MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2269601122 · doi:10.5539/ijms.v8n1p14

Consumer Adoption of Cloud Computing Services in Germany: Investigation of Moderating Effects by Applying an UTAUT Model

2016· article· en· W2269601122 sur OpenAlexvenueno aff
Heiko Moryson, Guido Moeser

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marketing Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnified theory of acceptance and use of technologyExpectancy theoryStructural equation modelingModerationCloud computingConfirmatory factor analysisContext (archaeology)PsychologyMathematicsStatisticsComputer scienceSocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Marketing StudiesMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207