Modeling Adoption, Security, and Privacy of COVID-19 Apps: Findings and Recommendations From an Empirical Study Using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The global health crisis caused by COVID-19 has drastically changed human society in a relatively short time. However, this crisis has offered insights into the different roles that such a worldwide virus plays in the lives of people and how those have been affected, as well as eventually proposing new solutions. From the beginning of the pandemic, technology solutions have featured prominently in virus control and in the frame of reference for international travel, especially contact tracing and passenger locator applications. OBJECTIVE: The objective of this paper is to study specific areas of technology acceptance and adoption following a unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) research model. METHODS: We presented a research model based on UTAUT constructs to study the determinants for adoption of COVID-19-related apps using a questionnaire. We tested the model via confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling (SEM) using travelers' data from an insular tourist region. RESULTS: Our model explained 90.3% of the intention to use (N=9555) and showed an increased understanding of the vital role of safety, security, privacy, and trust in the usage intention of safety apps. Results also showed how the impact of COVID-19 is not a strong predictor of adoption, while age, education level, and social capital are essential moderators of behavioral intention. CONCLUSIONS: In terms of scientific impact, the results described here provide important insights and contributions not only for researchers but also for policy and decision makers by explaining the reasons behind the adoption and usage of apps designed for COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».