The Influence of Incentive-Based Mobile Fitness Apps on Users’ Continuance Intention With Gender Moderation Effects: Quantitative and Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A survey conducted by McKinsey & Company reported that, as of May 2022, as many as 26% of Indonesians had recently started to engage actively in physical activity, 32% undertook regular physical activity, and 9% exercised intensely. The Fourth Industrial Revolution has spurred the rapid development of mobile fitness apps (MFAs) used to track people's sports activities. However, public interest in using these apps for any length of time is still relatively low. OBJECTIVE: In this study, we aimed to determine the effect of incentives (eg, self-monitoring, social support, platform rewards, and external influence) on the use of MFAs and the moderating effect of gender on users' continuance usage intention. METHODS: The study used a mixed methods approach. Quantitative data were collected through a web-based questionnaire and qualitative data from interviews with 30 respondents. The quantitative data, collected from 379 valid responses, were processed using covariance-based structural equation modeling. The qualitative data were processed using thematic analysis. The MFAs included in this research were those used as sports or physical activity trackers, such as Apple Fitness, Strava, Nike Run Club, and Fita. RESULTS: The results of the data analysis show that 3 groups of incentives, namely, self-monitoring, platform rewards, and external influence (with the exception of social support), affect the perceived usefulness of these apps. Gender was also shown to moderate user behavior in relation to physical activity. The study showed that women were more likely to be motivated to exercise by social and external factors, while men paid greater attention to the tracking features of the app and to challenges and rewards. CONCLUSIONS: This research contributes to the field of health promotion by providing guidance for MFA developers.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».