Consumer Adoption of Cloud Computing Services in Germany: Investigation of Moderating Effects by Applying an UTAUT Model
Notice bibliographique
Résumé
<p>Cloud computing services have been growing rapidly in recent years, with Dropbox, Apple iCloud and Google Drive being amongst the most established. The main purpose of this study was to investigate whether there were moderator effects for cloud usage. Therefore, <em>Gender</em>, <em>Age</em>, <em>IT Experience</em>, and <em>Usage Context</em> were included as moderating variables. Theoretical backbone was an extension of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). Herby, we investigated the UTAUT-determinants <em>Performance Expectancy</em>, <em>Effort Expectancy</em>, <em>Facilitating Conditions</em>, and <em>Social Influence</em> plus incorporated external factors <em>Attitude towards Use</em>, <em>Perceived Security Risks</em> and <em>Perceived Trust</em> into the research model.</p><p>Data was conducted via a web survey amongst internet users in Germany during October 2014. A total of 2135 panelists started the questionnaire with 2040 finishing. Data basis for the analyses was the number of cloud computing users (n=1047). Operationalization was tested using confirmatory factor analyses and causal hypotheses were evaluated by means of structural equation modeling. In addition, the critical ratios approach was applied to investigate moderating effects.</p><p>Firstly, the results show that extended UTAUT is a robust research model. In detail, Social Influence, Performance Expectancy Effort Expectancy, and Perceived Security Risks were shown to significantly impact Attitude towards Use cloud services. The combination of all constructs used accounted for 67.2% of the variances observed in users’ attitude and 82.4% in users’ intention to use cloud services. Secondly, we found the moderating effect for all factors investigated, particularly gender and IT experience were shown to significantly moderate attitude and behavioral intention to use cloud services.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».