Ein brauchbares Produkt ist ein besseres Produkt.
Aber selbst das am besten verwendbare Produkt ist nicht ausreichend, wenn es nicht das tut, was es muss.
Produkte, Software, Websites und Apps müssen sowohl nutzbar als auch nützlich sein, damit die Menschen sie sowohl im persönlichen als auch im beruflichen Leben „akzeptieren“ können.
Das ist die Idee hinter dem einflussreichen Technology Acceptance Model (TAM). Hier sind 10 Dinge, die Sie über die TAM wissen sollten.
1. Wenn Sie es bauen, werden sie kommen? Fred Davis entwickelte die erste Inkarnation des Technologieakzeptanzmodells vor über drei Jahrzehnten zur Zeit der SUS. Es war ursprünglich Teil einer MIT-Dissertation im Jahr 1985. Das A für „Akzeptanz“ gibt an, warum es entwickelt wurde. Die Unternehmen wollten wissen, ob sich all die Investitionen in neue Computertechnologie lohnen würden. (Dies war vor dem Internet, wie wir es kennen, und vor Windows 3.1. Die Verwendung wäre ein notwendiger Bestandteil zur Beurteilung der Produktivität. Eine zuverlässige und valide Kennzahl, die die Nutzung erklären und vorhersagen kann, wäre sowohl für Softwareanbieter als auch für IT-Manager wertvoll.
2. Wahrgenommene Nützlichkeit und wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit treiben die Nutzung an. Was sind die wichtigsten Faktoren, die zur Annahme und Nutzung führen? Es gibt viele Variablen, aber zwei der größten Faktoren, die aus früheren Studien hervorgingen, waren die Wahrnehmung, dass die Technologie etwas Nützliches tut (wahrgenommene Nützlichkeit; U) und dass sie einfach zu bedienen ist (wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit; E). Davis begann dann mit diesen beiden Konstrukten als Teil des TAM.
Abbildung 1: Technology Acceptance Model (TAM) von Davis, 1989.
3. Psychometrische Validierung aus zwei Studien. Um Items für das TAM zu generieren, folgte Davis dem klassischen Testtheorie (CTT) -Prozess der Fragebogenkonstruktion (ähnlich unserem SUPR-Q). Er überprüfte die Literatur zur Technologieakzeptanz (aus 37 Artikeln) und generierte jeweils 14 Kandidatenelemente auf Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit. Er testete sie in zwei Studien. Die erste Studie war eine Umfrage unter 120 IBM-Teilnehmern zur Nutzung eines E-Mail-Programms, die sechs Elemente für jeden Faktor aufdeckte und negativ formulierte Elemente ausschloss, die die Zuverlässigkeit reduzierten (ähnlich unseren Ergebnissen). Die zweite war eine Laborstudie mit 40-Studenten, die zwei IBM-Grafikprogramme verwendeten. Dies lieferte 12 Elemente (sechs für Nützlichkeit und sechs für Leichtigkeit).
Nützlichkeit Artikel
1. Die Verwendung in meinem Job würde es mir ermöglichen, Aufgaben schneller zu erledigen.
2. Das würde meine Arbeitsleistung verbessern.*
3. Die Verwendung in meinem Job würde meine Produktivität steigern.*
4. Dies würde meine Effektivität bei der Arbeit verbessern.*
5. Dies würde es einfacher machen, meine Arbeit zu erledigen.
6. Ich würde es in meinem Job nützlich finden.*
Benutzerfreundlichkeit Artikel
7. Das Erlernen der Bedienung wäre für mich einfach.
8. Ich würde es leicht finden, das zu tun, was ich will.*
9. Meine Interaktion mit wäre klar und verständlich.*
10. Ich würde finden, flexibel zu sein, um mit zu interagieren.
11. Es wäre leicht für mich, geschickt zu werden.
12. Ich würde finden, einfach zu bedienen.*
*Geben Sie Elemente an, die in späteren TAM-Erweiterungen verwendet werden
4. Antwortskalen können geändert werden. Die erste von Davis beschriebene Studie verwendete eine 7-Punkte-Likert-Skala, ähnlich der PSSUQ. Für die zweite Studie wurde die Skala in eine 7-Punkte-Wahrscheinlichkeitsskala (von extrem wahrscheinlich bis extrem unwahrscheinlich) geändert, wobei alle Skalenpunkte markiert waren.
Abbildung 2: Beispiel der TAM-Antwortskala von Davis, 1989.
Jim Lewis hat kürzlich (in der Presse) vier Skalenvarianten mit 512 IBM-Benutzern von Notes getestet (ja, TAM und IBM haben eine lange und anhaltende Geschichte!). Er modifizierte die TAM-Elemente, um die tatsächliche und nicht die erwartete Erfahrung zu messen (siehe Abbildung 3 unten), und verglich verschiedene Skalierungsversionen. Er fand keine statistischen Unterschiede in den Mitteln zwischen den vier Versionen und alle vorhergesagten Wahrscheinlichkeit gleichermaßen zu verwenden. Aber er fand deutlich mehr Antwortfehler, wenn die Etiketten „extrem wahrscheinlich“ und „extrem wahrscheinlich“ auf der linken Seite platziert wurden. Jim empfahl die bekanntere Übereinstimmungsskala (mit extremely disagree links und extremely agree rechts), wie in Abbildung 3 gezeigt.
Abbildung 3: Vorgeschlagene Änderung der Antwortskala von Lewis (im Druck).
5. Es ist ein sich entwickelndes Modell und kein statischer Fragebogen. Das M steht für „Modell“, da die Idee darin besteht, dass mehrere Variablen die Technologieakzeptanz beeinflussen und jede anhand verschiedener Fragengruppen gemessen wird. Akademiker lieben Modelle und der Grund dafür ist, dass die Wissenschaft stark auf Modelle angewiesen ist, um komplexe Ergebnisse zu erklären und vorherzusagen, von der Wahrscheinlichkeit, eine 6 zu rollen, Schwerkraft, und menschliche Einstellungen. In der Tat gibt es mehrere TAMs: das ursprüngliche TAM von Davis, ein TAM 2, das mehr Konstrukte von Venkatesh (2000) enthält, und ein TAM 3 (2008), das noch mehr Variablen berücksichtigt (z. B. subjektive Norm, Berufsrelevanz, Ausgabequalität und Nachweisbarkeit der Ergebnisse). Diese Erweiterungen des ursprünglichen TAM-Modells zeigen den zunehmenden Wunsch, die Einführung (oder das Fehlen) von Technologie zu erklären und die vielen externen Variablen zu definieren und zu messen. Ein Befund, der in mehreren TAM-Studien aufgetaucht ist, war, dass Nützlichkeit dominiert und Benutzerfreundlichkeit durch Nutzung funktioniert. Oder wie Davis sagte: „Benutzer sind oft bereit, mit einigen Schwierigkeiten bei der Verwendung in einem System fertig zu werden, das die dringend benötigte Funktionalität bietet.“ Dies kann im ursprünglichen Modell von TAM in Abbildung 1 gesehen werden, wo Benutzerfreundlichkeit durch Nützlichkeit zusätzlich zu Nutzungseinstellungen funktioniert.
6. Gegenstände und Skalen haben sich geändert. Bei der Entwicklung des TAM, Davis gewann die Elemente aus 14 zu 6 für die Leichtigkeit und Nützlichkeit Konstrukte. TAM 2 und TAM 3 verwenden nur vier Gegenstände pro Konstrukt (die mit Sternchen oben und einem neuen Gegenstand „mentale Anstrengung“). In der Tat, ein anderes Papier von Davis et al. (1989) auch nur vier verwendet. Es ist notwendig, die Anzahl der Elemente zu reduzieren, da mit dem Hinzufügen weiterer Variablen mehr Elemente hinzugefügt werden müssen, um diese Konstrukte zu messen, und ein Fragebogen mit 80 Elementen unpraktisch und schmerzhaft wird. Dies unterstreicht erneut die TAM als eher ein Modell und weniger ein standardisierter Fragebogen.
7. Es prognostiziert die Nutzung (prädiktive Validität). Das grundlegende Papier (Davis, 1989) zeigte eine Korrelation zwischen der TAM und einer höheren selbstberichteten Stromnutzung (r = .56 für Nützlichkeit und r = .32 für die Benutzerfreundlichkeit), die eine Form der gleichzeitigen Gültigkeit ist. Die Teilnehmer wurden auch gebeten, ihre zukünftige Nutzung vorherzusagen, und diese Vorhersage hatte eine starke Korrelation mit Leichtigkeit und Nützlichkeit in den beiden Pilotstudien (Beleg = .85 für Nützlichkeit und r = .59 zur Erleichterung). Diese Korrelationen wurden jedoch gleichzeitig von denselben Teilnehmern abgeleitet (keine longitudinale Komponente), und dies hat den Effekt, dass die Korrelation aufgeblasen wird. (Die Leute sagen, sie werden Dinge mehr verwenden, wenn sie sie höher bewerten.), Aber eine andere Studie von Davis et al. (1989) hatte tatsächlich eine Längskomponente. Es wurden 107 MBA-Studenten verwendet, die in ein Textverarbeitungsprogramm eingeführt wurden und vier nützliche und vier benutzerfreundliche Elemente beantworteten. 14 Wochen später beantworteten dieselben Studenten das TAM erneut und selbst gemeldete Nutzungsfragen. Davis berichtete über eine bescheidene Korrelation zwischen Verhaltensabsicht und tatsächlicher selbstberichteter Nutzung (Beleg = .35). Eine ähnliche Korrelation wurde validiert, indem 45% der Verhaltensabsichten erklärt wurden, was ein gewisses Maß an prädiktiver Validität feststellte. Spätere Studien von Venkatesh et al. (1999) fand auch eine Korrelation von etwa r = .5 zwischen Verhaltensabsicht und tatsächlicher Nutzung und selbstberichteter Nutzung.
8. Es erweitert andere Modelle der Verhaltensvorhersage. Das TAM war eine Erweiterung der populären Theorie des begründeten Handelns (TRA) von Ajzen und Fishbein, wurde jedoch auf den spezifischen Bereich der Computernutzung angewendet. Die TRA ist ein Modell, das darauf hindeutet, dass freiwilliges Verhalten eine Funktion dessen ist, was wir denken (Überzeugungen), was wir fühlen (Einstellungen), unsere Absichten und subjektiven Normen (was andere für akzeptabel halten). Das TAM postuliert, dass unsere Überzeugungen über Leichtigkeit und Nützlichkeit unsere Einstellung zur Verwendung beeinflussen, was wiederum unsere Absicht und tatsächliche Verwendung beeinflusst. Sie können die Ähnlichkeit im TRA-Modell in Abbildung 4 unten im Vergleich zu TAM in Abbildung 1 oben sehen.
Abbildung 4: Die von Ajzen und Fishbein vorgeschlagene Theorie des begründeten Handelns (Theory of Reasoned Action, TRA), deren TAM eine spezifische Anwendung für den Technologieeinsatz darstellt.
9. Es gibt keine Benchmarks. Trotz seiner breiten Verwendung gibt es keine veröffentlichten Benchmarks für TAM-Gesamtscores oder für die Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Konstrukten. Ohne einen Benchmark wird es schwierig zu wissen, ob ein Produkt (oder eine Technologie) einen ausreichenden Schwellenwert erreicht, um zu wissen, ob potenzielle oder aktuelle Benutzer es nützlich finden (und es übernehmen oder weiterhin verwenden werden).
10. Der UMUX-Lite ist eine Adaption des TAM. Wir haben den UMUX-Lite in einem früheren Artikel besprochen. Es gibt nur zwei Elemente, die eine ähnliche Formulierung wie Elemente in den ursprünglichen TAM-Elementen bieten: Funktionen erfüllen meine Anforderungen (die der Nützlichkeitskomponente zugeordnet sind) und sind einfach zu verwenden (die der Ease-Komponente zugeordnet sind). Unsere früheren Untersuchungen haben ergeben, dass selbst einzelne Elemente oft ausreichen, um ein Konstrukt zu messen (wie die Benutzerfreundlichkeit). Wir erwarten, dass der UMUX-Lite in der UX-Branche immer häufiger eingesetzt wird und Benchmarks generiert (bei denen wir auch helfen werden!).
