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本研究基于对理性行为理论(TRA),科技接受模型(TAM),激励模型(MM),计划行为理论(TPB),计算机利用模型(MPCU),创新扩散理论(IDT),社会认知理论(SCT)这七个模型,提取表现期望、努力预期、社会影响、便利条件、使用态度、自我效能、焦虑这七个影响新科技接受的决定因素,以及使用接受倾向作为普适计算接受/使用的预测变量。为了探讨对于普适计算这一新交互方式下的新科技的接受的影响因素,基于对七个模型使用量表的总结归纳,生成针对普适计算接受的调查问卷,共有8个量表34道问题。数据收集主要通过工业工程系内招募的形式进行,调查对象为工业工程系本科生和研究生,共发放150份问卷,收回90份有效问卷。对调查问卷的结果显示,表现期望和自我效能与普适计算的接受倾向中等正相关。基于调查问卷的结果进行实验设计,试图通过任务信息以及任务复杂度影响表现期望与自我效能,以及进一步影响接受倾向。通过实验网站(asp+access)收集实验数据,参试者被要求分别观看四段不同的视频,视频素材来自于网络上关于未来生活的概念视频,根据实验对于任务信息以及任务复杂度的要求进行剪辑。实验数据于2008年4月21日至4月28日收集,共收集125份有效数据。根据对实验结果的比较分析显示,相较于仅有文字介绍,通过视频模拟真实使用情境下,用户获得较多任务信息,显著的提升了表现期望(5.80到6.06)以及接受倾向(5.80至6.01)。视频模拟不同任务复杂度下的实验任务,实验结果表明,任务复杂度低时用户焦虑(3.33)显著低于任务复杂度中(2.94)时,任务复杂度低时用户焦虑(3.33)显著低于任务复杂度高(2.83)时,可能的原因是任务复杂度低时用户对于普适计算产品控制不足,产生焦虑。任务复杂度低时用户接受倾向(5.56)显著低于任务复杂度中(5.99)时,任务复杂度低时用户接受倾向(5.56)显著低于任务复杂度高时(5.96),两个可能的原因,一是由于任务复杂度低的产品信息安全可控性较差,由于用户对于信息安全方面的考虑,接受倾向较低,二是由于任务复杂度低时表现期望可能低于任务复杂度中/高,表现期望本身对于接受倾向影响导致了任务复杂度低时接受倾向较低。