論文の概要: Mixed-Methods Exploration of Sociotechnical Factors to Improve Adoption of Crime-Reporting Apps in Urban Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03376v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 16:18:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 04:58:39.756232
• Title: Mixed-Methods Exploration of Sociotechnical Factors to Improve Adoption of Crime-Reporting Apps in Urban Communities
• Title（参考訳）: 都市部における犯罪報告アプリの導入改善のための社会技術的要因の混合探索
• Abstract要約: 犯罪報告モバイルアプリケーションは、都市部におけるコミュニティの安全とエンゲージメントを高めることができる。 しかし、開発者が住民の社会的現実よりも技術的特徴を優先していることもあって、採用率は低いままである。 本研究は,導入を促進する社会工学的要因を同定し,検証するために,探索的混合メソッド設計を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crime-reporting mobile applications can enhance community safety and engagement in urban areas, yet their adoption remains low, partly because developers prioritize technological features over residents' social realities. This study used an exploratory sequential mixed-methods design to identify and validate the sociotechnical factors that drive adoption. Two focus groups and an analysis of 660 app reviews revealed that users' initial sense of usefulness fades, whereas sustained engagement depends on perceived value (PV), comprising six dimensions: safety, anonymity, recency, autonomy, camaraderie, and accessibility. A survey of 505 urban residents, analyzed with PLS-SEM, validated PV as a formative higher-order construct formed by four of these dimensions (safety, anonymity, autonomy, and camaraderie). PV was the strongest predictor of behavioral intention, ahead of effort expectancy, facilitating conditions, and performance expectancy, and behavioral intention strongly predicted actual use. The model explained 75% of the variance in behavioral intention and 51% in actual use. The findings offer design principles for community-centered crime-reporting technologies.
• Abstract（参考訳）: 犯罪を報告するモバイルアプリケーションは、都市部におけるコミュニティの安全とエンゲージメントを高めることができるが、その採用率は低い。 本研究は, 導入を促進する社会的要因を特定し, 検証するために, 探索的混合メソッド設計を用いた。 2つのフォーカスグループと660のアプリレビューの分析により、ユーザーの有用性に対する最初の感覚は薄れ、持続的エンゲージメントは、安全性、匿名性、回帰性、自律性、カマレー、アクセシビリティの6つの次元からなる知覚価値(PV)に依存することが明らかになった。 PLS-SEMを用いて分析した505人の都市住民を対象とした調査では、PVはこれらの4つの次元(安全、匿名性、自律性、カマラデリー)で形成された高次構造として検証された。 PVは行動意図の最も強い予測者であり、取り組みの期待、条件の促進、パフォーマンスの期待、行動意図の実際の使用を強く予測した。 モデルでは,行動意図の違いの75%,実使用率の51%を説明できた。 この発見は、コミュニティ中心の犯罪報告技術の設計原則を提供する。

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