Recently, the personal cloud computing service has been being spotlighted as an individual tool of productivity enhancement. However, compared to the rosy forecast, its diffusion rate in the domestic (Korean) market is much slower than expected. In order to find the reason for the slow growth of personal cloud computing service, we attempt to identify influencing factors on user's adoption resistance, while most prior research has focused on the factors affecting its adoption. Based on both the person-technology fit model and the privacy calculus model, we propose technostress and perceived value as key antecedents of adoption resistance. In addition, we identify (1) technical (pace of change and complexity) and personal (self-efficacy) influencing factors on technostress, and (2) beneficial (perceived mobility and perceived availability) and harmful (perceived vulnerability) influencing factors on perceived value. To validate our research model, 133 individual samples were gathered from undergraduate and graduate students who had actual experience of using at least one of personal cloud computing services. The results of the structural equation modeling confirm that both technostress and perceived value have significant effects on adoption resistance, but they have different influencing mechanisms to different types of adoption resistance (indifference, postponement, and rejection). Theoretical and practical contributions are discussed in the conclusion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.18-37
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2016
Cloud computing is an upcoming technology and emerging concept in the field of information technologies. Companies have begun to invest in cloud computing with the expectation that it will improve their business performances, operations, and processes. However, many companies are not so much aware of the cloud computing, so they can hesitate to adopt this new technology. The aims of the study are analyzing factors affecting the adoption of cloud computing and applying structural equation modeling technique to analyze the important dimensions of the adoption. Concordantly, previous studies are examined and expert interviews are arranged. Based on both our literature review and expert interviews, a model is proposed to measure the adoption of cloud computing. It is obvious that there are scarce researches about cloud computing adoption in the literature. Thus, the originality of the paper lies on that it proposes a research model for cloud computing adoption and it investigates various dimensions of cloud computing adoption in detail.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.3
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pp.51-70
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2013
This paper develops a model to predict the adoption and level of usage of network technology in a two-level supply chain with buyer-supplier relationships. A firm's adoption of a new technology depends not only on its own beliefs of the new technology's costs and benefits, but also on the adoption decisions of other firms in the supply chain. A model first analyzes an individual supplier's decision about a new technology adoption considering with multiple suppliers and buyers. Individual suppliers' decisions are aggregated with a population model to project how new technology diffuses across the supply chain and examine the pattern of diffusion process. This study found that as more firms adopt in initial periods, the total amount of information to the potential adopters in the population increases, and then the number of firms persuaded by the information increases as the process moves up the distribution of adoption process. We consider three factors influencing the diffusion speed of the new technology in a supply chain network : mean benefits, cost sharing, and information provision. This study examines how such factors affect the reduction of threshold levels, which implies that reductions in threshold levels have an aggregate effect by accelerating the rate of adoption. In particular, we explore relationship factors available in practice in a buyer-supplier relationship and numerically examines how these relationship factors contribute to increase the diffusion speed of the technology in a two-level supply chain.
Despite their various similarities, Seoul's' Gangnam and Seocho districts showed different patterns in the adoption of the RFID household-based waste charging system. Gangnam, one of the 25 wealthiest districts in Seoul, first adopted the RFID system in 2012, but decided abandon it a year later due to inconvenience, sanitation, budget limitations, and management related issues. Unlike Gangnam, Seocho, a largely similar district to Gangnam, started to implement the RFID system in 2015 and successfully adopted this innovation. In this paper, we explain the adoption behaviors of these two districts using a Technology Hype Curve Model with 5 stages. Unlike traditional technology adoption theory, the Hype Curve Model concentrates on the big chasm between early majorities and late majorities, which is a core reason for discontinuity in innovation diffusion. Based on our case study result, the early majority easily gave up adoption due to immature technological and institutional infrastructure. However, Seocho district, who waited until the deficiencies had been sufficiently fixed since late majorities, succeeded at incremental diffusion. Since its invention by Gartner cooperation, the Hype Curve Model has not received enough attention in academia. This paper demonstrates its explanatory power for innovation diffusion. Similarly, this paper focuses on the importance of institutional framework in the diffusion of innovation. Lastly, we compare the behavior of two local governments in supporting and diffusing RFID systems to draw relevant policy implications for innovation diffusion.
Promoting low carbon transportation adoption is important for energy saving. Some prior studies have discussed on environmental values affect low carbon transportation commuting is inconclusive. This study has constructed the environmental values, utility value, and social influence-based low-carbon transportation adoption model through the theory of the technology acceptance model and VBN model and the IS success model. Through the SEM model and stepwise regression analysis, we have found that environmental values positively affect utility value, and utility value also positively affects the behavior adoption of low carbon transportation. The utility value as mediating effect in the relationship between environmental values and low carbon transportation commuting behavior. Besides, we also have found that social influence positively impacts the behavior adoption of low carbon transportation. It better enhances the level of household residents' environmental values and utility values, and social influence for promoting the adoption of low carbon transportation. This present research provides theoretical guidance and suggestions for promoting the development of low-carbon transportation innovation.
Tapanainen, Tommi;Dao, Trung Kien;Nguyen, Thanh Hien;Nguyen, Thi Thanh Hai
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.1
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pp.1-19
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2019
The aim of this study is to assess the impacts of service properties, price expectancy, social influences, and switching costs on adoption intention of 4G in Vietnam. The research model was established by the theory of diffusion of innovation, technology acceptance model, service quality, social influences and switching costs. The result from customers using telecommunication services in Vietnam shows that adoption intention of 4G is affected directly by perceived usefulness, personal innovativeness, price expectancy, social influences, prior service quality and switching costs. Whereas, switching costs have negative effect on adoption intention. Other factors such as personal innovativeness, perceived ease of use and prior service quality have an indirect effect on adoption intention of 4G.
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.
Algahtani, Manar;Altameem, Abdullah;Baig, Abdul Rauf
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.219-228
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2021
The adoption of new technology in any organization will represent change, and such change needs user acceptance for its successful implementation. Saudi Arabian health centers are no exception; therefore, the current study will investigate the adoption of new technology, namely that of virtual reality (VR), within health centers in Saudi Arabia and specifically in Riyadh City. This study explores the current state of VR technology adoption, factors that influence such adoption, and the extent of this technology's efficiency when it is used for vaccinating children. The data were collected from two samples: workers in vaccination clinics who responded to a survey and a group of children who participated in the VR technology experiment. The current study proposed a model based on the unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT2), with the addition of two variables: personal innovativeness and satisfaction. The results indicated that the respondents' perceptions regarding the health centers' infrastructure in terms of adopting VR were moderate. Among the factors affecting VR adoption, satisfaction, personal innovativeness, and behavioral intention were identified as vastly influential factors. From the eight hypotheses, six were found to be supported, with their factors significantly influencing behavioral intention with regard to VR technology adoption. Besides, the experiment concerning the use of VR technology on children verified the technique's high efficiency in terms of providing pain management and fear removal. These findings support the continuity of VR technology use, expand its future application fields, and integrate this study into the literature on technology acceptance models for VR adoption, as limited studies have covered this topic; consequently, this will benefit future research in this field.
NGUYEN, Thanh Luan;NGUYEN, Van Phuoc;DANG, Thi Viet Duc
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.5
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pp.225-237
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2022
The term "artificial intelligence" is considered a component of sophisticated technological developments, and several intelligent tools have been developed to assist organizations and entrepreneurs in making business decisions. Artificial intelligence (AI) is defined as the concept of transforming inanimate objects into intelligent beings that can reason in the same way that humans do. Computer systems can imitate a variety of human intelligence activities, including learning, reasoning, problem-solving, speech recognition, and planning. This study's objective is to provide responses to the questions: Which factors should be taken into account while deciding whether or not to use AI applications? What role do these elements have in AI application adoption? However, this study proposes a framework to explore the significance and relation of success factors to AI adoption based on the technology-organization-environment model. Ten critical factors related to AI adoption are identified. The framework is empirically tested with data collected by mail surveying organizations in Vietnam. Structural Equation Modeling is applied to analyze the data. The results indicate that Technical compatibility, Relative advantage, Technical complexity, Technical capability, Managerial capability, Organizational readiness, Government involvement, Market uncertainty, and Vendor partnership are significantly related to AI applications adoption.
The emergence of open source software (OSS) with its successful projects and its most prominent advantages creates a vast interest among academics and practitioners. However, it has been found that focusing on the developments of OSS to be successful is not adequate and the adoption of OSS by uses is also very important. Although there are a great number of useful and easy to use OSS has been developed, the adoption of OSS and usage in the market is very low. Based on the technology equity implementation model (EIM), this study examines user resistance in the adoption of OSS (i.e., switching from the current system to OSS). A survey has done regarding the adoption of Linux as the case of study. We have found that user resistance to change has negative effect on adoption intention, and switching benefits, switching costs and perceived value have significant relationships with user resistance to change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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