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Enregistrement W7018175362

Delays that Cost: Usability Gaps and Consumer Behavior

2025· article· en· W7018175362 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityCredit cardStylized factConsumer behaviourBehavioral economicsPerceptionCognitionNatural experimentFinancial literacyBehavioral pattern
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increased adoption of mobile banking has enabled greater financial access and autonomy. However, this progress masks subtle usability issues that may undermine user outcomes. One such issue is system-induced delay, that is, the lag between user action (e.g., a transaction) and the system’s reflection of updated financial information (e.g., available balance). Although seemingly minor, these delays may disrupt consumers’ cognitive processes and financial planning, particularly when the system’s interface becomes a behavioral guide. Stylized patterns observed in Canada where the share of borrowers carrying credit card balances showed an increasing trend, despite economic growth and increased banking convenience via mobile banking post-2016. This highlights a compelling tension: real-time systems are not always behaviorally “real-time.” This study examines whether and how these usability gaps shape repayment behavior. Anchored in Information Systems and behavioral research, the study investigates whether delays in credit card updates within mobile apps influence users’ repayment decisions. Bridging the human-computer interaction and behavioral IS domains, the research draws on cognitive load theory and IS trust literature to theorize that such delays may impair users’ ability to track balances accurately, erode trust in system reliability, and trigger behavioral shifts such as postponing repayment or misjudging credit availability. The study employs a sequential, multi-method design. Phase one involves an online survey to capture user perceptions of delay and app reliability across banking institutions. Phase two exploits a natural experiment using institution-level variation in system responsiveness, comparing repayment behaviors across two banks with differing update protocols. Phase three features a randomized lab experiment simulating delay exposure, measuring trust, cognitive load (NASA-TLX and HRV), and repayment choices under controlled conditions. Semi-structured interviews complement these phases by offering interpretive depth into user reasoning and routines. This integrated design aligns with established IS methodological pluralism. Beyond the Canadian context, the research can speak to global digital banking infrastructures where update lags persist, highlighting the need for intelligent responsiveness in financial technologies. Theoretically, the study extends understanding of how usability features can exert causal effects on economic behavior. Practically, it offers insight for both policymakers and practitioners. For policymakers, this could strengthen the case for including information timeliness in consumer protection standards, in the banking sector. It could also provide insights for financial institutions aiming to promote responsible user outcomes in intelligent financial systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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