論文の概要: The Effect of Warm-Glow on User Behavioral Intention to Adopt Technology: Extending the UTAUT2 Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01242v2
- Date: Fri, 07 Mar 2025 00:05:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 12:22:44.468953
- Title: The Effect of Warm-Glow on User Behavioral Intention to Adopt Technology: Extending the UTAUT2 Model
- Title(参考訳): ウォームグローがユーザ行動意図に及ぼす影響:UTAUT2モデルの拡張
- Authors: Antonios Saravanos, Neil Stott, Dongnanzi Zheng, Stavros Zervoudakis,
- Abstract要約: 温緑化の外部面と内部面の両方を捉えるための2つの追加構造を導入し,UTAUT2+WGモデルを作成する。
その結果,温暖化はユーザの行動に大きく影響し,内面は強い影響を受け,さらにヘドニックなモチベーション,パフォーマンスの期待,そして温暖化の外部側面が続くことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In this study, we enhance the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) by incorporating the warm-glow phenomenon to clarify its impact on user decisions regarding the adoption of technology. We introduce two additional constructs aimed at capturing both the external and internal aspects of warm-glow, thus creating what we refer to as the UTAUT2 + WG model. To evaluate the effectiveness of our model, we conducted an experimental study in which participants were presented with a scenario describing a hypothetical technology designed to evoke warm-glow sensations. Using the partial least squares method, we analyzed the collected data to assess our expanded model. Our findings indicate that warm-glow significantly influences user behavior, with the internal aspect having the strongest influence, followed by hedonic motivation, performance expectancy, and finally the external aspect of warm-glow. We conclude by discussing the implications of our research, acknowledging its limitations, and suggesting directions for future exploration.
- Abstract(参考訳): 本研究は、温暖化現象を取り入れた統一技術受容・利用理論(UTAUT2)を強化し、技術導入に関するユーザ決定への影響を明らかにする。
ウォームグローの外部面と内部面の両方を捉えるための2つの追加構造を導入し、UTAUT2 + WGモデルと呼ぶものを作成する。
本モデルの有効性を評価するために,被験者に温暖感を誘発する仮説技術を説明するシナリオを提示する実験を行った。
部分最小二乗法を用いて,得られたデータを解析し,拡張モデルの評価を行った。
その結果,温暖化はユーザの行動に大きく影響し,内面は強い影響を受け,さらにヘドニックなモチベーション,パフォーマンスの期待,そして温暖化の外部側面が続くことがわかった。
我々は,本研究の意義を議論し,その限界を認め,今後の探査の方向性を提案することで結論づける。
関連論文リスト
- Introducing User Feedback-based Counterfactual Explanations (UFCE) [49.1574468325115]
対実的説明(CE)は、XAIで理解可能な説明を生成するための有効な解決策として浮上している。
UFCEは、アクション可能な機能のサブセットで最小限の変更を決定するために、ユーザー制約を含めることができる。
UFCEは、textitproximity(英語版)、textitsparsity(英語版)、textitfeasibility(英語版)の2つのよく知られたCEメソッドより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T20:09:44Z) - Harnessing Diffusion Models for Visual Perception with Meta Prompts [68.78938846041767]
本稿では,視覚知覚タスクの拡散モデルを用いた簡易かつ効果的な手法を提案する。
学習可能な埋め込み(メタプロンプト)を事前学習した拡散モデルに導入し、知覚の適切な特徴を抽出する。
提案手法は,NYU 深度 V2 と KITTI の深度推定タスク,および CityScapes のセマンティックセグメンテーションタスクにおいて,新しい性能記録を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T14:40:55Z) - Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T06:17:02Z) - A Comparative Study on Reward Models for UI Adaptation with
Reinforcement Learning [0.6899744489931015]
強化学習は、使用状況ごとにインターフェイスをパーソナライズするために使用することができる。
それぞれのアダプティブの報酬を決定することは、UIアダプティブに対するRLの課題である。
最近の研究では、この課題に対処するための報酬モデルの使用について検討されているが、このタイプのモデルに関する実証的な証拠はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-26T18:31:16Z) - PUGAN: Physical Model-Guided Underwater Image Enhancement Using GAN with
Dual-Discriminators [120.06891448820447]
鮮明で視覚的に快適な画像を得る方法は、人々の共通の関心事となっている。
水中画像強調(UIE)の課題も、時間とともに現れた。
本稿では,UIE のための物理モデル誘導型 GAN モデルを提案する。
我々のPUGANは質的および定量的な測定値において最先端の手法より優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T07:41:12Z) - REDAffectiveLM: Leveraging Affect Enriched Embedding and
Transformer-based Neural Language Model for Readers' Emotion Detection [3.6678641723285446]
本稿では,REDAffectiveLMと呼ばれる深層学習モデルを用いて,短文文書からの読み手感情検出のための新しい手法を提案する。
コンテクストに特化してリッチ表現に影響を与え, リッチBi-LSTM+Attentionに影響を及ぼすタンデムにおいて, トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを用いることで, リッチ表現に影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-21T19:28:25Z) - Extending the Technology Acceptance Model 3 to Incorporate the
Phenomenon of Warm-Glow [0.0]
我々は,技術受容モデル(TAM3)の3番目の進化を温暖化を取り入れるために拡張する。
ウォームグロー(英: Warm-glow)は、仲間の人間に「良い」ことをした後、個人が経験した満足感または喜びの感覚である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T05:52:44Z) - Preference Enhanced Social Influence Modeling for Network-Aware Cascade
Prediction [59.221668173521884]
本稿では,ユーザの嗜好モデルを強化することで,カスケードサイズ予測を促進する新しいフレームワークを提案する。
エンド・ツー・エンドの手法により,ユーザの情報拡散プロセスがより適応的で正確になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-18T09:25:06Z) - Measuring Consumer Perceived Warm-Glow for Technology Adoption Modeling [0.0]
内因性温緑感(PEWG)と内因性温緑感(PIWG)の2つの構成を適応・検証する。
実験的なアプローチをとると、参加者は温緑化の有無をシミュレートするために設計された4つのヴィグネットのうちの1つに晒された。
その結果, いずれの構造物も, それぞれの温緑化形態を2つの留意点で測定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T01:50:55Z) - Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。
IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T10:40:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。