論文の概要: Exploring User Acceptance Of Portable Intelligent Personal Assistants: A Hybrid Approach Using PLS-SEM And fsQCA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17119v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 09:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:58:20.749205
• Title: Exploring User Acceptance Of Portable Intelligent Personal Assistants: A Hybrid Approach Using PLS-SEM And fsQCA
• Title（参考訳）: 携帯型インテリジェントパーソナルアシスタントのユーザアクセプタンスを探る:PLS-SEMとfsQCAを用いたハイブリッドアプローチ
• Authors: Gustave Florentin Nkoulou Mvondo, Ben Niu,
• Abstract要約: 本研究は、新しく開発されたポータブル・インテリジェント・パーソナルアシスタント(PIPA)であるRabbit R1のユーザ受け入れを促す要因について考察する。 米国824人のデータを収集し, 部分最小二乗構造方程式モデリング (PLS-SEM) とファジィ集合定性比較解析 (fsQCA) を用いて分析した。 この結果は、直接的および間接的効果を含む全ての仮説化された関係が支持されていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7080311057746753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research explores the factors driving user acceptance of Rabbit R1, a newly developed portable intelligent personal assistant (PIPA) that aims to redefine user interaction and control. The study extends the technology acceptance model (TAM) by incorporating artificial intelligence-specific factors (conversational intelligence, task intelligence, and perceived naturalness), user interface design factors (simplicity in information design and visual aesthetics), and user acceptance and loyalty. Using a purposive sampling method, we gathered data from 824 users in the US and analyzed the sample through partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) and fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA). The findings reveal that all hypothesized relationships, including both direct and indirect effects, are supported. Additionally, fsQCA supports the PLS-SEM findings and identifies three configurations leading to high and low user acceptance. This research enriches the literature and provides valuable insights for system designers and marketers of PIPAs, guiding strategic decisions to foster widespread adoption and long-term engagement.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ユーザインタラクションと制御を再定義することを目的とした、新しく開発されたポータブルインテリジェントパーソナルアシスタント(PIPA)であるRabbit R1のユーザ受け入れを促す要因について検討する。 この研究は、人工知能固有の要因(会話知能、タスクインテリジェンス、知覚自然性)、ユーザインターフェース設計要素(情報デザインと視覚美学の単純さ)、ユーザ受け入れと忠誠心を組み込むことで、技術受容モデル(TAM)を拡張した。 提案手法を用いて,米国824人のデータを収集し,最小二乗構造方程式モデル (PLS-SEM) とファジィ集合定性比較解析 (fsQCA) を用いて分析した。 この結果は、直接的および間接的効果を含む全ての仮説化された関係が支持されていることを示している。 さらに、fsQCAはPLS-SEMの発見をサポートし、高いユーザ受け入れにつながる3つの設定を識別する。 この研究は文献を豊かにし、PIPAのシステムデザイナーやマーケッターに貴重な洞察を与え、幅広い採用と長期的な関与を促進する戦略的決定を導く。

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