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Enregistrement W2890296391

Using Cognitive Dissonance Theory to Explain Information Security Policy Violations

2018· article· en· W2890296391 sur OpenAlexaff
Nasim Talebi, Mohsen Jozani, Tejaswini Herath, H. Raghav Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOpinion Dynamics and Social Influence
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonanceComputer scienceSelf-perception theoryInformation securityInformation theoryCognitionComputer securityCognitive psychologyPsychologySocial psychologyMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of sanctions has long been advocated to enforce information security policy (ISP) compliance to control malicious and non-malicious insider threat. The ISP literature is largely based on deterrence theory. However, findings are inconsistent and deterrence has not been a strong predictor especially when non-compliant behavior is the focus of the study. To better explain this phenomenon, scholars have integrated theories and introduced additional constructs. By integrating cognitive dissonance and extended deterrence theory, this study seeks to examine the moderating effect of the personality trait of inertia on the relationship between formal and informal sanctions with ISP non-compliance. More specifically, the focus of this study is on investigating the factors that impact non-compliance of insiders (employees). \\ \\ This paper revisits the role of formal and informal sanctions in ISP compliance literature through the lens of cognitive dissonance theory. Although certainty of getting caught as well as the severity and swiftness of penalties for engage in policy violating behavior along with subjective norm and their peer behavior have a negative effect on employees’ intention to show non-compliance behavior, inertia will strengthen this relationship. \\ \\ To test the research hypotheses, we plan to use a scenario-based survey instrument for data collection following by Partial Least Squares (PLS) method using Smart PLS 3.0 for data analysis. The survey instrument will be created with items extracted from extant literature and the scenarios will be chosen from unauthorized access to computerized data. \\ \\ This study has a number of theoretical and practical implications. It contributes to ISP compliance body of knowledge by its novel theoretical approach such that individuals utilize a cognitive process to justify the inconsistency between their prior thought and the subsequent action (inertia). To the authors’ knowledge, cognitive dissonance theory has never been used in ISP compliance literature. Moreover, examining the moderating effect of inertia can shed light on the long standing debate regarding the effectiveness of deterrence on compliance. From a practical standpoint, the result of our study can help in designing training and information intervention programs for employees who are in inertia state and driving them toward attitude and behavior change. \\

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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