DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102821
تاريخ النشر: 2024-06-27
المؤلف: Vinzenz Wolf وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تؤثر على نية الاستمرار لمستخدمي ChatGPT، باستخدام نهج مختلط يجمع بين التحليل الكمي والمقابلات النوعية. تحدد الدراسة أربعة عوامل تحفيزية وخصيصتين تكنولوجيتين تسهمان في استمرار تفاعل المستخدمين مع ChatGPT. في المرحلة الكمية، باستخدام تحليل المقارنة النوعية المعتمد على مجموعة ضبابية (fsQCA) على بيانات من 279 مشاركًا، يكشف المؤلفون أن سهولة الاستخدام المدركة العالية والجدة المدركة العالية هما شرطان ضروريان للاستخدام المستمر. تم تحديد خمس تكوينات تؤدي إلى نية استمرارية عالية، بينما لم يتم العثور على تكوينات كافية لنية استمرارية منخفضة، على الرغم من تقديم رؤى نوعية حول العوامل المعيقة.
في المرحلة النوعية، توضح المقابلات شبه المنظمة مع 15 مشاركًا التكوينات وتبرز 27 حالة استخدام فردية عبر السياقات الخاصة والعملية. تؤكد النتائج على التفاعل المعقد للعوامل التحفيزية—مثل السعي للمعرفة، والتحفيز، والفائدة، والسهولة، والجدة—في تحديد تفاعل المستخدم مع ChatGPT. تسهم الدراسة في الأدبيات المتعلقة بنية الاستمرار والدافع في نظم المعلومات، مقدمةً تداعيات عملية وطرق للبحث المستقبلي مع استمرار تطور تقنيات GenAI واندماجها في الحياة اليومية.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث الدور الشامل للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في تعزيز تجارب المستخدمين عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك ترجمة اللغة ومساعدة الكتابة. مع تطبيقات مثل ChatGPT التي أصبحت جزءًا لا يتجزأ من الأنشطة اليومية—كما يتضح من الاعتماد الكبير على البحث الصوتي بين مستخدمي الهواتف المحمولة في الولايات المتحدة—من المتوقع أن تتوسع أهمية GenAI عبر عدة قطاعات مثل الزراعة والتعليم والمالية والاتصالات. يدفع هذا التطور السريع إلى التحقيق في العوامل التحفيزية التي تدفع المستخدمين للاستمرار في استخدام تطبيقات GenAI.
تتبنى الدراسة إطارًا نظريًا تحفيزيًا، يميز بين العوامل الداخلية—التي تُرضى من خلال النشاط نفسه—والعوامل الخارجية، التي تتعلق بالفائدة المدركة للتطبيق. من خلال دراسة التفاعل بين هذه العوامل التحفيزية وخصيصتين تكنولوجيتين حرجتين—الجدة المدركة وسهولة الاستخدام المدركة—يقترح المؤلفون نظرية توضح كيف تؤثر هذه العناصر بشكل جماعي على نية المستخدمين في الاستمرار في استخدام ChatGPT. تفترض البحث أن الأفراد قد يستمدون نية الاستمرار الخاصة بهم من مجموعات متنوعة من الدوافع الداخلية والخارجية جنبًا إلى جنب مع الخصائص التكنولوجية، مما يعالج تعقيد سلوك المستخدم في سياق نظم المعلومات الجديدة. تهدف السؤال البحثي المركزي إلى استكشاف هذه الديناميات بشكل أعمق.
الطرق
تستخدم الدراسة نهجًا مختلطًا لاستكشاف التفاعل بين العوامل التحفيزية وخصائص التكنولوجيا التي تؤثر على نية الاستمرار بين مستخدمي ChatGPT. تم إجراء دراستين: الأولى استخدمت تحليل المقارنة النوعية المعتمد على مجموعة ضبابية (fsQCA) على بيانات الاستطلاع لتحديد الشروط الضرورية والكافية لمستويات مختلفة من تفاعل المستخدم، بينما تضمنت الثانية مقابلات تهدف إلى الكشف عن حالات استخدام عملية في كل من السياقات الشخصية والمهنية. يتماشى هذا المنهج المزدوج مع الممارسات المعمول بها في أبحاث نظم المعلومات (IS)، حيث تكمل الرؤى النوعية النتائج الكمية، مما يسهل استنتاجات أعمق تتجاوز نتائج كل دراسة بمفردها.
النتائج
في هذا القسم، يتم تقديم نتائج تحليل البيانات الأولية، والتحقق من نموذج القياس، وتحليل المقارنة النوعية المعتمد على مجموعة ضبابية (fsQCA). شمل عملية التحقق اختبار حساسية الحلول للتغيرات في حجم العينة وطرق المعايرة. من الجدير بالذكر أن تعديل عتبة التردد إلى أربعة لم يغير الحل الأصلي بشكل كبير، على الرغم من أنه استبدل التعبير العالي عن InM know بتعبير منخفض عن InM accomplish. أكدت التحليلات الإضافية مع قيم مرساة معايرة مختلفة (1.5، 4، 6.5 و2، 4، 6) قوة الحلول الأربعة الأولى، كما هو مفصل في الجدول 3.
بالإضافة إلى ذلك، يتم تلخيص النتائج من تحليل بيانات المقابلات، مع تسليط الضوء على 69 ذكرًا لحالات استخدام ChatGPT. يتم تصنيف هذه إلى 54 ذكرًا مع 16 تسمية في سياق العمل و15 ذكرًا مع 11 تسمية في سياق خاص، جنبًا إلى جنب مع ارتباطها بعوامل شرطية مختلفة وتكوينات كافية مستمدة من الدراسة 1. يناقش القسم أيضًا العوامل المساعدة والمعيقة البديلة لاستخدام ChatGPT، وتأثيرات الدوافع الخارجية، ورؤى حول نوايا المشاركين في الاستمرار في استخدام التكنولوجيا. تم ترجمة جميع الاقتباسات من المشاركين من الألمانية بواسطة المؤلفين.
المناقشة
في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون تكوينات العوامل التحفيزية وخصائص التكنولوجيا التي تؤثر على نية الاستمرار بين مستخدمي ChatGPT. باستخدام نهج مختلط، تتكون الدراسة من استطلاع كمي يشمل 279 مشاركًا وتحليل نوعي من خلال 15 مقابلة شبه منظمة. تكشف النتائج أن كل من العوامل التحفيزية الداخلية—مثل الرغبة في المعرفة، والإنجاز، وتجربة التحفيز—والعوامل الخارجية مثل الفائدة المدركة تؤثر بشكل كبير على نية المستخدمين في الاستمرار في استخدام ChatGPT. تسلط الدراسة الضوء على التفاعل المعقد بين هذه العوامل، مما يشير إلى أن تفاعلاتها لا يمكن فهمها بطريقة خطية ولكن كتكConfigurations تؤثر بشكل جماعي على سلوك المستخدم.
تحدد البحث أن سهولة الاستخدام المدركة العالية والجدة المدركة هما شرطان ضروريان لتعزيز نية الاستمرار العالية. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديد خمس تكوينات كافية، بما في ذلك ملفات تعريف مثل “المستخدمين الفضوليين”، الذين يتحفزون بالمعرفة ويعتبرون التكنولوجيا مفيدة وسهلة الاستخدام، و”المستخدمين الشغوفين”، الذين قد لا يتحفزون بدافع داخلي لإنجاز المهام ولكنهم لا يزالون يتفاعلون مع التكنولوجيا. تسهم هذه الفهم الدقيقة في الأدبيات المتعلقة بنية الاستمرار في نظم المعلومات، لا سيما في سياق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، وتؤكد الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف للديناميات التحفيزية في استخدام التكنولوجيا.
القيود
تسلط قيود الدراسة الحالية الضوء على عدة عوامل قد تؤثر على تفسير النتائج المتعلقة بنية الاستمرار في استخدام ChatGPT. أولاً، بينما تحدد الدراسة بنجاح العوامل التحفيزية التي تؤثر على استعداد المستخدمين للاستمرار في استخدام ChatGPT، إلا أنها لا تؤسس علاقة سببية نهائية بين هذه العوامل وسلوك الاستخدام الفعلي. بالإضافة إلى ذلك، يحد التركيز على الفائدة المدركة كعامل تحفيزي خارجي رئيسي من استكشاف تأثيرات أخرى قد تكون ذات أهمية، مثل الديناميات الاجتماعية والمقارنات بين الأقران. علاوة على ذلك، قد تؤدي جدية ChatGPT إلى تحريف التصورات حول سهولة الاستخدام، مما يشير إلى أن البحث المستمر ضروري لفهم كيفية تطور هذه العوامل مع نضوج التكنولوجيا.
كما تقدم منهجية الدراسة قيودًا من حيث القابلية للتعميم. يحد التركيز المحدد على ChatGPT وتطبيقات GenAI المعتمدة على اللغة من قابلية تطبيق النتائج على تقنيات أخرى. علاوة على ذلك، أدت طرق العينة المستخدمة إلى مجموعة من المشاركين ذوي التعليم العالي، والتي، على الرغم من كونها مفيدة للتحليل النوعي المتعمق، قد لا تعكس التركيبة السكانية الأوسع للمستخدمين. يمنع اختيار fsQCA للتحليل الكمي، بينما يسمح برؤى دقيقة، من إجراء اختبارات دلالة تقليدية، مما يعقد تفسير النتائج. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية التحقيق في العوامل التي تسهم في نية الاستمرار المنخفضة، واستكشاف التأثيرات التحفيزية على اعتماد GenAI بين المستخدمين الأقل تكرارًا، ومعالجة القضايا المتعلقة بالثقة والأخلاق، وفحص تداعيات التجسيد على تصور المستخدم الذاتي وسلوكه.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2024.102821
Publication Date: 2024-06-27
Author(s): Vinzenz Wolf et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This research investigates the factors influencing the continuance intention of ChatGPT users, employing a mixed-methods approach that combines quantitative analysis and qualitative interviews. The study identifies four motivational factors and two technology characteristics that contribute to users’ ongoing engagement with ChatGPT. In the quantitative phase, utilizing fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) on data from 279 participants, the authors reveal that high perceived ease of use and high perceived novelty are necessary conditions for sustained use. Five configurations leading to high continuance intention are identified, while no sufficient configurations for low continuance intention are found, although qualitative insights into hindering factors are provided.
In the qualitative phase, semi-structured interviews with 15 participants further elucidate the configurations and highlight 27 individual use cases across private and work contexts. The findings underscore the complex interplay of motivational factors—such as the pursuit of knowledge, stimulation, usefulness, ease, and novelty—in determining user engagement with ChatGPT. The study contributes to the literature on continuance intention and motivation in information systems, offering practical implications and avenues for future research as GenAI technologies continue to evolve and integrate into daily life.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the pervasive role of generative artificial intelligence (GenAI) in enhancing user experiences across various domains, including language translation and writing assistance. With applications like ChatGPT becoming integral to daily activities—evidenced by the significant adoption of voice search among U.S. mobile users—the relevance of GenAI is anticipated to expand across multiple sectors such as agriculture, education, finance, and telecommunications. This rapid evolution prompts an investigation into the motivational factors that drive users to persist in utilizing GenAI applications.
The study adopts a motivational-theoretic framework, distinguishing between intrinsic factors—satisfied through the activity itself—and extrinsic factors, which pertain to the perceived usefulness of the application. By examining the interplay between these motivational factors and two critical technology characteristics—perceived novelty and perceived ease of use—the authors propose a theory that elucidates how these elements collectively influence users’ intention to continue using ChatGPT. The research posits that individuals may derive their continuance intention from various combinations of intrinsic and extrinsic motivations alongside technology characteristics, thereby addressing the complexity of user behavior in the context of new information systems. The central research question aims to explore these dynamics further.
Methods
The research employs a mixed-methods approach to explore the interplay between motivational factors and technology characteristics influencing continuance intention among ChatGPT users. Two studies were conducted: the first utilized fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA) on survey data to identify necessary and sufficient conditions for varying levels of user engagement, while the second involved interviews aimed at uncovering practical use cases in both personal and professional settings. This dual methodology is aligned with established practices in Information Systems (IS) research, where qualitative insights complement quantitative findings, thereby facilitating deeper meta-inferences beyond the results of each study in isolation.
Results
In this section, the results of the preliminary data analysis, measurement model validation, and fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) are presented. The validation process involved testing the sensitivity of the solutions to variations in sample size and calibration methods. Notably, adjusting the frequency threshold to four did not significantly alter the original solution, although it did replace the high expression of InM know with a low expression of InM accomplish. Further analyses with different calibration anchor values (1.5, 4, 6.5 and 2, 4, 6) confirmed the robustness of the first four solutions, as detailed in Table 3.
Additionally, the results from the interview data analysis are summarized, highlighting 69 mentions of ChatGPT use cases. These are categorized into 54 mentions with 16 labels in a work context and 15 mentions with 11 labels in a private context, alongside their association with various conditional factors and sufficient configurations derived from Study 1. The section also discusses alternative facilitating and hindering factors for ChatGPT use, extrinsic motivational influences, and insights into participants’ intentions to continue using the technology. All quotes from interviewees have been translated from German by the authors.
Discussion
In this study, the authors investigate the configurations of motivational factors and technology characteristics that influence continuance intention among ChatGPT users. Utilizing a mixed-methods approach, the research comprises a quantitative survey involving 279 participants and a qualitative analysis through 15 semi-structured interviews. The findings reveal that both intrinsic motivational factors—such as the desire to know, accomplish, and experience stimulation—and extrinsic factors like perceived usefulness significantly impact users’ intention to continue using ChatGPT. The study highlights the complex interplay between these factors, suggesting that their interactions cannot be understood in a linear fashion but rather as configurations that collectively influence user behavior.
The research identifies high perceived ease of use and perceived novelty as necessary conditions for fostering high continuance intention. Additionally, five sufficient configurations are delineated, including profiles such as “inquisitive users,” who are motivated by knowledge and perceive the technology as useful and easy to use, and “passionate users,” who may not be driven by intrinsic motivation to accomplish tasks but still engage with the technology. This nuanced understanding contributes to the literature on continuance intention in information systems, particularly in the context of generative AI applications like ChatGPT, and underscores the need for further exploration of motivational dynamics in technology use.
Limitations
The limitations of the present study highlight several factors that may affect the interpretation of findings regarding continuance intention in the use of ChatGPT. Firstly, while the study successfully identifies motivational factors influencing users’ willingness to continue using ChatGPT, it does not establish a definitive causal relationship between these factors and actual usage behavior. Additionally, the focus on perceived usefulness as the primary extrinsic motivational factor limits the exploration of other potentially significant influences, such as social dynamics and peer comparisons. Furthermore, the novelty of ChatGPT may skew perceptions of ease of use, suggesting that ongoing research is necessary to understand how these factors evolve as the technology matures.
The study’s methodology also presents limitations in terms of generalizability. The specific focus on ChatGPT and similar language-based GenAI applications restricts the applicability of findings to other technologies. Moreover, the sampling methods employed resulted in a highly educated participant pool, which, while beneficial for in-depth qualitative analysis, may not reflect broader user demographics. The choice of fsQCA for quantitative analysis, while allowing for nuanced insights, precludes traditional significance testing, further complicating the interpretation of results. Future research directions include investigating factors contributing to low continuance intention, exploring motivational influences on the adoption of GenAI among less frequent users, addressing concerns related to trust and ethics, and examining the implications of anthropomorphism on user self-perception and behavior.