The rapid growth of investments in mobile service to reach a large and growing body of customers, coupled with low communication costs, has made user acceptance an increasingly critical management issue. The study draws upon the task-technology fit (TTF) model as its theoretical basis and its empirical findings to pragmatically explain the key factors that affect the performance and user acceptance of mobile service in medical field. A total of 110 usable responses were obtained. The findings indicate that the task, technology, and individual user characteristics positively affect task-technology fit and mobile service usage. The task-technology fit and mobile service usage are the dominant factors that affect mobile service performance. The result points out the importance of the fit between technologies and users' tasks in achieving individual performance impact from mobile service in medical arena.
This study takes a quantitative approach to the influence of TTF (Task-Technology Fit) on the individual's use and performance of GSS (Group Support Systems), while traditional studies on TTF have taken the experimental approach to explore the characteristic fit between diverse tasks and technologies. We have the following two research inquires: Are the IS use and performance maximized when information technologies are provided by the exact amount of demand?; and, Does TTF at the high level between task and IT produce better IS use (or performance) than at the low level? To investigate these issues, we use the polynomial regression analysis and response surface methodology of Edwards (1993) instead of traditional direct measure of TTF. This method measures the degree of desired and actual level of information technologies in conducting tasks, and traces the dynamic changes of dependent variables (IS use and performance) according to the variances of each independent variable. Our results conclude that user's IS use and performance are maximized when information technologies are actually provided by no more or less than the desired level. We also found that TTF at the high level promotes better IS use and performance than TTF at the low level.
Purpose The purpose of this study is to empirically analyze the factors affecting the intention to use cloud computing in the smart work environment. This study is meaningful in that it examines the characteristics of smart work and the fit of cloud computing characteristics, and it is a study that reveals the factors affecting the intention to use cloud computing by applying the integrated model of TTF and TAM. Design/methodology/approach In order to understand the factors affecting the intention to use cloud computing in the smart work environment, a research model that integrates TTF and TAM with the hypothesis was proposed. In order to verify the research hypothesis, this study conducted a survey on individuals with experience in smart work and cloud computing. And with the data 280 collected in the survey, path analysis was performed using the PLS structural equation. Findings As a result, it was found that task characteristics and technology characteristics had a positive (+) effect on task-skill fit, and task-skill fit had a positive (+) effect on perceived ease of use and usefulness. Also, task-skill fit, perceived ease of use, and perceived usefulness were found to have a positive (+) effect on intention to use.
This study investigates the effects of individual and group level factors on the use of GSS (Group Support System) and task performance from GSS use. GSS facilitates the group work, so that GSS adoption is not necessarily influenced only by individual perceptions on information systems as TAM insists. Adaptive Structuration. Theory (AST) joins with TAM in our study to explain the adoption and success from GSS use. AST contends that the success of IS is not necessarily the technical fit between tasks and technology, instead the political outcome among user socializations. We found that collected data from 303 individual IT staffs in a national bank. Our results demonstrate that traditional theories on TAM (Technology Acceptance Model) need to be refined, when considering the TTF(task-technology fit). TTF render high influences on PU(perceived usefulness). PEU(perceived ease of use) and FOA(faithfulness on appropriation). And FOA influences highly on our dependent variable. Implications and directions for future research are discussed.
Recently, Omni Channel Services has been considered the most innovative business strategy. Omni-Channel sees a variety of channels from all channels viewpoints, organically combining each channel to provide a seamless experience for consumers. In other words, Omni-Channel is not simply a systematic integration of channels, but a means of delivering consistent services to consumers in all processes through a strategy to an organic connection. The aim of this study is to provide a comprehensive insight into the decision factors affecting the adoption of Omni-channel. For this purpose, an empirical analysis is conducted on the course of acceptanceof the Omni-channel service based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and Task-technology fit (TTF), an effective model frequently selected to describe the acceptance of service in the introduction phase of new information technology. As a result of the study, it was confirmed that the task characteristics and the technical characteristics had a positive effect on the task-technology fit, and the task-technology fit had a positive effect on the performance expectancy. In addition, task-technology fit, performance expectancy, and social influence have a positive effect on the intention to use the Omni-Channel. This study is intended to deliver an experimental meaning by proposing a strategical measure to understand the behaviorsand uses of consumers in the Omni-channel service environment and increase the customer satisfaction for the system.
Purpose: This study aims to dissemination a new concept based on empirical research on enhancing entrepreneurship intention (EI) in the theory of planned behavior (TPB) through entrepreneurship mindset (EM) and task technology fit (TTF). The TTF is a moderating variable in strengthening the relationship between EM and EI. Research design, data, and methodology: This research design was quantitative research. The respondents were 202 students from Malaysia and Indonesia who had filled out and collected an online questionnaire in Microsoft form. Three hypotheses examined the direct influence and the indirect impact of EM on EI through antecedent variables of TPB, and the effect of TTF as moderating variable to enhance the relationship between EM and EI. The data was analyzed using the WarpPLS version 7.0. Results: The result showed that EM had a significant impact on the students' EI. The interaction of EM and TTF was significantly able to improve EI. Conclusions: The findings contributed new ideas to develop the theoretical framework of the TPB model and were able be utilized by lecturers to consider the integration of EM and TTF in the model. The novelty of this study elaborated the EM and TTF variables as an extended model of the TPB.
Purpose In this study, in order to understand the effects of NTIS users' behavioral scientific behaviors and determinants, an integrated model of the UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model and TTF(Task-Technology Fit) model, which are frequently used MIS field, was presented and empirical analysis was conducted. Design/methodology/approach In this study, an online survey was conducted on researchers from organizations carrying out national R&D projects, institutions, universities, and dedicated management institutions and the collected data verified hypotheses established using the SPSS 25.0 statistical package and structural equation model using AMOS. Findings The results showed that NTIS users' business activities had a positive(+) effect on task-technology fit and task-technology fit had a positive(+) effect on performance expectation, effort expectation, and continuous intention-to-use intention. In addition, the performance expectation, effort expectation, and promotion conditions presented in research model had a positive(+) effect on the continuous intention-to-use. The research results derived through this study are expected to contribute substantially to subsequent research in the field related to information sharing platforms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.177-179
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2014
Unlike using smart-phone for music, game, information searching, shopping, using smart-phone for tasks may be forced in the task environment. Therefore, attitude, usefulness, and easy of use of technology on information technology adoption mode can not fully explain using smart phone for tasks. To explain using smart phone for tasks, this paper is based on the theory of task and technology fit(TTF) that TTF influences the usage performance of technology.
Clearly, the smartphone is increasingly playing a greater role in everyday life, thus providing opportunities to evaluate how well the use of the smartphone meets the requirements of undergraduate students in independent learning outside of a classroom setting. This study used the task-technology fit (TTF) model to explore the effectiveness of smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms, the need for smartphone support, and the fit of devices to tasks as well as performance. First, the study used interviews, observation, and survey data to identify what are the most important constructs of smartphones that stimulate students to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms. Based on the findings from the exploratory study and Task Technology Fit theory, we postulated the Navigation design, Ergonomic design, Content support, and Capacity as the essential dimension of the smartphone construct. Then, we proposed a research model and empirically tested hypotheses with the structural model analysis. The results reveal a significant positive impact of task and technology on TTF for smartphone usage to interact with learning materials in independent learning outside of classrooms; it also confirmed the TTF and performance have a direct effect on actual use.
This study investigates the effects of individual and group level factors on the use of GSS (Group Support System) and task performance from GSS use. GSS facilitates the group work, so that GSS adoption is not necessarily influenced only by individual perceptions on information systems. Adaptive Structuration Theory (AST) in our study to explain the adoption and success from GSS use. AST contends that the success of IS is not necessarily the technical fit between tasks and technology, instead the political outcome among user socializations. We have the following two research inquires: Are the IS use and performance maximized when information technologies are provided properly?; and, Does TTF always influence positively on IS use (or performance)? To research these issues, we investigate the influence of TTF (Task-Technology Fit) on use and performance of GSS, which is introduced to foster collaboration among organizational members. Drawing insights from the AST, we examine if COA (Consensus on Appropriation) among group members and FOA (Faithfulness of Appropriation) between those who use technology and who design it show any moderating effect. A questionnaire survey was conducted on firms using the GSS for one month from June 2 to June 27 2005 and a sample of 303 responses was used for a statistical analysis. The result demonstrates that TTF exerts a positive influence on use and performance of GSS. We find that the stronger the COA, the greater the effect of W on use of GSS and performance. FOA likewise has a positive effect on both use of GSS and performance. The TTF model has been widely applied to studies on individual performance of information system, whereas the AST theory specifically explains members' adaptation process to information system. By integrating the AST theory with the TTF model, the study contributes to heightening our understanding on if and how individual performance varies with the use of GSS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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