Small and medium-sized enterprises perceived trust towards social media: applying the extended technology acceptance model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the perceived ease of use (PEU), perceived usefulness (PU) and perceived trust (PT) in influencing attitude (ATT) and behavioural intention to use (BIU) social media among Malaysian small and medium sized Enterprises (SMEs), the effects of gender on PT and ATT and the mediating effect of SME’s ATT towards social media. Design/methodology/approach Data was collected from 317 SMEs in Malaysia from the manufacturing, services and other sectors using a structured questionnaire with a seven-point Likert scale. Findings The findings confirm that PEU, PU and PT positively affect SMEs ATT towards using social media. The mediating effect of SMEs’ ATT towards social media also has a positive effect. This study found that female and male SME owners trust social media platforms for business, indicating no significant gender differences. Research limitations/implications The study relied on a quantitative approach using close-ended questions, which may limit the depth of understanding regarding the experiences of SMEs. Future research should incorporate qualitative methods for a comprehensive understanding of SMEs PT. Practical implications The study highlights that governments and policymakers customise their policies to SMEs’ unique characteristics and needs, fostering a secure and cohesive environment. Collaborative efforts between policymakers and social media companies are essential to create a conducive ecosystem for SMEs to thrive in social commerce. Social implications Wider use of social media by SMEs can contribute to economic growth. This is relevant for Malaysia, where SMEs play a significant economic role. By addressing trust issues, policymakers and social media platforms can fan inclusive and beneficial digital environment for businesses. Originality/value Previous research used consumer trust in social media, and this study explores SMEs’ trust in social media through technology acceptance model.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle