Given the increasing of adoption of the SCM(Supply Chain Management), especially in small and medium-sized enterprises, this study aims at identifying the key influencing factors of small and medium-sized enterprises' SCM adoption. Based on prior research on innovation diffusion theory, TPB(Theory of Planned Behavior), and IT/EDI adoption in various organizations, a model of SCM adoption has been developed and empirically tested hypotheses based on the model. The model was tested using LISREL analysis on the sample collected from 127 small and medium-sized enterprises' top management. The results show that perceived behavioral control is found to have a significant positive effect on adoption intention, and attitude and subjective norm are also important determinants of SCM adoption intention in small and medium-sized enterprises. Implications of these findings are discussed for researchers and practitioners.
The increased investment in technological innovations makes the investigation of factors affecting technology adoption more interesting. Several perspectives have been proposed to explain the determinants of information technology adoption. While the traditional innovation diffusion research streams try to explain and predict adoption behavior with the adopter's perceptions about the characteristics of the innovation itself, critical mass theorists argue that adoption behavior as a collective action is based on what their business partners are doing and whether there exists enough critical mass to justify the investment. Drawing on theses two perspectives, this study investigates the decision criteria in the adoption of information technology as innovation and factors affecting the decision criteria. The survey results reveal that the adoption behavior is affected both by innovation characteristics and by critical mass's activity. Correlation analysis, t-test, and stepwise regression models also show that as the environmental uncertainty is getting higher, adoption decision is affected more by what others are doing, and that highly competitive organizations seem to play the role of critical mass.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.40
no.4
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pp.107-121
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2015
Diffusion of innovation is the process in which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system. The literatures have emphasized the importance of interpersonal network influences on individuals in convincing them to adopt innovations and thereby promoting its diffusion. In particular, the behavior of opinion leaders who lead in influencing others' opinion is important in determining the rate of adoption of innovation in a system. Centrality has been recognized as a good indicator that quantifies a node's influences on others in a given network. However, recent studies have questioned its relevance on various different types of diffusion processes. In this regard, this study aims at examining the effect of a node exhibiting high centrality on expediting diffusion of innovations. In particular, we considered the situation where two innovations compete with each other to be adopted by potential adopters who are personally connected with each other. In order to analyze this competitive diffusion process, we developed a simulation model and conducted regression analyses on the outcomes of the simulations performed. The results suggest that the effect of a node with high centrality can be substantially reduced depending upon the type of a network structure or the adoption thresholds of potential adopters in a network.
Purpose: The purpose of this study is to explore factors which influence adoption, implementation and continued use of tele-healthcare systems. Methods: Qualitative research was conducted by in-depth interviews with 17 professionals from various fields of organizations involved in developing and implementing tele-healthcare systems. Data were analysed thematically, using a conceptual model of diffusion of innovations. Results: The system users were reacted positively to the 3 attributes out of 9 which decided the adoption of innovation. In addition, it is required to redesign the tele-health care system simpler and easier so that the system users can access to the system much more easily regardless of space and time limitations. From the design stage on an individual level, it is necessary to conduct detailed needs analysis and listen to users who are at the center of innovation diffusion. On an organizational level, it is necessary to actively prepare for possible problems during system implementation, educate the users and build communication channels continuously. Conclusion: This study has identified the factors affecting the innovation of tele-health care systems and contributed to the understanding of the operation of tele-health care systems by the diffusion of innovation theory in community health posts.
Since technological innovation, adoption, and diffusion is a fundamental engine for a company's competitiveness and in turn a nation's industrial development, diffusion of technological innovation has been one of popular research themes to many researchers and scholars for decades. Especially, in today's knowledge-based economy, the IT technology became a fundamental infrastructure for a nation and thus their impact on a nation's economy has grown to be tremendous. This paper investigates the patterns of technological diffusion of 16 telecommunications services. Firstly, we identify the optimal diffusion model which represents the 15 IT innovation best in terms of goodness-of-fit. Secondly, based on the best model identified we cluster the 16 IT innovations according to their diffusion characteristics such as penetration rate and diffusion speed. Lastly, we categorize the innovations in terms of technology (voice-based innovation and data-based innovation) and demand (household-use and business-use) attributes, and compare their diffusion patterns and found some meaningful difference in diffusion patterns. We hope the result helpful to corporate managers as well as policy makers in relevant areas.
With the advancement of virtual reality technology, virtual reality contents and devices are being competitively released. This research deals with an early stage adoption model of a motion-sensing input device which enhances the user experience of these virtual reality contents and devices. In contrast to the previous research on the adoption or resistance of innovative products, this work compares and analyzes the antecedents in MIR(Model of Innovation Resistance) of resistance-perspective as well as those in UTAUT2(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and IDT(Innovation Diffusion Theory) of adoption-perspective, and suggests a resistance-incorporated adoption model from a new viewpoint. The analysis of questionnaire data indicates the following results: Performance expectancy, effort expectancy, price value, hedonic motivation in UTAUT2 and visibility in IDT have a significant negative influence on innovation resistance. Compatibility in IDT and MIR exerts a positive influence on perceived value. Social influence and hedonic motivation in UTAUT2 positively relates to perceived value. Higher innovation resistance results in lower perceived value, with innovation resistance and perceived value negatively and positively affecting intention to use, respectively.
This study investigated what factors affect consumers' decision making concerning the adoption of smart TVs. For this purpose, the integrated adoption model that consists of six major constructs from the diffusion of innovation theory (DIT), the technology acceptance model (TAM), and the model of innovation resistance(MIR) was employed. To collect data, an online survey was used. Data collected were analyzed with the structural equation model (SEM). Findings showed that the innovativeness has a positive influence on the both of perceived usefulness and perceived ease of use. It was also shown that both of perceived usefulness and perceived ease of use affect the intention to use smart TVs in a positive way. The innovation resistance has a negative influence on the intention to use. The mediating role of the innovation resistance was also found. The implications of these results are discussed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4_spc
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pp.463-483
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2014
Data are dramatically increased and big data technology is spotlighted innovative technology among the latest information technologies. Organizations are interested in adoption of big data system to analyze various data format and to identify new business opportunity. The purpose of this study is to build a unified model for a system adoption through analysis of impact that affects behavioral intention and usage behavior of using big data. This study in addition to Technology-Organization-Environment (TOE), that is used the introduction of organizational studies, and Diffusion of Innovation (DOI) have implemented an extended unified model including the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) that is usually used in personal level adoption study. The hypothesis was set up after implementing research model, and then got 411 effective survey data to target the member of organizations. As a result, all models (UTAUT, TOE, DOI) are affect to behavioral intention and usage behavior. It is verified that the suggested unified model was appropriate.
Business analytics is a management tool for achieving significant business performance improvements. Many organizations fail to or only partially achieve their business objectives and goals from business analytics. Business analytics adoption is a multi-stage complex activity consisting of evaluation, adoption, and assimilation stages. Several research papers have been published in the field of business analytics, but the research on multi-stage BA adoption is fewer in number. This study contributes to the scant literature on the multi-stage adoption model by identifying the critical themes for evaluation, adoption, and assimilation stages of business analytics. This study uses the thematic content analysis of peer-reviewed published academic papers as a research technique to explore the key themes of business analytics adoption. This study links the critical themes with the popular theoretical foundations: Resource-Based View (RBV), Dynamic Capabilities, Diffusion of Innovations, and Technology-Organizational-Environmental (TOE) framework. The study identifies twelve major factors categorized into three key themes: organizational characteristics, innovation characteristics, and environmental characteristics. The main organizational factors are top management support, organization data environment, centralized analytics structure, perceived cost, employee skills, and data-based decision making culture. The major innovation characteristics are perceived benefits, complexity, and compatibility, and information technology assets. The environmental factors influencing BA adoption stages are competition and industry pressure. A conceptual framework for the multi-stage BA adoption model is proposed in this study. The findings of this study can assist the practicing managers in developing a stage-wise operational strategy for business analytics adoption. Future research can also attempt to validate the conceptual model proposed in this study.
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