This study is a study on the innovation resistance that may arise in connection with the introduction and use of smart factory-related technologies by SMEs. It is to study the effect of the leading factors of innovation resistance on innovation resistance and the effect of innovation resistance on use intention by using the extended innovation resistance model. A total of 176 survey data were used for the study, and the study was conducted using SPSS 25 and Smart PLS 2.0. Relative advantage, suitability, perceived risk, social impact, and organizational characteristics have a significant effect on innovation resistance, and innovation resistance was tested to have a significant effect on the intention to use. As an implication according to the research, a plan to improve the level of introduction and use of smart factories using the expanded innovative storage model was presented by dividing positive and negative factors, and factors that should be improved and factors that should be reduced are presented. It was specifically presented.
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.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2012.04a
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pp.107-116
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2012
While technological development being rapid, competition among companies have been very intensive over the world. To hold their competitive power or make sustainable development, it is very imperative for them to attempt innovation. But almost of all innovations were followed by people's resistance to change, and many innovation appeared to be not successful. The objective of this paper is to review the topic of resistance to change in the related literature, and look at the relationship between innovation resistance and many variables like CEO's personality, employee's personality, organizational culture, and defensive behavior.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.51-58
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2023
The purpose of this study is to identify various variables that affect the intention to use the metaverse, which has recently attracted attention. In particular, while previous studies have focused only on the variables that have a positive effect on the spread of the metaverse, this study tried to examine both the use and resistance perspectives by examining the psychological variables of consumers who reject specific changes, such as innovation resistance. By constructing consumer characteristics and innovation characteristic variables that affect innovation diffusion, the relationship between innovation resistance, attitude toward the metaverse, and intention to use the metaverse was examined. As a result of the study, it was found that innovation propensity, social image, and conformity had a negative effect on resistance to the metaverse. In addition, innovation propensity, social image, suitability, relative advantage, complexity, and observability mediate innovation resistance and attitudes toward the metaverse, and were finally revealed as variables that have positive or negative influences on the intention to use the metaverse.
This study aims to develop the research model about the factors that have impact on uTradeHub users' acceptance and resistance to innovation. The followings show the research hypotheses and the results of test. i) The result of H1 empirical analysis confirmed that relative advantage and task adaptedness of e-Trade have more impact on acceptance of innovation than on resistance to it. And also perceived risk and complicity of e-Trade have more impact on resistance of innovation than on acceptance to it. ii) The result of H2 analysis confirmed that the characteristics of foreign trading companies (support by CEO and IT infra maturity) has more impact on acceptance of innovation than on resistance to it. iii) The result of H3 analysis confirmed that characteristics of uTradeHub user' resistance has more impact on resistance of innovation than on acceptance to it. And also, it was confirmed that acceptance of innovation has more impact on the diffusion of e-Trade than resistance to innovation. iv) The result of H4 analysis confirmed that the difference of the degree and factors that has impact on the user's resistance and acceptance by adoption stage of e-Trade. This study has significance in that it arranges the concept and stages of e-Trade systematically and, unlike other studies, it goes beyond the acceptance and diffusion of e-Trade to the inclusion of resistance together in the model.
This study investigates the innovation resistance when blockchain technology is introduced for the shipping and port industry. For the development of a research model with suitable measures, we review and focus on innovation resistance factors with the blockchain technology derived from previous studies. In this research, we consider four factors (innovation characteristics, consumer characteristics, environmental characteristics, and cost characteristics) with innovation resistance as dependent variables. The innovation characteristics include relative benefits, complexity, and perceived risk. The consumer characteristics consider attitude toward existing products, innovation, and self-efficacy. Social impact variables are environmental characteristics and rationality of cost. In the statistical analysis, we set up eight hypotheses to test the significances between variables and find the following four empirical results. First, the relative advantage and the perceived risk have a significant effect on innovation characteristic, but the complexity of this characteristic has no significant effect on innovation resistance. Second, the rationality of cost has no significant effect on innovation resistance. Third, the attitude toward existing products has a positive effect and the innovation of the consumer characteristic has a negative effect on innovation resistance, while the self-efficacy has no significant effect. Finally, the social impact has a significant effect on innovation resistance to blockchain in the shipping and port industry.
As the internet of things has come into the spotlight, wearable devices have been emerging as a new and growing market and the next hot thing in the world. However, wearable device growth in the market has not met expectations. For continued growth and diffusion of wearable devices, it is important to investigate user resistance factors to them. This study gives attention to people who have resistance to wearable devices' tendency towards innovative uses. Specifically, this study is intended to find out which factors influence consumers' resistance and intention to use wrist-worn wearable devices, which are in high demand among wearable device. Results of the study show that the relative advantage, innovation expectation, complexity, financial risk and physical risk are the predictors of innovation resistance on wrist-worn wearable devices. And consumers' resistance affects the intention of positive acceptance. These findings confirm the importance of consumer resistance to the wrist-worn wearable device.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.8
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pp.801-806
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2016
The purpose of this study was to examine the relationship between the determinant factors of social TV resistance to innovation and intention to use focused on college students. The results were as follows. First, complexity, trialability and observability among the determinant factors of social TV usage influenced positively on resistance to innovation of social TV, and complexity influenced negatively on resistance to innovation of social TV. Second, only observability among the determinant factors of social TV usage influenced positively on intention to use. Third, resistance to innovation of social TV usage influenced negatively on intention to use.
Purpose The purpose of this study is to explain users' wearable healthcare device adoption using performance expectancy, effort expectancy, the hedonic motivation and price value of UTAUT2, and to identify the causal relationship between intention to use wearable healthcare device and innovation resistance formed by perceived risks. Design/methodology/approach The research model proposed in this study is based on UTAUT2(Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and MIR(Model of Innovation Resistance). In specific, performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation and price value of UTAUT2 and innovation resistance formed by perceived risks of MIR are adopted in our research model. To validate the research model, we carry out the analysis of the survey data using Smart PLS 3.0 to test the hypotheses. Findings According to the empirical analysis results, this study confirms that the performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation, and price value have significant effects on the intention to use wearable healthcare devices. It also finds that perceived risk affects innovation resistance and in turn, innovation resistance affects the intention to use wearable healthcare devices.
Purpose - Digital trade, which started in the early 2000s, is showing a sharp increase due to the recent pandemic. However, despite this proliferation, users' acceptance of innovation is very slow. Cloud services are at the center of digital trade activation. This study aims to contribute to the spread of digital trade through empirical analysis of the resistance factors that hinder the use of cloud service-based digital trade using the innovation resistance theory and the status quo bias theory. Design/Methodology/Approach - In order to achieve the research purpose, this study was conducted with 171 entrepreneurs using cloud service-based digital trade. Structural equation model(SEM) was used through empirical analysis. Findings - As a result of the study, it was found that the complexity of technology, perceived risk, compatibility, and trust in service providers had a significant effect on innovation resistance, and policy trust did not affect innovation resistance. Also, security concerns and institutional trust were analyzed to have a significant effect on the trust of service providers. Research Implications - This study is meaningful to help the rapid diffusion of innovative technologies through empirical analysis of factors that lower the intention to accept cloud service-based digital trade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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