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J-GLOBAL ID：202002269711361319   整理番号：20A2616653

音声ベースのスマートIoT製品の採用分析【JST・京大機械翻訳】

The Adoption Analysis of Voice-Based Smart IoT Products

著者 (4件)： Pal Debajyoti (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Arpnikanondt Chonlameth (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Funilkul Suree (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand) ,  Chutimaskul Wichian (School of Information Technology, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 7  号： 11  ページ： 10852-10867  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)および他の技術の急速な強化は,音声支援(VA)のような様々なタイプのスマートIT製品の出現をもたらした。従って,いくつかの試みが,技術受容に関連した異なるモデルを用いて,これらのデバイスの受容を説明するための既存の研究を通してなされてきた。本論文では,どのモデルがVAの使用のユーザの受容を最もよく説明するかを決定するために,詳細な比較分析を行った。技術受容モデル(TAM),計画行動の理論(TPB),受容の統一理論および技術(UTAUT)の統一理論,および価値ベースの採用モデル(VAM)を,アマゾン機械Turk(MTurk)プラットフォームからの436(275のポテンシャルおよび161の実際の)参加者から収集されたデータを使用する比較の目的に使用した。最大尤度構造方程式モデリングアプローチをモデルごとの仮説試験の目的のために用い,一方,モデル間の比較の目的で,HotellingのT2試験を統計的尺度として用いた。すべてのモデルにわたる全ての仮説は,調整R2値の程度が異なるにもかかわらず,真実であることが分かる。VAMは最大予測力(調整R2=0.683)を持ち,TAMは行動意図(BI)に対して最小予測力(調整R2=0.439)を有することが分かった。さらに,多重回帰分析を行い,BIへの影響に関して,モデルで考察した各因子を比較した。結果は,楽しみが最も大きい影響(31.24%)を持ち,主観的規範(15.43%)が続くことを示した。有用性の影響は少なく(11.86%),VAによるいくつかの使用性問題の存在を示唆した。最後に,研究含意を議論し,提案を提供した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最尤法 ,  仮説検定 ,  含意
準シソーラス用語： 構造方程式モデリング ,  技術受容モデル ,  *モノのインターネット ,  UTAUT ,  主観的規範 ,  行動意図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  IoT ,  採用 ,  分析