基于信息采纳模型的机器学习领域科学数据重用影响因素研究

本文基于信息采纳模型构建了机器学习领域科学数据重用影响因素模型,并选择了开放科学社区平台和科学数据共享平台两种类型的代表性平台进行数据采集,实证了数据集内容质量和数据源可信性对科学数据重用的影响,以及平台类型在数据源可信性对科学数据重用影响中的调节作用。本研究对完善科学数据平台建设、促进科学数据重用具有重要意义。

基于信息采纳模型的在线评论采纳行为影响因素质性研究

随着电子商务的飞速发展,互联网上的在线评论成为消费者在选择与购买商品过程中衡量商品质量的重要信息源,也为企业沟通客户、提高商品销量提供了便利的途径。由于网络环境瞬息万变,消费者对在线评论的认知会随时发生变化,因此通过文献演绎模式提出理论模型的在线评论采纳方法精准度不高。为此,文章基于信息采纳模型,利用扎根理论的质性研究方法,借助深入访谈,提出在线评论采纳形成机理的总体框架;结合理论和文献分析,进一步丰富理论框架包含的具体变量,并构建相应的影响模型。研究结论可为消费者提供采纳评论时需要注意的事项,以及为电子商务企业在线评论管理提供参考。

技术采纳模型文献的计量分析

技术采纳模型(TAM)是1989年美国学者Davis在理性行为理论(TRA)的基础上,提出的一个专门用于描述用户信息技术采纳和接受行为的模型。本文以CNKI数据库为原始文献来源,对技术采纳模型的相关文献分别从发表年份、刊登期刊、作者合作度、研究领域、研究层次、研究方法、采用变量等方面进行计量分析,为今后的研究和应用奠定基础和提供参考。

基于信任的移动政务服务用户采纳模型与实证分析

基于理性行为理论和移动商务消费者信任模型,构建了包括信任倾向、信任网络、信任政府、感知信任等因素的移动政务服务采纳模型。通过对760份有效样本的实证分析表明:信任倾向分别显著影响信任网络和信任政府,进而影响公众对移动政务服务的接纳,但是对移动政务的感知信任对采纳意向并无显著影响。

高校图书馆数字资源用户采纳模型研究——以西安电子科技大学图书馆为例

为了探索高校图书馆数字资源用户采纳意愿的影响因素及影响因素间的相关关系，以西安电子科技大学为研究对象，通过调查问卷的方式，以TAM、TPB及SERVQUAL model三大理论为研究理论基础，利用SPSS软件处理及分析数据，构建高校图书馆数字资源用户采纳模型，并利用复回归分析得到影响和主要控制用户采纳数字资源的因素，以帮助读者更好地利用数字资源。

基于个人信息世界理论的数字图书馆信息采纳模型构建

阐述了个人信息世界理论的内容以及与数字图书馆的关系,分析了基于个人信息世界理论的数字图书馆信息行为的研究领域,以及数字图书馆信息采纳行为的影响因素,最后提出基于个人信息世界理论的数字图书馆信息采纳模型的构建方法。

电子商务背景下企业信息化采纳模型对企业价值增值的影响研究

在文献综述的基础上,文章提出电子商务背景下企业信息化采纳模型和企业价值增值相关性的研究命题,并使用结构方程模型对调查数据进行实证分析。结果表明:以电子商务为基础的企业信息化采纳模型的适宜程度对企业的价值增值具有直接的影响,12项假设成立。研究结论为企业进行信息化采纳模型选择提供了决策参考,有利于企业选择与自身发展相适应的信息化应用模式,为企业发展注入动力。

大学生移动商务采纳模型及其实证分析

以技术接受模型、理性行为理论为基础,构建大学生移动商务采纳模型,采用问卷调查法,通过网络和纸质两种渠道向在校大学生收集数据,共发放问卷270份,回收问卷230份,并运用因子分析和逻辑回归分析方法对调查数据进行了实证分析。结果表明,感知乐趣、感知有用性、亲密度对大学生移动商务采纳都有显著的正向影响,并根据这些影响因素,提出了促进大学生对移动商务采纳的对策。

ERP实施过程中的技术采纳模型及实证研究

研究了领导支持、培训、相容性和主观规范对ERP采用过程、使用者可用认知和易用认知的影响。结果表明,领导支持、ERP培训和相容性是影响员工对ERP系统的有用认知和易用认知的重要因素,同时证实了认知因素对行为意向的影响。

构建第三方支付的技术采纳模型

为研究消费者对第三方支付的认知过程和接受过程,明晰关键影响构念,借鉴技术结构采纳模型的分析方法和相关理论,构建了基于第三方支付的技术采纳模型(TAM),并对模型展开了阐述。同时提出了消费者对第三方支付的实际使用是受其使用意愿的影响,而使用意愿则是由消费者对第三方支付的有用认知、易用认知、第三方支付的经济性等构念以及消费者的使用经验共同影响的,并对"有用认知"的影响构念、变量进行了逐一分析。

面向用户的开放政府数据采纳模型研究——基于UTAUT理论

[目的/意义]在技术采纳与应用整合理论(UTAUT)的基础上,结合开放政府数据的特点,提出了开放政府数据的用户采纳模型。[方法/过程]指出了感知风险、绩效期望、努力期望、社会影响等因素对用户采纳意愿的影响以及便利条件和采纳意愿对采纳行为的影响。通过PLS-SEM(偏最小二乘法—结构方程模型)的方法,对收集的问卷进行分析。[结果/结论]绩效期望、努力期望、社会影响对开放政府数据的采纳意愿的影响作用显著,采纳意愿对采纳行为的影响作用显著。然而,感知风险对开放政府数据的采纳意愿的影响作用不显著,便利条件对开放政府数据的采纳行为的影响作用不显著。

智能可穿戴设备在线评论有用性的信息采纳模型研究

随着智能可穿戴设备需求的日益增加,如何挖掘有价值的消费者在线评论信息成为交易双方关注的焦点。根据信息采纳模型,以信息质量和来源可靠性两个维度,构建在线评论有用性的影响因素模型,运用文本挖掘技术采集了亚马逊网站上有关智能可穿戴设备的代表商品——智能手环的1182条有效评论数据,采用Logistic回归对数据进行统计分析。研究发现:来源可靠性的度量指标——评论者拥有排名正向影响其评论的有用性评价。品牌声誉对信息质量的度量指标——评论信息完备性和评论有用性的关系具有显著的调节作用。这些发现对消费者优化购买决策和厂商了解消费者需求有重要的借鉴价值。

市场营销类公选课教学效果提升策略探究——基于信息采纳模型的视角

信息采纳模型给出了知识传递过程中信息接收者的信息采纳行为影响因素及影响机制,对于作为知识传递性质的教学工作具有重要的启示。市场营销类公选课的教学过程本质上可以视为促进学生对于新的知识采纳行为的过程。根据信息采纳模型,市场营销类公选课可以从激发学生学习兴趣提高参与度,提高教学内容质量两条路径提升市场营销类课程的教学效果。同时还要构建有效的教学反馈机制,及时评估学生的信息采纳行为,不断改进教学策略。

论技术采纳模型的信息哲学意蕴

技术采纳模型已成为管理学领域研究的主要内容之一,其影响不仅在于模型演进本身,还在于它研究的是信息领域中的问题,反映着信息哲学的内容。技术采纳模型建构过程蕴含着信息哲学的内涵,技术采纳模型的演进符合信息哲学的本体论特征和信息转向特征,技术采纳模型的扩展模型诠释了信息哲学的派生中介物问题和三维架构特质。技术采纳模型的理论基础是当代意向性研究问题域中尚未定论的"意向性与因果性"问题,这是论者没有意识到的局限。

农民合作社电商采纳行为分析——基于整合的技术采纳模型

农民合作社电商采纳在农业农村数字化和高质量发展中发挥重要作用。基于技术接受模型(TAM)和技术—组织—环境模型(TOE)的整合框架,利用安徽省农民合作社调研数据,运用Heckman模型,分析农民合作社电商采纳选择和采纳程度的影响因素,探讨其提升路径。结果表明,合作社电商采纳行为的概率有待提高,仅有24%的合作社选择电商采纳,且其电商采纳程度均值为33.8%。技术因素中,感知有用性和感知易用性显著正向影响合作社电商采纳选择和采纳程度,感知风险显著负向影响合作社电商采纳选择和采纳程度。组织因素中,只有土地规模、高层支持显著正向影响合作社电商采纳选择,产业类型显著正向影响合作社电商采纳程度。环境因素中,合作者支持显著正向影响合作社电商采纳选择和采纳程度,而政府支持的影响不显著。据此,提出构建“普及—完善—保障”三级电商技术应用推广体系、“引—育”结合的合作社人才培养体系、“设施建设、平台搭建、政策支持”的外部环境保障体系等政策建议,助力合作社数字化转型和电商化改造。

ERP实施环境中的技术采纳模型及实证研究

提出一个拓展的ERP用户采纳模型,并进行了实证的分析。分析和测试了四种因素:领导支持、ERP培训、相容性和主观规范等对ERP采用的影响。分析结果显示,领导支持、ERP培训和相容性是影响员工对ERP系统的有用认知和易用认知的重要因素,主观规范对ERP使用意图的影响是显著的。根据实证分析的结果给出了一些成功实施ERP系统的建议。

高校用户移动阅读采纳模型研究

文章运用技术采纳理论体系对高校用户移动阅读的采纳影响因素及行为模式进行综述和建模,并采用问卷调查数据进行实证研究,一方面,以期揭示和预测高校移动阅读用户的行为规律;另一方面,将有助于高校图书馆及数据提供企业把握推广移动阅读的关键因素,从而为移动阅读这一新兴电子商务被高校用户广泛和充分地利用提供理论指导。

基于TAM和创新扩散的电子商务课程信息采纳行为模型研究

本文主要运用技术采纳模型分析了现阶段影响电子商务教学过程中学生接受新知识的因素,设计并构建了一个电子商务教学过程中学生信息采纳行为模型,从模型出发提出了课程讲授的新方法,为推动电子商务课程的进一步发展奠定基础。

基于TAM模型的微信银行用户采纳情况研究——以武汉市七所高校为例

本文在2014年对武汉7所高校的在校部分本科生群体问卷调查的基础上,借助结构方程模型(SEM)的构建,开发了微信银行用户采纳模型(TAM)。该模型为微信银行的有效拓展提供了科学依据,通过该模型发现拓展微信银行应该着重改善服务内容,提高用户的使用能力,加快对用户的服务速度,并消除消费者对微信银行安全方面的顾虑。

基于知识采纳模型和多层感知机神经网络的评论有用性识别研究

移动互联网、社交媒体平台及电子商务的迅速发展,产生了大量的用户评论,其商业价值凸显,如何有效识别用户评论的有用性成为重要研究主题。本文提出基于知识采纳模型(Knowledge Adoption Model,KAM)理论和多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)神经网络的分类算法对评论文本进行有用性识别。该算法根据知识采纳模型理论从评论质量和评论来源可信度两方面进行评论有用性识别的特征提取:利用先验领域知识词典构造领域词占比、停用词占比等评论质量方面的特征,有效解决了特定领域评论存在的领域知识壁垒问题;根据评论作者的粉丝数、作者获赞数等信息构建评论来源可信度方面的特征。为了验证本文所提方法的识别效果,本文采用知乎论坛中医相关评论数据进行实验;实验结果表明,本文提出的方法能有效提高在线评论有用性的分类效果,提高了可解释性。