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Modelo de aceptación de tecnología

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El modelo de aceptación de tecnología ( TAM ) es una teoría de sistemas de información que modela cómo los usuarios llegan a aceptar y utilizar una tecnología .

El uso real del sistema es el punto final en el que las personas utilizan la tecnología. La intención conductual es un factor que lleva a las personas a utilizar la tecnología. La intención conductual (IB) está influenciada por la actitud (A), que es la impresión general de la tecnología.

El modelo sugiere que cuando a los usuarios se les presenta una nueva tecnología, una serie de factores influyen en su decisión sobre cómo y cuándo la utilizarán, en particular:

Las variables externas, como la influencia social, son un factor importante para determinar la actitud. Cuando estas variables (TAM) están presentes, las personas tendrán la actitud y la intención de usar la tecnología. Sin embargo, la percepción puede cambiar según la edad y el género porque cada persona es diferente.

La TAM se ha estudiado y ampliado continuamente; las dos actualizaciones principales son la TAM 2 [2] [3] y la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (o UTAUT). [4] También se ha propuesto una TAM 3 en el contexto del comercio electrónico con la inclusión de los efectos de la confianza y el riesgo percibido en el uso del sistema. [5]

Fondo

El TAM es una de las extensiones más influyentes de la teoría de la acción razonada (TRA) de Ajzen y Fishbein en la literatura. El modelo de aceptación de la tecnología de Davis (Davis, 1989; Davis, Bagozzi y Warshaw, 1989) es el modelo más ampliamente aplicado de aceptación y uso de la tecnología por parte de los usuarios (Venkatesh, 2000). Fue desarrollado por Fred Davis y Richard Bagozzi . [1] [6] [7] El TAM reemplaza muchas de las medidas de actitud del TRA con las dos medidas de aceptación de la tecnología: facilidad de uso y utilidad . El TRA y el TAM, que tienen fuertes elementos conductuales, suponen que cuando alguien forma una intención de actuar, será libre de actuar sin limitaciones. En el mundo real habrá muchas restricciones, como una libertad limitada para actuar. [6]

Bagozzi, Davis y Warshaw dicen:

Como las nuevas tecnologías, como las computadoras personales, son complejas y existe un elemento de incertidumbre en las mentes de los que toman las decisiones con respecto a su adopción exitosa, las personas forman actitudes e intenciones con respecto a tratar de aprender a usar la nueva tecnología antes de iniciar esfuerzos dirigidos a usarla. Las actitudes hacia el uso y las intenciones de uso pueden estar mal formadas o carecer de convicción o pueden ocurrir sólo después de que se desarrollen esfuerzos preliminares para aprender a usar la tecnología. Por lo tanto, el uso real puede no ser una consecuencia directa o inmediata de tales actitudes e intenciones. [6]

Investigaciones anteriores sobre la difusión de innovaciones también sugirieron que la facilidad de uso percibida desempeña un papel destacado. Tornatzky y Klein [8] analizaron la adopción y descubrieron que la compatibilidad, la ventaja relativa y la complejidad tenían las relaciones más significativas con la adopción en una amplia gama de tipos de innovación. Eason estudió la utilidad percibida en términos de adecuación entre sistemas, tareas y perfiles de trabajo, utilizando el término "adecuación a la tarea" para describir la métrica. [9] Legris, Ingham y Collerette sugieren que el TAM debe ampliarse para incluir variables que tengan en cuenta los procesos de cambio y que esto podría lograrse mediante la adopción del modelo de innovación en el TAM. [10]

Uso

Varios investigadores han replicado el estudio original de Davis [1] para proporcionar evidencia empírica sobre las relaciones que existen entre la utilidad, la facilidad de uso y el uso del sistema. [11] Se ha prestado mucha atención a probar la solidez y validez del instrumento de cuestionario utilizado por Davis. Adams et al. [12] replicaron el trabajo de Davis [1] para demostrar la validez y confiabilidad de su instrumento y sus escalas de medición. También lo extendieron a diferentes entornos y, utilizando dos muestras diferentes, demostraron la consistencia interna y la confiabilidad de replicación de las dos escalas. Hendrickson et al. encontraron una alta confiabilidad y una buena confiabilidad test-retest. [13] Szajna encontró que el instrumento tenía validez predictiva para la intención de uso, el uso autoinformado y la actitud hacia el uso. [14] La suma de esta investigación ha confirmado la validez del instrumento de Davis y ha respaldado su uso con diferentes poblaciones de usuarios y diferentes opciones de software.

Segars y Grover [15] reexaminaron la réplica del trabajo de Davis realizada por Adams et al. [12] . Criticaron el modelo de medición utilizado y postularon un modelo diferente basado en tres constructos: utilidad, eficacia y facilidad de uso. Estos hallazgos no parecen haber sido replicados todavía. Sin embargo, algunos aspectos de estos hallazgos fueron probados y respaldados por Workman [16] al separar la variable dependiente en uso de información versus uso de tecnología.

Mark Keil y sus colegas han desarrollado (o quizás popularizado) el modelo de Davis en lo que ellos llaman la cuadrícula de utilidad/EOU, que es una cuadrícula de 2x2 donde cada cuadrante representa una combinación diferente de los dos atributos. En el contexto del uso de software, esto proporciona un mecanismo para discutir la combinación actual de utilidad y EOU para paquetes de software particulares, y para trazar un curso diferente si se desea una combinación diferente, como la introducción de software aún más poderoso. [17] El modelo TAM se ha utilizado en la mayoría de los contextos tecnológicos y geográficos. Uno de estos contextos es la atención médica, que está creciendo rápidamente [18].

Saravanos et al. [19] ampliaron el modelo TAM para incorporar la emoción y el efecto que puede tener sobre la intención conductual de aceptar una tecnología. En concreto, analizaron el resplandor cálido.

Venkatesh y Davis ampliaron el modelo TAM original para explicar la utilidad percibida y las intenciones de uso en términos de influencia social (normas subjetivas, voluntariedad, imagen) y procesos cognitivos instrumentales (relevancia laboral, calidad de los resultados, demostrabilidad de los resultados, facilidad de uso percibida). El modelo ampliado, denominado TAM2, se puso a prueba tanto en entornos voluntarios como obligatorios. Los resultados respaldaron firmemente el modelo TAM2. [2]

En un intento de integrar los principales modelos de aceptación del usuario en competencia, Venkatesh et al. formularon la teoría unificada de aceptación y uso de la tecnología (UTAUT). Se descubrió que este modelo superaba a cada uno de los modelos individuales (R cuadrado ajustado del 69 por ciento). [4] Algunos estudios recientes en el ámbito de la atención sanitaria han adoptado la UTAUT. [22]

Además, los autores Jun et al. también piensan que el modelo de aceptación de la tecnología es esencial para analizar los factores que afectan el comportamiento de los clientes hacia los servicios de entrega de alimentos en línea. También es un modelo teórico ampliamente adoptado para demostrar la aceptación de nuevos campos tecnológicos. La base del TAM es una serie de conceptos que aclaran y predicen los comportamientos de las personas con sus creencias, actitudes e intención de comportamiento. En el TAM, la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida, consideradas creencias generales, desempeñan un papel más vital que las creencias salientes en las actitudes hacia el uso de una tecnología en particular. [23]

Modelos alternativos

  1. El modelo MPT: independientemente de TAM, Scherer [24] desarrolló el modelo de emparejamiento entre persona y tecnología en 1986 como parte de su investigación de tesis financiada por la National Science Foundation. El modelo MPT se describe en detalle en su texto de 1993, "Living in the State of Stuck", ahora en su cuarta edición. [25] El modelo MPT tiene medidas de evaluación que lo acompañan y se utilizan en la selección y toma de decisiones sobre tecnología, así como investigaciones de resultados sobre las diferencias entre usuarios de tecnología, no usuarios, evitadores y usuarios renuentes.
  2. El HMSAM: TAM ha sido eficaz para explicar muchos tipos de uso de sistemas (es decir, aprendizaje electrónico , sistemas de gestión de aprendizaje , portales web , etc.) (Fathema, Shannon, Ross, 2015; Fathema, Ross, Witte, 2014). Sin embargo, TAM no es ideal para explicar la adopción de sistemas puramente intrínsecos o hedónicos (por ejemplo, juegos en línea, música, aprendizaje por placer). Por lo tanto, Lowry et al. propusieron un modelo alternativo a TAM, llamado modelo de adopción del sistema de motivación hedónica (HMSAM) para este tipo de sistemas. [26] HMSAM está diseñado para mejorar la comprensión de la adopción de sistemas de motivación hedónica (HMS). Los HMS son sistemas utilizados principalmente para satisfacer las motivaciones intrínsecas de los usuarios, como juegos en línea, mundos virtuales, compras en línea, aprendizaje/educación, citas en línea, repositorios de música digital, redes sociales, solo pornografía, sistemas gamificados y para gamificación general . En lugar de una extensión menor del TAM, el HMSAM es un modelo de aceptación del sistema específico del HMS basado en una perspectiva teórica alternativa, que a su vez se basa en la absorción cognitiva basada en el flujo. El HMSAM puede ser especialmente útil para comprender los elementos de gamificación del uso de los sistemas.
  3. TAM ampliado: varios estudios propusieron la ampliación del TAM original (Davis, 1989) mediante la incorporación de variables externas con el objetivo de explorar los efectos de los factores externos en la actitud de los usuarios, la intención de comportamiento y el uso real de la tecnología. Hasta el momento se han examinado varios factores, como por ejemplo la autoeficacia percibida , las condiciones facilitadoras y la calidad de los sistemas (Fathema, Shannon, Ross, 2015, Fathema, Ross, Witte, 2014). Este modelo también se ha aplicado en la aceptación de tecnologías de atención sanitaria. [27]

Críticas

El TAM ha sido ampliamente criticado, a pesar de su uso frecuente, lo que llevó a los proponentes originales a intentar redefinirlo varias veces. Las críticas al TAM como "teoría" incluyen su cuestionable valor heurístico, su limitado poder explicativo y predictivo, su trivialidad y su falta de valor práctico. [28] Benbasat y Barki sugieren que el TAM "ha desviado la atención de los investigadores de otros temas de investigación importantes y ha creado una ilusión de progreso en la acumulación de conocimientos. Además, los intentos independientes de varios investigadores de expandir el TAM para adaptarlo a los entornos de TI en constante cambio han llevado [ sic ] a un estado de caos y confusión teóricos". [29] En general, el TAM se centra en el "usuario" individual de una computadora, con el concepto de "utilidad percibida", con la extensión para incorporar cada vez más factores que expliquen cómo un usuario "percibe" la "utilidad", e ignora los procesos esencialmente sociales del desarrollo e implementación de SI, sin cuestionar dónde más tecnología es realmente mejor y las consecuencias sociales del uso de SI. Lunceford sostiene que el marco de utilidad percibida y facilidad de uso pasa por alto otras cuestiones, como el costo y los imperativos estructurales que obligan a los usuarios a adoptar la tecnología. [30] Para un análisis y una crítica recientes de TAM, véase Bagozzi. [31]

Legris et al. [32] afirman que, en conjunto, TAM y TAM2 representan sólo el 40% del uso de un sistema tecnológico.

La facilidad de uso percibida tiene menos probabilidades de ser un determinante de la actitud y la intención de uso según estudios de telemedicina, [33] comercio móvil, [34 ] y banca en línea. [35]

Véase también

Notas

  1. ^ abcd Davis 1989.
  2. ^ ABCDE Venkatesh y Davis 2000.
  3. ^ Venkatesh 2000.
  4. ^ desde Venkatesh y otros. 2003.
  5. ^ Venkatesh y Bala 2008.
  6. ^ a b C Bagozzi, Davis y Warshaw 1992.
  7. ^ Muhammad Sharif Abbasi; Ali Tarhini; Tariq Elyas; Farwa Shah (9 de octubre de 2015). "Impacto del individualismo y el colectivismo sobre el comportamiento de aceptación de la tecnología del individuo: un análisis multigrupal entre Pakistán y Turquía". Journal of Enterprise Information Management . 28 (6): 747–768. doi :10.1108/JEIM-12-2014-0124. ISSN  1741-0398.
  8. ^ Tornatzky y Klein 1982.
  9. ^ Stewart 1986.
  10. ^ Legris, Ingham y Collerette 2003.
  11. ^ Adams, Nelson y Todd 1992; Davis 1989; Hendrickson, Massey y Cronan 1993; Segars y Grover 1993; Subramanian 1994; Szajna 1994.
  12. ^ desde Adams, Nelson y Todd 1992.
  13. ^ Hendrickson, Massey y Cronan 1993.
  14. ^ Szajna 1994.
  15. ^ Segars y Grover 1993.
  16. ^ Obrero 2007.
  17. ^ Keil, Beranek y Konsynski 1995.
  18. ^ Rahimi, Bahlol; Nadri, Hamed; Lotf nezhad afshar, Hadi; Timpka, Toomas (2018). "Una revisión sistemática del modelo de aceptación de tecnología en informática sanitaria". Informática clínica aplicada . 09 (3): 604–634. doi :10.1055/s-0038-1668091. PMC 6094026 . PMID  30112741. 
  19. ^ Saravanos, Antonios; Zervoudakis, Stavros; Zheng, Dongnanzi (septiembre de 2022). "Ampliación del modelo de aceptación de tecnología 3 para incorporar el fenómeno del resplandor cálido". Información . 13 (9): 429. arXiv : 2204.12713 . doi : 10.3390/info13090429 . ISSN  2078-2489.
  20. ^ desde Moore y Benbasat 1991.
  21. ^ Moore, Gary C.; Benbasat, Izak (1991-09-01). "Desarrollo de un instrumento para medir las percepciones de la adopción de una innovación en tecnología de la información". Investigación en sistemas de información . 2 (3): 192–222. doi :10.1287/isre.2.3.192. ISSN  1047-7047. S2CID  24852325.
  22. ^ Huser, V.; Narus, SP; Rocha, RA (2010). "Evaluación de un sistema de consulta de EHR basado en diagramas de flujo: un estudio de caso de RetroGuide☆". Revista de Informática Biomédica . 43 (1): 41–50. doi :10.1016/j.jbi.2009.06.001. PMC 2840619 . PMID  19560553. 
  23. ^ Jun, Kyungyul; Yoon, Borham; Lee, Seungsuk; Lee, Dong-Soo (enero de 2022). "Factores que influyen en las decisiones de los clientes de utilizar el servicio de entrega de alimentos en línea durante la pandemia de COVID-19". Alimentos . 11 (1): 64. doi : 10.3390/foods11010064 . ISSN  2304-8158. PMC 8750313 . PMID  35010192. 
  24. ^ Scherer 1986.
  25. ^ Scherer 2005.
  26. ^ Lowry y otros. 2013.
  27. ^ Nadri, Hamed; Rahimi, Bahlol; Lotf nezhad afshar, Hadi; Samadbeik, Mahnaz; Garavand, Ali (2018). "Factores que afectan la aceptación de los sistemas de información hospitalaria basados ​​en el modelo de aceptación de tecnología extendida: un estudio de caso en tres departamentos paraclínicos". Informática clínica aplicada . 09 (2): 238–247. doi :10.1055/s-0038-1641595. PMC 5884692 . PMID  29618139. 
  28. ^ Chuttur 2009.
  29. ^ Benbasat y Barki 2007.
  30. ^ Lunceford, Brett (2009). "Reconsiderando la adopción y la resistencia tecnológica: observaciones de un semiludita". Explorations in Media Ecology . 8 (1): 29–47. doi :10.1386/eme.8.1.29_1. S2CID  256491768.
  31. ^ Bagozzi 2007.
  32. ^ Legris y otros. 2003, pág. 191.
  33. ^ Hu, Chau y Sheng 1999.
  34. ^ Wu y Wang 2005.
  35. ^ Pikkarainen, Pikkarainen y Karjaluoto 2004.

Referencias