基于TAM和TTF的信息决策效率模型研究

发布时间：2017-08-13 03:12

  本文关键词：基于TAM和TTF的信息决策效率模型研究

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【摘要】： 信息技术是当今信息社会发展必不可少的工具,越来越多的人开始利用网络信息系统为自己制定决策搜集信息,企业也要根据运营状况,制定未来发展的决策,而决策与信息技术和互联网信息资源是息息相关的。信息利用的高效与否直接影响决策效率的高低,乃至成败。互联网信息资源利用水平高低的直接影响因素是用户对网络信息系统的认知情况,从信息系统的角度出发,研究信息系统对决策的影响,进而优化网络信息资源对提高信息决策效率具有重要意义。 自网络诞生以来,众多专家和用户努力寻找方法解决在互联网上搜集可用信息的困难,部分专家在发明检索工具、优化信息组织以及改进信息技术等方面进行了有益探索,以方便人们对互联网信息资源的搜集和使用。对于互联网信息资源的搜集和使用在优化方面出现了两种不同的思路：一部分人通过改进检索工具(系统)和建立备用网络数据库,另一部分通过对互联网信息资源和网站的评价来改进用户获取必要信息的效率。然而改进搜索引擎和建立备用网络数据库并没有取得预期的效果,主要原因是单纯从技术进行研究,而忽略了“人”的因素。实际上,“人”的因素在当今信息资源开发利用中占据着越来越重要的地位。近年来评价用户获取互联网信息资源出现了一个新的方向,那就是把“技术”因素和“人”的因素结合起来,即技术采纳理论。技术采纳理论将用户特点、技术特点、用户心理等变量相结合,考虑用户的信息获取能力,目前已被认为能够较好的评价用户获取信息资源。 信息技术的发展带动了互联网信息资源的发展,人们利用计算机从互联网上搜集所需要的信息进行决策,可以说信息技术的发展带来人们决策方式的巨大变革。过去对于决策效率的评价没有量化的指标,仅仅是通过事态的结果来断定决策效果怎么样,而信息技术的引用,使得人们可以采用一种新的方式来评价信息决策效率。通过改进技术接受模型,使其适用于信息决策的范围之内,综合考虑用户特征、技术特征、任务特征、用户技术适配、任务技术适配、易用性、复杂性、用户期望等因素,分析用户信息决策效率受到哪些因素的影响,进而就提高用户决策效率提出了若干建议。主要内容如下：第一部分指出了选题的目的和意义,指出研究网络信息决策效率的意义,并对技术接受理论进行基本梳理；第二部分主要是总结了决策和决策行为的概念,分析了网络信息决策效率的相关问题；第三部分根据TAM和TTF基本理论,结合决策的定义,提出了评价信息决策效率的模型,并根据模型设定变量指标；第四部分撰写调查问卷,发放调查问卷,回收调查问卷,并进行数据整理。预调查问卷是在安徽大学管理学院发放,以收集第一手资料。修改后的正式调查,以两种方式发放,一种是纸质版的调查问卷,另一种是电子版的调查问卷,收集资料并整理数据。第五部分利用SPSS软件对变量进行描述性分析,并对变量进行探测性因子分析。第六部分根据数据分析结果,提出了提高用户网络信息决策效率的若干建议。第七部分结论。
【关键词】：网络信息系统 信息决策 用户接受模型 用户技术适配
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：G203;C934
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 表目录11-15
• 图目录15-16
• 1 引言16-30
• 1.1 问题的提出16-20
• 1.1.1 选题的目的16-17
• 1.1.2 选题的意义17-20
• 1.2 文献综述20-28
• 1.2.1 TAM与TTF的基础理论20-21
• 1.2.2 技术采纳的相关理论21-23
• 1.2.3 TAM与TTF23-28
• 1.3 研究思路和方法28-29
• 1.3.1 研究思路28
• 1.3.2 研究方法28-29
• 1.4 创新点29-30
• 2 网络信息决策效率的基础理论30-43
• 2.1 决策与决策行为30-34
• 2.1.1 决策的内涵30-31
• 2.1.2 决策行为的内涵31
• 2.1.3 决策的类型31-32
• 2.1.4 决策的影响因素32-34
• 2.2 信息决策34-38
• 2.2.1 决策信息与信息决策34-36
• 2.2.2 信息在决策中的重要作用36-37
• 2.2.3 决策、信息决策和决策信息之间的关系37-38
• 2.3 网络信息决策效率38-43
• 2.3.1 效用理论38-39
• 2.3.2 效用和效率39-40
• 2.3.3 信息技术的重要性40-41
• 2.3.4 网络信息决策效率术语分析41-43
• 3 基于TAM和TTF的信息决策效率的模型与变量具体说明43-58
• 3.1 网络信息决策效率概念模型的构建43-45
• 3.1.1 TAM与TTF43
• 3.1.2 TAM和TTF可行性分析43-45
• 3.2 网络信息决策效率模型的假设设定和测度指标限定45-51
• 3.2.1 模型的基本假设45-46
• 3.2.2 模型测度指标限定46-51
• 3.3 变量说明和测度方法51-58
• 3.3.1 变量说明51-56
• 3.3.2 测度方法56-58
• 4 基于TAM和TTF的信息决策效率的调查研究方法58-62
• 4.1 研究方法设计及其预调查58-59
• 4.1.1 研究方法设计58-59
• 4.1.2 预调查59
• 4.2 资料收集及样本特征分析59-62
• 5 基于TAM和TTF的信息决策效率的调查数据分析62-110
• 5.1 观测变量的描述性统计62-65
• 5.2 信度分析和效度分析65-104
• 5.2.1 网络信息决策效率的探测性因子信度分析和效度分析67-69
• 5.2.2 网络信息决策行为的探测因子信度分析和效度分析69-72
• 5.2.3 任务技术适配的探测性因子信度分析和效度分析72-74
• 5.2.4 用户技术适配探测性因子信度分析与效度分析74-77
• 5.2.5 效用期望的探测性因子信度分析和效度分析77-79
• 5.2.6 投入期望的探测性因子信度分析和效度分析79-82
• 5.2.7 环境的探测性因子信度分析和效度分析82-84
• 5.2.8 任务特征的探测性因子信度分析和效度分析84-86
• 5.2.9 技术特征的探测性因子信度分析和效度分析86-88
• 5.2.10 用户特征的探测性因子信度分析和效度分析88-91
• 5.2.11 有用感知的探测性因子信度分析和效度分析91-93
• 5.2.12 外在动机的探测性因子信度分析和效度分析93-95
• 5.2.13 相对优势的探测性因子信度分析和效度分析95-98
• 5.2.14 易用感知探测性因子信度分析和效度分析98-100
• 5.2.15 复杂性的探测性因子信度分析和效度分析100-102
• 5.2.16 易用性的探测性因子信度分析和效度分析102-104
• 5.3 综合变量的探测性因子信度分析和效度分析104-110
• 5.3.1 综合信度分析104-105
• 5.3.2 综合效度分析105-108
• 5.3.3 验证性因素分析108-110
• 6 提高用户信息决策效率的对策建议110-115
• 6.1 培训用户多使用网络信息技术及其辅助决策110-111
• 6.2 进行信息系统(信息技术)的创新性建设111-112
• 6.3 加大信息投入和激励用户使用信息技术112-113
• 6.4 重视社会环境和企业内部组织环境对企业决策的影响113-115
• 7 结论115-117
• 参考文献117-126
• 附录:调查问卷126-130
• 致谢130-131
• 研究生学习期间发表的学术论文目录131-132
• 研究生学习期间参与的科研项目132-133

【参考文献】

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本文编号：665078