DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2024.2338319
تاريخ النشر: 2024-04-25
المؤلف: Kim‐Lim Tan وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستخدم هذه الدراسة نموذج قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول (MTAM) لاستكشاف الشروط الأساسية التي تعزز الثقة والنية لاستخدام بوابات الدفع عبر الهاتف المحمول (m-payment). من خلال تحليل بيانات من 218 مستخدمًا ماليزيًا باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) وتحليلات الشروط الضرورية (NCA)، تحدد البحث العوامل الرئيسية التي تؤثر على الثقة المدركة ونية الاستخدام. تشير النتائج إلى أن فائدة الهاتف المحمول، والأمان المدرك، وحركة المستخدم تساهم بشكل كبير في الثقة المدركة، بينما سهولة استخدام الهاتف المحمول لا تفعل ذلك. علاوة على ذلك، ترتبط هذه العوامل، جنبًا إلى جنب مع الثقة المدركة، بشكل إيجابي مع النية لاستخدام بوابات الدفع عبر الهاتف المحمول. ومن الجدير بالذكر أن NCA تكشف أن فائدة الهاتف المحمول، وسهولة استخدام الهاتف المحمول، وحركة المستخدم هي شروط ضرورية وكافية للثقة المدركة، مع تأهل فائدة الهاتف المحمول أيضًا كشرط ضروري للنية للاستخدام.
في الختام، مع اكتساب المدفوعات عبر الهاتف المحمول زخمًا في أنماط الحياة المعاصرة، تبرز هذه الدراسة فائدة NCA في توضيح العلاقات بين المتغيرات التي تؤثر على قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول. من خلال تحديد العوامل الحاسمة اللازمة لتعزيز الثقة والاستخدام، تساهم الدراسة في فهم أعمق للآليات الكامنة وراء قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول، مما يبسط التعقيد المرتبط بهذه الظاهرة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التأثير التحويلي للهواتف المحمولة المزودة ببرامج وتطبيقات ذكية على الأسواق العالمية، لا سيما في تسهيل المدفوعات عبر الهاتف المحمول (m-payments). لقد أدى انتشار هذه التقنيات إلى تحويل تفضيلات المستهلكين من وسائل الإعلام التقليدية إلى المنصات المحمولة للمعاملات، كما يتضح من دراسات مختلفة تستكشف تقاطع تكنولوجيا الهاتف المحمول ووسائل التواصل الاجتماعي وسلوك المستهلك. الإطار النظري المهم المشار إليه هو نموذج قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول (MTAM)، وهو امتداد لنموذج قبول التكنولوجيا (TAM)، الذي يهدف إلى توضيح قبول المستخدم لتكنولوجيا الهاتف المحمول، والتي تتميز بالحركة، والوجود في كل مكان، والوعي بالسياق، والتخصيص.
على الرغم من التطبيق الواسع لـ MTAM عبر مجالات متنوعة، إلا أن هناك فجوة بحثية ملحوظة تتعلق بتحديد الشروط الضرورية التي تؤثر على نتائج قبول التكنولوجيا. تؤكد الأدبيات الحديثة، بما في ذلك دراسة لـ Richter وآخرون (2023)، على الحاجة لاستكشاف هذه العوامل الأساسية لتعزيز فهم سلوكيات القبول وإبلاغ الاستراتيجيات لتعزيز اعتماد التكنولوجيا. تدعو المقدمة إلى نهج تحليلي متعدد يجمع بين نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) وتحليل الشروط الضرورية (NCA) لمعالجة هذه الفجوة، حيث ركزت الدراسات السابقة بشكل أساسي على الكفاية بدلاً من الضرورة. لقد أعاقت التحديات في تنفيذ NCA، الناجمة عن تقديمها مؤخرًا والتعقيدات المدركة، التحقيقات الشاملة في الشروط الضرورية في أبحاث قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج المنظم المستخدم في البحث لتحقيق أهداف الدراسة. يتناول التصميم التجريبي، بما في ذلك اختيار المشاركين، وتقنيات جمع البيانات، وإجراءات التحليل. استخدمت الدراسة إطارًا كميًا، مع دمج طرق إحصائية لضمان موثوقية وValidity النتائج.
تم جمع البيانات من خلال استبيانات منظمة وتجارب، مع إيلاء اهتمام خاص للتحكم في المتغيرات التي قد تؤثر على النتائج. شمل التحليل تطبيق اختبارات إحصائية متنوعة، مثل تحليل الانحدار وANOVA، لتفسير البيانات بدقة واستخلاص استنتاجات ذات مغزى. تؤكد المنهجية على إمكانية التكرار والصرامة، مما يضمن إمكانية التحقق من النتائج والبناء عليها في الأبحاث المستقبلية.
النتائج
تشير النتائج من تحليل النموذج الهيكلي باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) إلى أن عامل التضخم في التباين (VIF) أقل من 3.3، مما يشير إلى عدم وجود مشاكل تعدد خطي بين المتنبئين. تم تقييم أحجام التأثير ($f^2$) ومعامل التحديد ($R^2$)، مما يكشف أن معظم المتنبئين يساهمون بشكل كبير في $R^2$ للثقة المدركة والنية للاستخدام، بما يتماشى مع معايير Cohen (1992). بالإضافة إلى ذلك، تم تأكيد الصلة التنبؤية للنموذج من خلال PLS predict، مع قيم جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) للنية للاستخدام أقل من تلك من نموذج خطي، مما يبرز القدرات التنبؤية القوية للنموذج (Sarstedt & Danks، 2021).
قدم التحليل الإضافي باستخدام تحليل الشروط الضرورية (NCA) أحجام التأثير ومستويات الدلالة لمختلف البنى. وفقًا لمعايير Dul (2020)، تم تحديد فائدة الهاتف المحمول (d = 0.272؛ p < 0.001)، وسهولة استخدام الهاتف المحمول (d = 0.163؛ p < 0.05)، وحركة المستخدم (d = 0.136؛ p < 0.01) كشرط ضروري متوسط الحجم للثقة المدركة، مما يدعم الفرضيات H6a وH7a وH9a. بالنسبة للنية للاستخدام، ظهرت فقط فائدة الهاتف المحمول كشرط ضروري متوسط الحجم (d = 0.252؛ p < 0.001)، مما يدعم الفرضية H6b، بينما لم تستوفِ المتنبئات الأخرى عتبة الدلالة، مما أدى إلى رفض الفرضيات H7b وH8b وH9b وH10.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون تطبيق تحليل الشروط الضرورية (NCA) لتحديد العوامل الحاسمة التي تؤثر على اعتماد بوابات الدفع عبر الهاتف المحمول (m-payment). الشرط الضروري، كما عرّفه Richter وآخرون (2020) وDul (2015، 2020)، هو عامل أساسي يجب أن يكون موجودًا لتحقيق نتيجة مرغوبة؛ غيابه يضمن الفشل. يجادل المؤلفون بأن NCA ضروري لفهم الشروط الضرورية ضمن نموذج قبول تكنولوجيا الهاتف المحمول (MTAM)، الذي يعتمدونه كإطار نظري لهم. من خلال دمج NCA مع نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، تهدف الدراسة إلى توضيح العلاقات بين مختلف المتنبئين – مثل فائدة الهاتف المحمول، وسهولة الاستخدام، والأمان المدرك، وحركة المستخدم – وتأثيرها على الثقة المدركة والنية لاستخدام بوابات الدفع عبر الهاتف المحمول.
يقترح المؤلفون عدة فرضيات، مؤكدين أن فائدة الهاتف المحمول، وسهولة الاستخدام، والأمان المدرك، وحركة المستخدم، والثقة المدركة هي شروط ضرورية للاعتماد الناجح لبوابات الدفع عبر الهاتف المحمول. يبرزون أهمية هذه العوامل في تعزيز ثقة المستخدم والنية للاستخدام، بينما يتناولون أيضًا التناقضات في الأدبيات السابقة بشأن أدوارها. من خلال استخدام طريقة أخذ عينات قوية وضمان موثوقية البيانات، تهدف الدراسة إلى تقديم رؤى جديدة حول الشروط الضرورية لاعتماد الدفع عبر الهاتف المحمول، مما يستجيب للدعوات لفهم أعمق لـ MTAM وتقديم تداعيات عملية للمديرين في هذا المجال.
القيود
تنبع قيود هذه الدراسة بشكل أساسي من تركيزها على دولة واحدة، ماليزيا، مما يحد من إمكانية تعميم النتائج. على الرغم من أن حجم العينة كافٍ للتحليل، إلا أنه يُوصى بعينة أكبر وأكثر تنوعًا، تشمل مشاركين من دول مختلفة، لتعزيز الاستدلال الإحصائي وأخذ الفروق الثقافية في الاعتبار. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من التحكم في العوامل الاجتماعية والاقتصادية مثل الدخل والتعليم والمهنة، إلا أنه لا يمكن تجاهل تأثيرها المحتمل على تصورات وسلوكيات المستخدمين تمامًا. يجب على الأبحاث المستقبلية استكشاف هذه المتغيرات بشكل أعمق لتحديد الشروط التي تنطبق عليها العوامل المحددة.
علاوة على ذلك، فإن اعتماد الدراسة على بيانات مقطعية يحد من القدرة على إقامة علاقات سببية أو ملاحظة التغيرات بمرور الوقت. تشير هذه القيود إلى الحاجة إلى دراسات طولية يمكن أن توفر رؤى حول ديناميات تصورات المستخدمين والطبيعة المتطورة للثقة والنية لاستخدام بوابات الدفع عبر الهاتف المحمول. يمكن أن تستخدم مثل هذه الأبحاث أيضًا نهج تحليل الشروط الضرورية (NCA) لمقارنة مختلف الفئات السكانية للمستخدمين وطرق الدفع، مما يحدد عوامل النجاح المتنوعة التي تساهم في الأداء التشغيلي ونوايا الاستخدام المستمرة.
DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2024.2338319
Publication Date: 2024-04-25
Author(s): Kim‐Lim Tan et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study employs the mobile technology acceptance model (MTAM) to explore the essential conditions that foster trust and intention to use mobile payment (m-payment) gateways. Analyzing data from 218 Malaysian users through partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) and necessary condition analyses (NCA), the research identifies key factors influencing perceived trust and usage intention. Findings indicate that mobile usefulness, perceived security, and user mobility significantly contribute to perceived trust, while mobile ease of use does not. Furthermore, these factors, along with perceived trust, positively correlate with the intention to use m-payment gateways. Notably, NCA reveals that mobile usefulness, mobile ease of use, and user mobility are necessary and sufficient conditions for perceived trust, with mobile usefulness also qualifying as a necessary condition for intention to use.
In conclusion, as m-payments gain traction in contemporary lifestyles, this study highlights the utility of NCA in elucidating the relationships among variables that influence mobile technology acceptance. By pinpointing critical factors necessary for fostering trust and usage, the research contributes to a deeper understanding of the mechanisms underlying mobile technology acceptance, thereby simplifying the complexity associated with this phenomenon.
Introduction
The introduction highlights the transformative impact of mobile phones equipped with intelligent software and applications on global markets, particularly in facilitating mobile payments (m-payments). The proliferation of these technologies has shifted consumer preferences from traditional media to mobile platforms for transactions, as evidenced by various studies that explore the intersection of mobile technology, social media, and consumer behavior. A significant theoretical framework referenced is the Mobile Technology Acceptance Model (MTAM), an extension of the Technology Acceptance Model (TAM), which aims to elucidate user acceptance of mobile technologies, characterized by mobility, ubiquity, context-awareness, and personalization.
Despite the extensive application of MTAM across diverse fields, a notable research gap exists regarding the identification of necessary conditions that influence technology acceptance outcomes. Recent literature, including a study by Richter et al. (2023), emphasizes the need to explore these essential factors to enhance understanding of acceptance behaviors and inform strategies for promoting technology adoption. The introduction advocates for a multi-analytical approach combining Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) and Necessary Condition Analysis (NCA) to address this gap, as previous studies have primarily focused on sufficiency rather than necessity. The challenges in implementing NCA, stemming from its recent introduction and perceived complexities, have hindered comprehensive investigations into necessary conditions in mobile technology acceptance research.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to address the study’s objectives. It details the experimental design, including the selection of participants, data collection techniques, and analytical procedures. The study utilized a quantitative framework, incorporating statistical methods to ensure the reliability and validity of the findings.
Data were gathered through structured surveys and experiments, with specific attention given to controlling variables that could influence outcomes. The analysis involved the application of various statistical tests, such as regression analysis and ANOVA, to interpret the data accurately and draw meaningful conclusions. The methodology emphasizes replicability and rigor, ensuring that the results can be verified and built upon in future research.
Results
The results from the structural model analysis using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) indicate a variance inflation factor (VIF) score below 3.3, suggesting no multicollinearity issues among predictors. The effect sizes ($f^2$) and coefficient of determination ($R^2$) were evaluated, revealing that most predictors significantly contribute to the $R^2$ for perceived trust and intention to use, in line with Cohen’s (1992) benchmarks. Additionally, the predictive relevance of the model was confirmed through PLS predict, with root mean square error (RMSE) values for intention to use being lower than those from a linear model, underscoring the model’s strong predictive capabilities (Sarstedt & Danks, 2021).
Further analysis using Necessary Condition Analysis (NCA) provided effect sizes and significance levels for various constructs. Following Dul’s (2020) benchmarks, mobile usefulness (d = 0.272; p < 0.001), mobile ease of use (d = 0.163; p < 0.05), and user mobility (d = 0.136; p < 0.01) were identified as medium-sized necessary conditions for perceived trust, supporting hypotheses H6a, H7a, and H9a. For intention to use, only mobile usefulness emerged as a medium-sized necessary condition (d = 0.252; p < 0.001), thereby supporting hypothesis H6b, while the other predictors did not meet the significance threshold, leading to the rejection of hypotheses H7b, H8b, H9b, and H10.
Discussion
In this section, the authors discuss the application of Necessary Condition Analysis (NCA) to identify critical factors influencing the adoption of mobile payment gateways (m-payment). A necessary condition, as defined by Richter et al. (2020) and Dul (2015, 2020), is an essential factor that must be present for a desired outcome to occur; its absence guarantees failure. The authors argue that NCA is vital for understanding the necessary conditions within the Mobile Technology Acceptance Model (MTAM), which they adopt as their theoretical framework. By integrating NCA with Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), the study aims to elucidate the relationships between various predictors—such as mobile usefulness, ease of use, perceived security, and user mobility—and their impact on perceived trust and intention to use m-payment gateways.
The authors propose several hypotheses, asserting that mobile usefulness, ease of use, perceived security, user mobility, and perceived trust are necessary conditions for the successful adoption of m-payment gateways. They highlight the significance of these factors in enhancing user trust and intention to use, while also addressing inconsistencies in previous literature regarding their roles. By employing a robust sampling method and ensuring data reliability, the study aims to contribute novel insights into the necessary conditions for m-payment adoption, thus responding to calls for a deeper understanding of the MTAM and providing practical implications for managers in the field.
Limitations
The limitations of this study primarily stem from its focus on a single country, Malaysia, which restricts the generalizability of the findings. Although the sample size is adequate for analysis, a larger and more diverse sample, including participants from various countries, is recommended to enhance statistical inference and account for cultural differences. Additionally, while socioeconomic factors such as income, education, and occupation were controlled for, their potential influence on user perceptions and behaviors cannot be entirely dismissed. Future research should explore these variables further to delineate the conditions under which the identified factors apply.
Moreover, the study’s reliance on cross-sectional data limits the ability to establish causal relationships or observe changes over time. This constraint suggests a need for longitudinal studies that could provide insights into the dynamics of user perceptions and the evolving nature of trust and intention to use mobile payment gateways. Such research could also employ the Necessary Condition Analysis (NCA) approach to compare different user demographics and payment methods, thereby identifying varying success factors that contribute to operational performance and sustained usage intentions.