskeerukuse ja süsteemikasutuse omavahelistele suhetele (Adams, Nelson & Todd 1992; Davis 1989; Hendrickson, Massey & Cronan 1993; Segars & Grover 1993; Subramanian 1994; Szajna 1994). Palju tähelepanu on suunatud Davise kasutatud küsimustiku robustlikkuse ja paikapidavuse testimisele. Adams ja teised (Adams 1992 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFAdams1992 (spikker)) kordasid Davise tööd (Davis 1989) demonstreerimaks tema küsimustiku metoodika ja mõõteskaalade usaldusväärsust. Nad muutsid parameetreid ja näitasid kahe erineva valimi peal, et kaks skaalat on ühesed ja korratavad. Hendrickson et al. (Hendrickson, Massey & Cronan 1993) jõudis järeldusele, et skaalad on kõrge usaldusväärsusega ja hea järeltestitavusega. Szajna (Szajna 1994) leidis, et metoodika, mis ennustab kasutustahet, kasutust ja suhtumist kasutamise vastu, on paikapidav. Uurimus kinnitab Davise metoodika paikapidavust ja toetab selle kasutamist erinevate kasutajagruppide ja tarkvara valikute peal. Segars ja Grover (Segars & Grover 1993) võtsid Adamsi ja teiste uurimuse (Adams, Nelson & Todd 1992) Davise metoodika kohta uuesti analüüsimisele. Nad olid kriitilised kasutatud mõõtmismudeli osas ja postuleerisid uue mudeli, mis põhines kolmel tahul: kasulikkus, efektiivsus ja kasutuskeerukus. Neid leide pole veel taaskasutatud, küll aga testiti osa väiteid ja neid toetas Workmani uurimuse (Workman 2007), mis eraldas sõltuva muutuja tehnoloogiakasutusest informatsioonikasutuseks. Mark Keil arendas oma kolleegidega Davise mudelist kasulikkuse/kasutuskeerukuse 2x2 ruudustiku, kus iga veerand on uus kombinatsioon nendest kahest omadusest. Tarkvara kasutuse kontekstis annab selline mudel võimalused pidada sügavat arutelu konkreetsete tarkvarapakettide kasulikkuse ja kasutuskeerukuse kombinatsiooni üle. Lisaks on selle ruudustikuga võimalik kombinatsioonide muutmise abil valida tarkvarale hoopis teine suund, näiteks keskendumine tarkvara tutvustamisele või luua veelgi suutlikum tarkvara (Keil, Beranek & Konsynski 1995). Venkatesh ja Davis laiendasid algset TAM mudelit, seletamaks tajutud kasulikkust ja kasutamise motiive sotsiaalse mõju ja tunnetuslike protsesside kontekstis. Laiendatud mudelit nimetatakse TAM2-ks ja seda testiti nii vabatahtlike kui ka kohustuslike sätetega. Tulemused soosisid tugevalt TAM2 kasutust (Venkatesh & Davis 2000). Püüdes kahte juhtivat aktsepteerimise mudelit kokku sulandada, lõid Venkatesh ja teised Ühendatud teooria aktsepteerimise ja tehnoloogia kasutuse (UTAUT) mudeli. Uue mudeli näitajad olid paremad kui kahel eraldiseisval mudelil. (Venkatesh jt 2003). UTAUT mudel on leidnud kasutust hiljutistes tervishoiu uurimistöödes . Scherer (Scherer 1986 harvnb viga: sihtkoht puudub: CITEREFScherer1986 (spikker)) arendas 1986. aastal TAM mudelist täiesti sõltumatult Isikutüübi & tehnoloogia mudeli (MPT). MPT mudelil on täiendavaid hindamismeetodeid, mida kasutatakse tehnoloogia valimises ja otsuste tegemisel. Samuti pakub mudel erinevaid stsenaariume vastavalt tehnoloogia kasutajate, mittekasutajate, vältijate ja vastumeelsete kasutajate grupis. Laisa kasutaja mudel (LUM) on infosüsteemides kasutatav mudel, mille käisid välja Tétard jad Collan. See püüab seletada, kuidas üksikisik valib lahenduse mitme alternatiivi hulgast, mis rahuldab tema vajadused. LUM eeldab, et lahendus valitakse olemasolevate lahenduste jadast selle põhjal, kui palju vaeva peab konkreetse lahenduse rakendamiseks nägema. Mudelit saab rakendada mitmetele eri tüüpi olukordade jaoks, kuid see järgib tihedalt TAM mudelit. Mudel on välja töötatud varasemate uurimistööde põhjal selle kohta, kuidas vähim pingutus mõjutab inimkäitumist informatsiooniotsinguil. Varasemad uurimistööd infosüsteemide osas ja eriti tehnoloogia aktsepteerimise ja omaksvõtu teemadel on laisa kasutaja mudeliga lähedalt seotud. Mudel eeldab, et kasutajal on mingi vajadus, mis oleks selgelt defineeritav ja täiel määral rahuldatav (Teisiti: kasutajal on probleem, mida ta soovib lahendada). Sellega on loodud koht lahendusele, tootele või teenusele. Kasutaja konkreetne vajadus määrab kõik võimalikud lahendused (tooted, teenused), mis rahuldavad selle vajaduse. Algeline mudel eeldab lihtsuse mõttes, et vajadused on 100% rahuldatavad ja teenused rahuldavad vajaduse samuti 100%. See tähendab, et tähtsad on vaid need lahendused, mis lahendavad probleemi. Seega vajadus määrab potentsiaalsed lahendused (erinevad tooted/teenused). LUM võimaldab ka korraga mitut lahendust vaadata. Kõikidel potentsiaalsetel lahendustel on omad karakteristikud; mõned on head ja sobivad kasutajale, teised mitte ja pole aktsepteeritavad. Näiteks, kui kasutaja on rongis ja tahab tennisemängu tulemust teada, siis võib ta kasutada ainult neid lahendusi, mis on tema olukorras saadaval. Kasutaja olukord määrab olemasolevad/sobilikud lahendused ja sellega piiratakse sobilike lahenduste arvu. Kasutaja olukord on väga lai mõiste, sisaldades kasutaja muutujaid vajaduse tekkimise ajal. Kasutaja olukord võib sisaldada andmeid vanuse, jõukuse, asukoha ja kõige muu kohta, mis on oluline mingile sobilikule lahendustüübile. Mudel eeldab, et kõikide sobilike lahenduste hulgast valitakse kõige vähem pingutust vajav variant. Pingutuse mõiste tähendab mudeli jaoks rahalist kulu + ajalise kulu + füüsilist/vaimset pingutust. Kodustamise teooria on lähenemine teadus-, meedia- ja tehnoloogiauuringutes, mis kirjeldab neid protsesse, mida kasutajad läbivad uute tehnoloogiatega leppimiseks ja kasutama hakkamiseks. Esiteks integreeritakse uus tehnoloogia igapäevaellu ja kohandatakse vastavalt tavapärasele käitumisviisile. Seejärel kohanevad kasutaja ja tema keskkond toimunud muutustega. Info kohanemise kohta on tagasisideks tööstuse innovatsiooniprotsessile, mille järgi vormitakse uue põlvkonna tehnoloogiad ja teenused. Teooria arendati algselt mõistmaks kodukasutajate uue meedia tehnoloogiate omaksvõttu ja kasutust (Silverstone et al. 1992), aga nüüdseks on see kasvanud tööriistaks, mis aitab mõista innovatsiooni ja tehnoloogiaid igasuguse tarbijakeskkonna jaoks (töökohad, riigid jne Lie et al., Habib, Punie, Sørenson), mida saab majanduslikust, kultuurilisest ja sotsioloogilisest aspektist analüüsida. Kodustamise teooria võtab arvesse tehnoloogia kohandamise praktilisi kui ka sümboolseid külgi. Kõik see näitab, kuidas need kaks elementi – asjade mõte ja nende füüsilised omadused – on võrdse tähtsusega mõistmaks seda, kuidas tehnoloogia saab igapäevaelu osaks. See on ennekõike sotsiaalteooria, sest toob esile need väljakutsed, läbirääkimised ja reeglistikud, mis käivad kaasas tehnoloogia tutvustamisega igasugusesse sotsiaalsesse olustikku. Kodustamisel on juured meediakasutuse kultuurseid nähte analüüsivas teadustöös, samuti teaduse ja tehnoloogia uurimistöödes, koduelektroonika soolise kasutamise uuringutes, igapäevaelu sotsioloogias, tarbimise ja innovatsiooni uurimistöödes, kuid kõige laialdasemalt on seda kasutatud arvutite, interneti ja mobiiltelefonide massilise omaksvõtu uuringutes. Kodustamise teooria toob innovatsioonis esile kasutajate rolli. Põhjalikult jälgitakse seda tööd, mis tehakse ära indiviidi ja kogukonna poolt selleks, et algselt võõras tehnoloogia hakkaks ka praktikas töötama ja oleks konkreetses kogukonnas loogiline valik (Williams et al. 2004). Kodustamisprotsessi uuritakse tavaliselt kvalitatiivsete meetodite abil, näiteks pikad intervjuud ja etnograafia, et avastada tehnoloogia tärkavaid tähendusi, muutuvaid rutiine ja konflikte, mida kvantitatiivsete meetoditega üldjuhul tuvastada ei saa. Kodustamise lähenemine kasutab erinevaid meetodeid, mis eristab protsessi erinevaid külgi. Näiteks sobilikkuse määramine on tehnoloogia sissetoomine kodukeskkonda või mingisse kultuurilisse tausta; konversioon on tehnoloogiaga seotud tähenduste, väärtuste ja normide muutmine ning nende edastamine tagasi väliskeskkonda. Kodustamise teooria puudusteks peetakse selle liigset toetumist üksikjuhtudele ja äärmiselt kirjeldavat lähenemist, millest on raske näpunäiteid ja õppetunde eraldada, mida ärikeskkond oma reeglistike loomisel eeldab. Seda kirjeldavat loomust peetakse ka kodustamise teooria suureks tugevuseks, sest võimaldab keerulisi puudujääke ja kultuurseid nähtusi sügavamalt uurida, kui kvantitatiivsed meetodid seda teeksid. Kodustamise teooria, mis kirjeldab kvalitatiivsete meetoditega saadud tehnoloogiate integratsiooni sotsiaalseteks suhestikeks ja struktuurideks, on seega vastandiks individualistlikele ja kvantitatiivsetele lähenemistele nagu näiteks TAM. TAM mudelit on saanud laialdase kriitika osaliseks, olenemata selle sagedasest kasutamisest. Seetõttu on mudeli väljatöötajad püüdnud mudelit mitmel korral ümber defineerida. TAM-i kui teooriat kritiseeritakse tema küsitava heuristilise väärtuse ja prognooside tõttu. Samuti süüdistatakse seda triviaalsuses ja praktilise väärtuse puudumises. (Chuttur 2009) Benbasat ja Barki leiavad, et TAM on uurijate tähelepanu teistest tähtsatest uurimisaladest kõrvale juhtinud ja loonud illusiooni teadmiste kogumise arendamises. Lisaks on mitme eraldiseisva uurimusega üritatud laiendada TAM-i sisu kohandamaks seda pidevas muutumises oleva infotehnoloogia keskkonnaga; selle tulemuseks on kaos ja segadus mudeli teoorias. (Benbasat & Barki 2007). Mall:Cite pmid Adams, D. A; Nelson, R. R.; Todd, P. A. (1992), "Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology: A replication", MIS Quarterly, 16: 227–247 Ajzen, I.; Fishbein, M (1980), Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall Benbasat, I.; Barki, H. (2007), "Quo vadis, TAM?" (PDF), Journal of the Association of Information Systems, 8 (4): 211–218 Bagozzi, R. P.; Davis, F. D.; Warshaw, P. R. (1992), "Development and test of a theory of technological learning and usage.", Human Relations, 45(7): 660–686 Bass, F. M. (1969), "A new product growth model for consumer durables", Management Science, 15: 215–227 Bass, F. M. (1986), The adoption of a marketing model: Comments and observation, Cambridge, Mass.: Ballinger In V. Mahajan & Y. Wind (Eds.), Innovation Diffusion Models of New Product Acceptance. Budd, R. J. (1987), "Response bias and the theory of reasoned action", Social Cognition, 5: 95–107 Chuttur, M.Y. (2009), Overview of the Technology Acceptance Model: Origins, Developments and Future Directions, Indiana University, USA, Sprouts: Working Papers on Information Systems {{citation}}: tundmatu tühi parameeter: |9(37)page= (juhend) Czaja, S. J.; Hammond, K; Blascovich, J. J.; Swede, H (1986), "Learning to use a word processing system as a function of training strategy", Behaviour and Information Technology, 5: 203–216 Davis, F. D. (1989), "Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology", MIS Quarterly, 13(3): 319–340 Davis, F. D.; Bagozzi, R. P.; Warshaw, P. R. (1989), "User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models", Management Science, 35: 982–1003 Hendrickson, A. R.; Massey, P. D.; Cronan, T. P. (1993), "On the test-retest reliability of perceived usefulness and perceived ease of use scales", MIS Quarterly, 17: 227–230 Keil, M.; Beranek, P. M.; Konsynski, B. R. (1995), "Usefulness and ease of use: field study evidence regarding task considerations", Decision Support Systems, 13(1): 75–91 King, W. R.; He, J. (2006), [740-755 "A meta-analysis of the technology acceptance model"], Information & Management, 43(6) {{citation}}: kontrolli parameetri |url= väärtust (juhend) Legris, P.; Ingham, J.; Collerette, P. (2003), "Why do people use information technology? A critical review of the technology acceptance model", Information & Management, 40(3): 191–204 Scherer, M. J. (2005), Living in the State of Stuck, Fourth Edition, Cambridge, MA: Brookline Books. Scherer, M. J. (2004), Connecting to Learn: Educational and Assistive Technology for People with Disabilities, Washington, DC: American Psychological Association (APA) Books Scherer, M. J. (2002), Assistive Technology: Matching Device and Consumer for Successful Rehabilitation, Washington, DC: APA Books. Segars, A. H.; Grover, V. (1993), "Re-examining perceived ease of use and usefulness: A confirmatory factor analysis", MIS Quarterly, 17: 517–525 Stewart, T. (1986), Task fit, ease-of-use and computer facilities, Norwood, NJ: Ablex, lk 63–76 In N. Bjørn-Andersen, K. Eason, & D. Robey (Eds.), Managing computer impact: An international study of management and organizations Subramanian, G. H. (1994), "A replication of perceived usefulness and perceived ease of use measurement", Decision Sciences, 25(5/6): 863–873 Szajna, B. (1994), "Software evaluation and choice: predictive evaluation of the Technology Acceptance Instrument", MIS Quarterly, 18(3): 319–324 Tornatzky, L. G.; Klein, R. J. (1982), "Innovation characteristics and innovation adoption-implementation: A meta-analysis of findings", IEEE Transactions on Engineering Management, EM-29: 28–45 Venkatesh, V.; Davis, F. D. (2000), "A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies", Management Science, 46(2): 186–204 Venkatesh, V. (2000), "Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model", Information systems research, kd 11, lk 342–365 Venkatesh, V.; Morris, M. G.; Davis, G. B.; Davis, F. D. (2003), "User acceptance of information technology: Toward a unified view" (PDF), MIS Quarterly, 27(3): 425–478 Venkatesh, V.; Bala, H. (2008), "Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions", Decision Sciences, 39 (2): 273–315 Wildemuth, B. M. (1992), "An empirically grounded model of the adoption of intellectual technologies", Journal of the American Society for Information Science, 43(3): 210–224 Workman, M. (2007), "Advancements in technology: New opportunities to investigate factors contributing to differential technology and information use.", International Journal of Management and Decision Making, 8(2): 318–342 Habib, Laurence (2005). Domesticating learning technologies in a higher education institution: a tale of two virtual learning environments. In: Bjarnø, Vibeke (ed.) New Teaching and Learning Practices: Experiences with e-Learning Projects at Oslo University College 1998-2005. Oslo, Norway: Oslo University College. ISBN 82-579-4433-5. pp. 79–87 Lie, Merete, & Sørensen, Knut (Eds.). (1996). Making technology our own? Domesticating technology into everyday life. Oslo: Scandinavian University Press. Punie, Yves (2000). Domesticatie van informatie- en communicatietechnologie. Adoptie, gebruik en betekenis van media in het dagelijks leven: Continue beperking of discontinue bevrijding? Ph.D. Vrije Universiteit Brussel, Brussel. Thomas Berker, Maren Hartmann, Yves Punie, Katie Ward (2006), Domestication of Media and Technology, London: Open University Press Silverstone, Roger, Hirsch, Eric (Eds.) (1992). Consuming Technologies : Media and information in domestic spaces. London/New York: Routledge Williams, R., Stewart, J, Slack, R.,(2004) Social Learning in Technological Innovation, Cheltenham, Edward Elgar Hynes, D. and Richardson, H (2009) What Use is Domestication Theory to Information Systems Research? in Dwivedi. Y, et al. (2009)The Handbook of Research on Contemporary Theoretical Models in Information Systems,Ideas Publishing Group Hynes, D. (2009) [End] Users as Designers: The Internet in Everyday Life in Irish Households in Anthropology in Action Volume 16, Number 1, Spring 2009 , pp. 18-29(12) Vuojarvi, H., Isomaki, H., & Hynes, D. (2010) Domestication of a laptop on a wireless campus: a case study in Australasian Journal of Educational Technologies Volume 26 Number 2 (250-267) Spring 2010