Battles of mobile payment networks: The impacts of network structures, technology complementarities and institutional mechanisms on consumer loyalty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most information systems (IS) research takes for granted that consumers' adoption and the use of mobile payment (MP) applications are motivated by generic factors such as perceived usefulness and perceived ease of use. Challenging this assumption, we argue that the salient contextual characteristics of MP applications compel a reconsideration and problematization of research on MP adoption and use. Drawing on network effect theory, we examined how contextual network effects and contextual network types determine MP consumer loyalty. Using a mixed methods design, we find that direct network effects (i.e., network size, network centrality, network capability), indirect network effects (i.e., platform–application complementarity, application–service complementarity, service–strategy complementarity) and negative network effects (i.e., general institutional structure, general structural assurance, local institutional structure and local structural assurance) are key determinants of perceived benefits, which further promote MP consumer loyalty. Furthermore, except for general institutional structure and general structural assurance, all of the network effects are important predictors of switching costs, which influence MP consumer loyalty. Finally, the impacts of network effects on MP consumer loyalty differ between consumer‐ and service‐oriented networks. Our study enriches the IS literature by problematizing the core assumption underlying the MP adoption and use research and offering a contextual explanation of MP consumer loyalty. Our work also provides practitioners with insights into how to better leverage network effects on MP consumer loyalty.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».