et brukbart produkt er et bedre produkt.
Men selv det mest brukbare produktet er ikke tilstrekkelig hvis det ikke gjør det det trenger.
Produkter, programvare, nettsteder og apper må være både brukbare og nyttige for at folk skal «akseptere» Dem, både i deres personlige og profesjonelle liv.
det er ideen bak den innflytelsesrike Technology Acceptance Model (TAM). Her er 10 ting å vite OM TAM.
1. Hvis du bygger den, vil de komme? Fred Davis utviklet Den første inkarnasjonen Av Teknologien Aksept Modell over tre tiår siden på rundt den TIDEN AV SUS. Det var opprinnelig en del AV en MIT-avhandling i 1985. A for «Aksept» er en indikasjon på hvorfor den ble utviklet. Bedrifter ønsket å vite om all investering i ny datateknologi ville være verdt det. (Dette var før Internett som vi kjenner det og Før Windows 3.1.) Bruk ville være en nødvendig ingrediens for å vurdere produktiviteten. Å ha et pålitelig og gyldig tiltak som kan forklare og forutsi bruk, vil være verdifullt for både programvareleverandører og IT-ledere.
2. Oppfattet nytte og oppfattet brukervennlighet kjør bruk. Hva er de viktigste faktorene som fører til adopsjon og bruk? Det er mange variabler, men to av de største faktorene som oppsto fra tidligere studier var oppfatningen om at teknologien gjør noe nyttig (oppfattet nytte; U) Og at det er enkelt å bruke(oppfattet brukervennlighet; E). Davis begynte da med disse to konstruksjonene som en del av TAM.
Figur 1: Teknologi Aksept Modell (TAM) Fra Davis, 1989.
3. Psykometrisk validering fra to studier. For å generere elementer for TAM fulgte Davis Den Klassiske Testteorien (CTT) prosessen med spørreskjema konstruksjon (lik VÅR SUPR-Q). Han gjennomgikk litteraturen om teknologiadopsjon (fra 37 papirer) og genererte 14 kandidatelementer hver for nytte og brukervennlighet. Han testet dem i to studier. DEN første studien var en undersøkelse av 120 IBM-deltakere på deres bruk av et e-postprogram, som avslørte seks elementer for hver faktor og utelukket negativt formulerte elementer som reduserte påliteligheten (lik våre funn). Den andre var en lab – basert studie med 40 grad studenter ved hjelp AV TO IBM grafikkprogrammer. Dette ga 12 elementer(seks for nytte og seks for letthet).
Nyttige Elementer
1. Ved hjelp av i jobben min ville gjøre meg i stand til å utføre oppgaver raskere.
2. Bruke ville forbedre jobben min ytelse.*
3. Bruk i jobben min ville øke produktiviteten min.*
4. Bruke ville øke min effektivitet på jobben.*
5. Å bruke ville gjøre det lettere å gjøre jobben min.
6. Jeg ville finne nyttig i jobben min.*
Enkel Bruk Elementer
7. Lære å operere ville være lett for meg.
8. Jeg ville finne det lett å få til å gjøre det jeg vil den skal gjøre.*
9. Min interaksjon med ville være klart og forståelig.*
10. Jeg ville finne å være fleksibel til å samhandle med.
11. Det ville være lett for meg å bli dyktig på å bruke .
12. Jeg ville finne enkel å bruke.*
* angi elementer som brukes i senere tam-utvidelser
4. Responsskalaer kan endres. Den første Studien Beskrevet Av Davis brukte en 7-punkts Likert enig / uenig skala, lik PSSUQ. For den andre studien ble skalaen endret til en 7-punkts sannsynlighetsskala (fra ekstremt sannsynlig til ekstremt usannsynlig) med alle skalapunkter merket.
Figur 2: Eksempel PÅ tam response scale Fra Davis, 1989.
Jim Lewis testet nylig (i pressen) fire skalavariasjoner med 512 IBM-Brukere Av Notater (JA, TAM og IBM har en lang og fortsatt historie!). Han endret tam-elementene for å måle faktisk snarere enn forventet erfaring (Se Figur 3 nedenfor) og sammenlignet ulike skaleringsversjoner. Han fant ingen statistiske forskjeller i midler mellom de fire versjonene og all spådd sannsynlighet for å bruke like. Men han fant betydelig flere responsfeil da «ekstremt enig» og «ekstremt sannsynlig» etikettene ble plassert til venstre. Jim anbefalte den mer kjente avtaleskalaen (med ekstremt uenig til venstre og ekstremt enig til høyre) som vist i Figur 3.
Figur 3: Foreslått respons skala endring Av Lewis(i pressen).
5. Det er en utviklingsmodell og ikke et statisk spørreskjema. M er for «Modell» fordi ideen er at flere variabler vil påvirke teknologiadopsjon, og hver måles ved hjelp av forskjellige sett med spørsmål. Akademikere elsker modeller, og årsaken er at vitenskapen er avhengig av modeller for å både forklare og forutsi komplekse utfall, fra sannsynligheten for å rulle en 6, tyngdekraft og menneskelige holdninger. Faktisk, det er flere TAMs: den opprinnelige Tam Av Davis, en TAM 2 som inneholder flere konstruksjoner fremsatt Av Venkatesh (2000) , og EN TAM 3 (2008) som står for enda flere variabler (f.eks. Disse utvidelsene til den opprinnelige TAM-modellen viser det økende ønsket om å forklare adopsjon (eller mangel på det) av teknologi og å definere og måle de mange eksterne variablene. Ett funn som har dukket opp over flere tam studier har vært at nytten dominerer og brukervennlighet funksjoner gjennom bruk. Eller Som Davis sa, » brukere er ofte villige til å takle noen problemer med bruk i et system som gir kritisk nødvendig funksjonalitet.»Dette kan ses i den opprinnelige modellen AV TAM I Figur 1 hvor brukervennlighet opererer gjennom nytte i tillegg til bruksholdninger.
6. Elementer og skalaer har endret seg. I utviklingen AV TAM, Davis winnowed elementene fra 14 til 6 for enkel og nytte konstruksjoner. TAM 2 og TAM 3 bruker bare fire elementer per konstruksjon(de med stjerner over og et nytt» mental innsats » – element). Faktisk, en annen artikkel Av Davis et al. (1989) også brukt bare fire. Det er behov for å redusere antall elementer fordi etter hvert som flere variabler blir lagt til, må du legge til flere elementer for å måle disse konstruksjonene, og å ha et 80-spørreskjema blir upraktisk og smertefullt. Dette understreker IGJEN TAM som mer av en modell og mindre av et standardisert spørreskjema.
7. Det forutsier bruk (prediktiv validitet). Det grunnleggende papiret (Davis, 1989) viste en sammenheng mellom TAM og høyere selvrapportert nåværende bruk (r =.56 for nytte og r = .32 for enkel bruk), som er en form for samtidig gyldighet. Deltakerne ble også bedt om å forutsi deres fremtidige bruk, og denne prediksjonen hadde en sterk sammenheng med letthet og nytte i de to pilotstudiene (r = .85 for nytte og r = .59 for å lette). Men disse korrelasjonene ble avledet fra de samme deltakerne samtidig (ikke en langsgående komponent), og dette har effekten av å oppblåse korrelasjonen. (Folk sier at de vil bruke ting mer når de vurderer dem høyere.) Men en annen studie Av Davis et al. (1989) hadde faktisk en langsgående komponent. Det brukes 107 MBA-studenter som ble introdusert til en tekstbehandler og svarte fire nytte og fire brukervennlighet elementer; 14 uker senere de samme studentene svarte TAM igjen og selvrapportert bruk spørsmål. Davis rapporterte en beskjeden sammenheng mellom atferdsmessig intensjon og faktisk selvrapportert bruk (r = .35). En lignende korrelasjon ble validert ved å forklare 45% av atferdsintensjon, noe som etablerte et visst nivå av prediktiv validitet. Senere studier Av Venkatesh et al. (1999) fant også en korrelasjon på rundt r = .5 mellom atferdsmessig intensjon og både faktisk bruk og selvrapportert bruk.
8. Det utvider andre modeller av atferds prediksjon. TAM var en forlengelse av den Populære Teorien Om Begrunnet Handling (tra) Av Ajzen Og Fishbein, men gjaldt det spesifikke domenet for databruk. TRA er en modell som antyder at frivillig oppførsel er en funksjon av hva vi tenker (tro), hva vi føler (holdninger), våre intensjoner og subjektive normer (hva andre synes er akseptabelt å gjøre). TAM tar for gitt at vår tro på letthet og nytte påvirker vår holdning til å bruke, noe som igjen påvirker vår intensjon og faktisk bruk. Du kan se likheten I TRA-modellen I Figur 4 nedenfor sammenlignet MED TAM i Figur 1 ovenfor.
Figur 4: Teorien Om Begrunnet Handling (TRA), foreslått Av Ajzen Og Fishbein, hvorav TAM er et spesifikt program for teknologibruk.
9. Det er ingen referanser. Til tross for sin brede bruk, det er ingen publiserte benchmarks tilgjengelig PÅ tam total score eller for nytten og brukervennlighet konstruksjoner. Uten en benchmark blir det vanskelig å vite om et produkt (eller teknologi) scorer på en tilstrekkelig terskel for å vite om potensielle eller nåværende brukere finner det nyttig (og vil vedta det eller fortsette å bruke det).
10. UMUX-Lite er en tilpasning AV TAM. VI diskuterte UMUX-Lite i en tidligere artikkel. Den har bare to elementer som tilbyr lignende ordlyden til elementer i de opprinnelige tam elementer: evner oppfyller mine krav (som kart til nytten komponent), og er enkel å bruke (som kart til ease komponent). Vår tidligere forskning har funnet at selv enkelte elementer ofte er tilstrekkelig til å måle en konstruksjon (som brukervennlighet). VI forventer AT UMUX-Lite øker i bruk I ux-bransjen og bidrar til å generere referanser (som vi også hjelper med!).
