Explicit and Implicit Antecedents of Users' Behavioral Beliefs in Information Systems: A Neuropsychological Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral beliefs—perceived usefulness and perceived ease of use—have been identified as the most influential antecedents of individuals' information systems use intentions and behaviors within the technology acceptance model. However, little research has been aimed at investigating the implicit (automatic or unconscious) determinants of such cognitive beliefs, and more importantly, the potential nonlinear relationships of such antecedents with explicit (perceptual) ones. As such, this paper theorizes that implicit neurophysiological states—memory load and distraction— and explicit—engagement and frustration—antecedents interact in the formation of perceived usefulness and perceived ease of use. To test the study's hypotheses, we conducted an experiment that measured neurophysiological states while individuals worked on instrumental and hedonic tasks using technology. The results show that, as theorized, implicit and explicit constructs interact together, and thus have a nonlinear effect on behavioral beliefs. Specifically, when engagement is high, neurophysiological distraction does not statistically significantly affect perceived usefulness, whereas when engagement is low, neurophysiological distraction has a negative and significant effect on usefulness. The results also show that when frustration is high, neurophysiological memory load has a negative effect on perceived ease of use, whereas when it is low, neurophysiological memory load has a positive effect on perceived ease of use. This study makes several contributions to acceptance research and the emerging field of NeuroIS, including demonstration of the importance of emotional perceptions for moderating the effects of neurophysiological states on behavioral beliefs.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».