MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W268181257

Uncovering the Motives for the Continuous Use of Social Virtual Worlds

2010· article· en· W268181257 sur OpenAlexaboutno aff
Matti Mäntymäki, Jani Merikivi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorSocial worldsSocial psychologyMetaversePsychologyContext (archaeology)Control (management)Norm (philosophy)Computer scienceSociologyVirtual realityHuman–computer interactionPolitical scienceArtificial intelligenceSocial scienceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social virtual worlds (SVWs) have become increasingly important environments for social interaction, especially for the younger generations. For SVWs to be economically sustainable, attracting new users and retaining the existing ones existing users is a paramount issue. This calls for understanding of the reasons why people engage in social virtual worlds. This study investigates the motives for continuously engagement in SVWs and develops a research model grounded on the decomposed theory of planned behavior. The model is empirically tested with a data collected from Canadian active Habbo goers using PLS. Surprisingly, perceived behavioral control and subjective norm were found more important determinants of continuous use intention than attitude. The results indicated that hedonic motives were the main determinant of attitude. However, altogether only 21.9 % of attitude was explained by utilitarian, hedonic and social outcomes. As a result, the study revealed that rather relying on generic items in measuring attitude and the beliefs regarding the utilitarian and social outcomes, the characteristics of SVW context should be reflected in the operationalisations of the constructs.

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)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Association for Information SystemsMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207