How Perceptions of Information Privacy and Security Impact Consumer Trust in Crypto-Payment: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing acceptance of cryptocurrencies has fueled applications beyond investment purposes. Crypto-payment is one such application that can bring radical changes to financial transactions in many industries, particularly e-commerce and online retail. However, characteristics of the technology such as transaction disintermediation, lack of central authority, and lack of adequate regulations may introduce new privacy and security concerns among the users. This coincides with another trend of rising individuals’ concerns pertaining to information privacy and security issues in online transactions. The current paper investigates how consumer trust in crypto-payment, a key determinant of consumer intentions and relational exchanges over the long-term, is formed based on their perceptions towards privacy and security aspects of the technology. Using data from 327 survey participants, the study found that perceived information privacy risk, perceived anonymity, and perceived traceability of transactions are significant determinants of consumer trust in crypto-payment; but their perceptions of information security fraud risk have no significant effect. It also provided support for the hypothesis that perceived trust contributes to consumers’ intention to adopt crypto-payment. The findings highlight the need to enhance consumer understanding and awareness of information privacy and potential security issues in crypto-payment as well as what needs to be done to address consumer concerns in this regard. The paper creates novel insights into the requirements of trust in crypto-payment services and the consequences of consumers’ perceptions of privacy and security in this domain.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».