DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-023-00511-4
تاريخ النشر: 2024-02-21
المؤلف: Márk Recskó وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية قبول المستخدمين لعملة مشفرة افتراضية مدعومة من منصة تواصل اجتماعي في وسط أوروبا، مع معالجة الاهتمام المتزايد بتقنيات البلوكشين في ظل ظروف السوق المضطربة. باستخدام نسخة معدلة من النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT)، تتضمن الدراسة المخاطر المدركة والثقة كعوامل إضافية تؤثر على مواقف المستخدمين. تكشف دراسة استقصائية أجريت على عينة كبيرة من المواطنين الهنغاريين، تم تحليلها من خلال نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الجزئية، أن المستخدمين يعطون الأولوية للفائدة المتوقعة من التكنولوجيا، مشروطة بسهولة استخدامها. ومن الجدير بالذكر أنه بينما يبدو أن التأثير الاجتماعي غير ملحوظ، فإن المخاطر التكنولوجية تؤثر بشكل كبير على تصورات المستخدمين، حيث تظهر الثقة كعامل حاسم في القبول.
تؤكد الدراسة على ضرورة أن يفهم أصحاب المصلحة والمنظمون وجهات نظر المستخدمين حول كل من التقنيات الحالية والناشئة، خاصة مع دمج العملات المشفرة في الحياة اليومية. وتبرز أصالة البحث، نظرًا لندرة الدراسات التجريبية حول قبول العملات المشفرة في أوروبا، خاصة فيما يتعلق بالتقنيات المستقبلية. تؤكد النتائج على أهمية نموذج UTAUT في هذا السياق وتؤكد أن المستهلكين الهنغاريين حساسون بشكل خاص للمخاطر التكنولوجية، حيث تعتبر الثقة العامل الثاني الأكثر تأثيرًا في قبولهم للابتكارات المالية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على المشهد المتطور لإدارة المالية، خاصة من خلال عدسة تكنولوجيا البلوكشين والعملات المشفرة. تشير إلى أنه بينما كانت الابتكارات في أدوات الدفع تهدف تاريخيًا إلى تعزيز السرعة والأمان والفعالية من حيث التكلفة، فإن ظهور الإنترنت قد حفز تغييرات كبيرة. يستمر سوق العملات المشفرة، على الرغم من تقلبه واهتمام الجهات التنظيمية، في جذب انتباه كل من الجمهور والشركات الكبرى، بما في ذلك العملات المشفرة المدعومة من وسائل التواصل الاجتماعي المحتملة مثل Diem. تؤكد الورقة على الحاجة إلى أبحاث تركز على المستخدم لفهم تصورات المستهلكين حول هذه التقنيات المالية الناشئة، خاصة في المناطق التي لم يتم بحثها بشكل كافٍ مثل وسط أوروبا، حيث لا يزال اعتماد العملات المشفرة منخفضًا.
تهدف الدراسة إلى التحقيق في العوامل التي تؤثر على نية استخدام عملة مشفرة افتراضية تم تقديمها من قبل منصة تواصل اجتماعي في وسط أوروبا، باستخدام نموذج النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT). من خلال دمج المخاطر المدركة وعوامل الثقة، تسعى الأبحاث إلى سد الفجوات في الأدبيات الحالية المتعلقة بتبني التكنولوجيا في القطاع المالي. من المتوقع أن توفر النتائج من تحليل نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الجزئية (PLS-SEM) رؤى قيمة لأصحاب المصلحة في الصناعة والمنظمين، مما يساهم في النقاش الأوسع حول قبول العملات المشفرة وإبلاغ اتجاهات البحث المستقبلية.
الطرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية المستخدمة في دراستهم لعملة مشفرة افتراضية تُدعى “FB Money”، مصممة لتكون مرتبطة بفيسبوك. يؤكدون على أهمية تفسير الكلمات في تشكيل ردود المشاركين واختاروا مصطلحًا محايدًا، “المال”، لتقليل التحيز. استهدفت الدراسة المواطنين الهنغاريين المألوفين بمواقع التواصل الاجتماعي، مستخدمين طريقة أخذ العينات الملائمة عبر فيسبوك لجمع البيانات من خلال استبيان مفتوح لمدة شهر في مارس 2020. على الرغم من أن العينة لم تكن تمثيلية بشكل صارم، إلا أن حجمها كان قابلًا للمقارنة مع دراسات مماثلة، مما يوفر مقطعًا عريضًا من المجتمع. تضمن الاستبيان وصفًا تفصيليًا لـ FB Money، مع التركيز على قابلية الاستخدام بدلاً من الجوانب التقنية، وتم تحسينه بناءً على ملاحظات من المشاركين في الاختبار لضمان الوضوح.
تم إجراء تحليل البيانات باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الجزئية (PLS-SEM)، وهي طريقة مناسبة لفحص العلاقات المعقدة بين المتغيرات الكامنة في نماذج قبول التكنولوجيا (TAM/UTAUT). استخدم المؤلفون نسخة متسقة من PLS (PLSc) لتعزيز القوة ضد أخطاء التحديد ولتلبية التوزيعات غير الطبيعية. استخدم الاستبيان مقياس ليكرت من 7 نقاط للإجابات، والذي يُلاحظ أنه يعطي انعكاسات أكثر دقة لآراء المشاركين مقارنة بمقاييس من 5 نقاط. بالإضافة إلى ذلك، سمح سؤال مفتوح في نهاية الاستبيان للمستجيبين بالتعبير عن أفكارهم حول FB Money، مما ساعد في تفسير النتائج الكمية. تم إجراء التحليلات باستخدام برنامج SmartPLS 3، بما يتماشى مع الممارسات الشائعة في أبحاث قبول المستخدمين للعملات المشفرة.
النتائج
تشير نتائج نمذجة PLS-SEM إلى أن نموذج القياس الانعكاسي يظهر موثوقية وقابلية للتكرار قوية، حيث تجاوزت معاملات ألفا كرونباخ وموثوقية المركب العتبة 0.7 لجميع البنى. كما تجاوزت قيم التباين المتوسط المستخرج (AVE) أيضًا العتبة المثالية 0.5، مما يؤكد الصلاحية التوافقية. على الرغم من أن النموذج استوفى المعايير الخاصة بالصلاحية التمييزية بناءً على نسبة الارتباطات بين الصفات المختلفة (HTMT)، إلا أن هناك ارتباطًا ملحوظًا قدره 0.866 بين سهولة الاستخدام المدركة (PE) ونوايا السلوك التي تجاوزت قليلاً معيار فورنيل-لاركر، مما يشير إلى بعض التداخل بين البنى. بالإضافة إلى ذلك، بينما اجتاز الهيكل الخارجي للنموذج اختبارات الموثوقية والصلاحية التوافقية، تم الاعتراف بمخاوف طفيفة بشأن الصلاحية التمييزية بسبب القيم القريبة من التحميل المتقاطع بين بعض البنى الكامنة.
من منظور التعددية، ظلت جميع قيم عامل التضخم الداخلي (VIF) أقل من 3، مما يشير إلى عدم وجود مشاكل كبيرة. كانت قيم الجذر التربيعي المتوسط المعياري (SRMR) البالغة 0.077 للنموذج المشبع و0.109 للنموذج المقدّر مقبولة، حيث تشير الأولى إلى ملاءمة جيدة. كانت القدرة التنبؤية للنموذج قوية، حيث كان قيمة R² لنوايا السلوك 0.82، مما يعني أن 82% من التباين في نوايا السلوك يمكن تفسيره. كشفت تحليل البوتستراب مع 5,000 عينة فرعية أنه بينما أثرت معظم المتغيرات بشكل كبير على نوايا السلوك، لم تؤثر التأثيرات الاجتماعية (SI) والظروف الميسرة (FC) بشكل كبير. أشارت أحجام التأثير إلى أن سهولة الاستخدام المدركة (PE) كان لها تأثير كبير (0.637)، بينما كان للثقة المدركة (PT) تأثير معتدل (0.155). على النقيض من ذلك، أظهرت المتعة المدركة (EE) والمخاطر المدركة (PR) تأثيرات ضعيفة على نوايا السلوك، حيث أظهرت EE تأثيرًا قويًا على PE، مما يدعم فرضية نموذج قبول التكنولوجيا الأصلي (TAM).
المناقشة
في قسم المناقشة من الورقة البحثية، يحلل المؤلفون قبول عملة مشفرة مدعومة من شبكة اجتماعية افتراضية باستخدام نموذج النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT). تشير النتائج إلى وجود ارتباط إيجابي قوي بين توقع الأداء (PE) ونية السلوك لاستخدام العملة المشفرة، حيث يعتبر PE هو المتنبئ الأكثر أهمية، موضحًا 54% من التباين في مواقف المستخدمين. وهذا يشير إلى أن المستخدمين يعطون الأولوية لفائدة التكنولوجيا. بالإضافة إلى ذلك، أظهر توقع الجهد (EE) تأثيرًا غير مباشر ملحوظ على نية السلوك من خلال PE، مما يؤكد أهمية سهولة الاستخدام، على الرغم من أن تأثيره المباشر كان أصغر.
كما درست الدراسة دور الظروف الميسرة (FC) في قبول المستخدم. على عكس الأبحاث السابقة التي أبرزت FC كعامل حاسم، تشير النتائج الحالية إلى أنه عندما تكون PE وEE موجودتين، قد لا تؤثر FC بشكل كبير على نية السلوك. يمكن أن يُعزى ذلك إلى تصورات المستجيبين المتفائلة بشأن الدعم المستقبلي من مقدمي الخدمات، حيث قيم العديد منهم عناصر الظروف الميسرة بشكل إيجابي. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية العلاقات الأصلية لنموذج TAM في سياق العملات المشفرة المدعومة من الشبكات الاجتماعية، بينما تبرز أيضًا الاختلافات الثقافية في مواقف المستخدمين تجاه اعتماد العملات المشفرة عبر مناطق مختلفة. يُوصى بمزيد من البحث لاستكشاف هذه التأثيرات الثقافية وديناميكيات قبول المستخدم في السيناريوهات الواقعية.
القيود
ت stem القيود في هذه الدراسة بشكل أساسي من تكوين العينة، والتي قد لا تمثل بشكل كافٍ السكان الأوسع بسبب عوامل مثل العمر والجنس ومستوى التعليم. يمكن أن تؤثر هذه المتغيرات الديموغرافية بشكل كبير على عناصر القياس ونية استخدام العملات المشفرة. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى اختبار النموذج المقترح عبر عينات متنوعة، بما في ذلك التباينات حسب البلد أو المنطقة، لأخذ الاختلافات الثقافية والتنظيمية في الاعتبار التي قد تؤثر على عمليات قبول المستخدم.
بالإضافة إلى ذلك، بينما ركزت الدراسة على السكان العامين، غالبًا ما استهدفت الأبحاث السابقة الأفراد المؤهلين ذوي الخبرة ذات الصلة، مما يشير إلى فجوة محتملة في فهم الاستخدام الواسع النطاق للعملات المشفرة. كما يعترف المؤلفون بوجود علاقات أخرى ذات دلالة إحصائية ضمن بياناتهم، مثل الارتباطات الإيجابية بين توقع الأداء (PE) والتأثير الاجتماعي (SI)، بالإضافة إلى الظروف الميسرة (FC) وتوقع الجهد (EE). ومع ذلك، لم يتم تضمين هذه في النموذج للحفاظ على سلامته وقابليته للتعميم. أخيرًا، تقدم الطبيعة الافتراضية للاستبيان قيدًا، حيث يمكن أن تؤثر العوامل التجارية والتكنولوجية والتنظيمية في العالم الحقيقي بشكل كبير على اعتماد العملات المشفرة المدعومة من الشبكات الاجتماعية. قد تقدم المنهجيات المستقبلية، مثل علوم البيانات السلوكية، رؤى جديدة مع توفر بيانات العالم الحقيقي، خاصة في سياق مفاهيم الميتافيرس الناشئة.
DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-023-00511-4
Publication Date: 2024-02-21
Author(s): Márk Recskó et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This research paper investigates user acceptance of a hypothetical cryptocurrency supported by a social networking platform in Central Europe, addressing the growing interest in blockchain technologies amidst turbulent market conditions. Utilizing an adapted version of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), the study incorporates perceived risk and trust as additional factors influencing user attitudes. A survey conducted on a substantial Hungarian sample, analyzed through partial least squares structural equation modeling, reveals that users prioritize the expected usefulness of the technology, contingent upon its ease of use. Notably, while social influence appears negligible, technological risks significantly affect user perceptions, with trust emerging as a crucial determinant of acceptance.
The study underscores the necessity for stakeholders and regulators to comprehend user perspectives on both existing and emerging technologies, particularly as cryptocurrencies integrate into daily life. It highlights the originality of the research, given the scarcity of empirical studies on cryptocurrency acceptance in Europe, especially regarding future technologies. The findings affirm the relevance of the UTAUT model in this context and emphasize that Hungarian consumers are particularly sensitive to technological risks, with trust being the second most influential factor in their acceptance of financial innovations.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the evolving landscape of financial management, particularly through the lens of blockchain technology and cryptocurrencies. It notes that while innovations in payment instruments have historically aimed to enhance speed, security, and cost-effectiveness, the advent of the Internet has catalyzed significant changes. The cryptocurrency market, despite its volatility and regulatory scrutiny, continues to attract attention from both the public and major corporations, including potential social media-backed cryptocurrencies like Diem. The paper emphasizes the need for user-centric research to understand consumer perceptions of these emerging financial technologies, particularly in under-researched regions like Central Europe, where cryptocurrency adoption remains low.
The study aims to investigate the factors influencing the intention to use a hypothetical cryptocurrency introduced by a social networking platform in Central Europe, employing the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. By incorporating perceived risks and trust factors, the research seeks to fill gaps in existing literature regarding technology adoption in the financial sector. The findings from the large sample partial least square structural equation modeling (PLS-SEM) analysis are expected to provide valuable insights for industry stakeholders and regulators, contributing to the broader discourse on cryptocurrency acceptance and informing future research directions.
Methods
In this section, the authors outline the methodology employed in their study of a hypothetical cryptocurrency named “FB Money,” designed to be associated with Facebook. They emphasize the importance of word interpretation in shaping participant responses and opted for a neutral term, “money,” to minimize bias. The study targeted Hungarian citizens familiar with social networking sites, utilizing a convenience sampling method via Facebook to collect data through a questionnaire open for one month in March 2020. Although the sample was not strictly representative, its size was comparable to similar studies, providing a broad cross-section of society. The questionnaire included a detailed description of FB Money, focusing on usability rather than technical aspects, and was refined based on feedback from test respondents to ensure clarity.
Data analysis was conducted using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), a method well-suited for examining complex relationships between latent variables in technology acceptance models (TAM/UTAUT). The authors employed a consistent PLS (PLSc) variant to enhance robustness against specification errors and to accommodate non-normal distributions. The questionnaire utilized a 7-point Likert scale for responses, which is noted to yield more accurate reflections of participant opinions compared to 5-point scales. Additionally, an open-ended question at the end of the survey allowed respondents to express their thoughts on FB Money, aiding in the interpretation of quantitative results. The analyses were performed using SmartPLS 3 software, aligning with common practices in cryptocurrency user acceptance research.
Results
The results of the PLS-SEM modeling indicate that the reflective measurement model demonstrates strong reliability and consistency, with Cronbach’s α and composite reliability coefficients exceeding the threshold of 0.7 for all constructs. The average variance extracted (AVE) values also surpassed the ideal benchmark of 0.5, confirming convergent validity. Although the model met the criteria for discriminant validity based on the heterotrait-monotrait ratio of correlations (HTMT), a notable correlation of 0.866 between perceived ease of use (PE) and behavioral intentions slightly exceeded the Fornell-Larcker criterion, suggesting some overlap between constructs. Additionally, while the model’s outer structure passed reliability and convergent validity tests, minor concerns regarding discriminant validity were acknowledged due to close cross-loading values among certain latent constructs.
From a multicollinearity perspective, all inner variance inflation factor (VIF) values remained below 3, indicating no significant issues. The standardized root mean square residual (SRMR) values of 0.077 for the saturated model and 0.109 for the estimated model were deemed acceptable, with the former indicating good fit. The model’s predictive capability was robust, with an R² value of 0.82 for behavioral intention, signifying that 82% of the variance in behavioral intention could be explained. Bootstrapping analysis with 5,000 subsamples revealed that while most variables significantly influenced behavioral intention, social influence (SI) and facilitating conditions (FC) did not. Effect sizes indicated that perceived ease of use (PE) had a substantial effect (0.637), while perceived trust (PT) had a moderate effect (0.155). Conversely, perceived enjoyment (EE) and perceived risk (PR) exhibited weak effects on behavioral intention, with EE demonstrating a strong influence on PE, thereby supporting the original Technology Acceptance Model (TAM) hypothesis.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors analyze the acceptance of a hypothetical social network-backed cryptocurrency using the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. The findings indicate a strong positive correlation between performance expectancy (PE) and behavioral intention to use cryptocurrency, with PE being the most significant predictor, explaining 54% of the variance in user attitudes. This suggests that users prioritize the utility of the technology. Additionally, effort expectancy (EE) demonstrated a notable indirect effect on behavioral intention through PE, affirming the importance of ease of use, although its direct impact was smaller.
The study also examined the role of facilitating conditions (FC) in user acceptance. Contrary to previous research that highlighted FC as a critical factor, the current findings suggest that when PE and EE are present, FC may not significantly influence behavioral intention. This could be attributed to respondents’ optimistic perceptions of future support from providers, as many rated facilitating condition items positively. Overall, the results validate the relevance of the original TAM relationships in the context of social network-backed cryptocurrencies, while also highlighting cultural differences in user attitudes towards cryptocurrency adoption across different regions. Further research is recommended to explore these cultural influences and the dynamics of user acceptance in real-world scenarios.
Limitations
The limitations of this study primarily stem from the sample composition, which may not adequately represent the broader population due to factors such as age, gender, and education level. These demographic variables can significantly influence the measurement items and the intention to use cryptocurrencies. Future research should aim to test the proposed model across diverse samples, including variations by country or region, to account for cultural and regulatory differences that may affect user acceptance processes.
Additionally, while the study focused on the general population, previous research often targeted qualified individuals with relevant expertise, suggesting a potential gap in understanding the widespread use of cryptocurrencies. The authors also acknowledge the existence of other statistically significant relationships within their data, such as the positive correlations between performance expectancy (PE) and social influence (SI), as well as facilitating conditions (FC) and effort expectancy (EE). However, these were not included in the model to maintain its integrity and generalizability. Lastly, the hypothetical nature of the survey presents a limitation, as real-world business, technological, and regulatory factors could substantially impact the adoption of social network-backed cryptocurrencies. Future methodologies, such as behavioral data sciences, may offer new insights as real-world data becomes available, particularly in the context of emerging metaverse concepts.