The effects of perceived ease of use, usefulness, enjoyment and intention to use online platforms on behavioral intention in online movie watching during the pandemic era
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pandemic Covid-19 has resulted in disruption in various industry and business sectors. People spend more time at home than they do outside. People who like movies during this time can enjoy the cinema. However, during the covid-19 pandemic, it must be done online to follow strictly regulated restrictions on community activities to avoid the uncontrolled spread of the virus. As a result, streaming platforms with the advancement of internet technology are increasingly playing a role in providing online services for movie fans. This study investigated the effects of perceived ease of use, usefulness, enjoyment, and intention to use online platforms on behavioral intention in online movies during the Covid 19 pandemic. The questionnaires were distributed by sending google form links to respondents who have a streaming platform subscription in Indonesia. As many as 772 questionnaires were filled out completely and could be processed. Data analysis was done by using partial least squares with Smart PLS software. The results have shown that eight proposed hypotheses have been supported in this study. Perceived ease of use positively affects the perceived usefulness, perceived enjoyment, and intention to watch movies online. Furthermore, perceived usefulness affects perceived enjoyment and intention to watch movies online. Perceived enjoyment influences intention to use and behavioral intention. Finally, intention to use online platforms influences behavioral intention. This research contributes in theory to the technology acceptance model and provides film industry practitioners with insight into enhancing customer behavioral intention in the pandemic era.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle