The Other Side of Acceptance: Studying the Direct and Indirect Effects of Emotions on Information Technology Use1
Notice bibliographique
Résumé
Much ado has been made regarding user acceptance of new information technologies. However, research has been primarily based on cognitive models and little attention has been given to emotions. This paper argues that emotions are important drivers of behaviors and examines how emotions experienced early in the implementation of new IT applications relate to IT use. We develop a framework that classifies emotions into four distinct types: challenge, achievement, loss, and deterrence emotions. The direct and indirect relationships between four emotions (excitement, happiness, anger, and anxiety) and IT use were studied through a survey of 249 bank account managers. Our results indicate that excitement was positively related to IT use through task adaptation. Happiness was directly positively related to IT use and, surprisingly, was negatively associated with task adaptation, which is a facilitator of IT use. Anger was not related to IT use directly, but it was positively related to seeking social support, which in turn was positively related to IT use. Finally, anxiety was negatively related to IT use, both directly and indirectly through psychological distancing. Anxiety was also indirectly positively related to IT use through seeking social support, which countered the original negative effect of anxiety. Post hoc ANOVAs were conducted to compare IT usage of different groups of users experiencing similar emotions but relying on different adaptation behaviors. The paper shows that emotions felt by users early in the implementation of a new IT have important effects on IT use. As such, the paper provides a complementary perspective to understanding acceptance and antecedents of IT use. By showing the importance and complexity of the relationships between emotions and IT use, the paper calls for more research on the topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».