Сочинение на тему Межличностное социальное влияние (ISI)

Условие содействия определяется как «восприятие потребителями ресурсов и поддержки, доступной для поведения» (Venkatesh et al., 2012, p. 159). Облегчение условий является одним из важных конструктивных исследований внедрения мобильных технологий (Venkatesh et al., 2012; Slade et al., 2014; Slade et al., 2013; Baabdullah et al., 2013; Shao et al., 2011; Yaseen и Al-Omoush, 2014), и было обнаружено, что они оказывают положительное влияние на BI (Faria et al., 2014; Raman and Don, 2013; Unyolo, 2013; Hew et al., 2015; Yang, 2010; Venkatesh et al., 2012; Alwahaishi and Snásel, 2013). Faqih и Jaradat (2015) исследовали факторы, которые влияют на MCA с использованием модели TAM3 среди 425 иорданских потребителей, где они обнаружили, что PEC оказывает значительное положительное влияние на PEOU, что, в свою очередь, оказывает положительное влияние на INT. Йи (2015) в своей диссертации изучил факторы, которые влияют на внедрение мобильных электронных книг среди 260 студентов университета Малайзии с использованием модели UTAUT2, в которой он обнаружил, что ФК не оказывает существенного влияния на бизнес-аналитику. Хью и др. (2015) исследовали детерминанты использования мобильных приложений среди 288 малазийских потребителей, использующих модель UTAUT2, в которой было установлено, что ФК оказывает существенное положительное влияние на бизнес-анализы.

Мишра (2014) изучил факторы, влияющие на принятие MCA, среди 234 индийских потребителей, использующих подход TPB, в котором он обнаружил, что PBC оказывает значительное положительное влияние на INT. Кит (2014) исследовал влияние конструкций UTAUT2 на принятие m-app среди 300 малазийских студентов, где он обнаружил, что FC не оказывает существенного влияния на BI. Faria и соавторы (2014) исследовали факторы, которые влияют на принятие интернета через смартфон среди 173 бразильских пользователей смартфонов, использующих модель UTAUT2, где они обнаружили, что FC оказывает значительное положительное влияние на бизнес-аналитику. Гитау и Нзуки (Gitau and Nzuki, 2014) концептуализировали факторы, определяющие принятие мобильной коммерции среди пользователей онлайн, в которых они утверждали, что воспринимаемый поведенческий контроль повлияет на MCA. Zhong (2013) изучил факторы, влияющие на удовлетворенность покупками среди 390 обычных китайских потребителей, у которых было установлено, что воспринимаемый контроль поведения имеет существенную положительную связь с удовлетворенностью мобильными устройствами. Alwahaishi и Snásel (2013) изучили факторы, которые влияют на внедрение ИКТ среди 238 мобильных пользователей KSA, используя UTAUT и теорию потока, где они обнаружили, что FC оказывает значительное положительное влияние на BI. Чонг (2013) исследовал факторы, влияющие на MCA, среди 140 китайских онлайн-пользователей, использующих модель UTAUT, в которой он обнаружил, что FC не оказывает существенного влияния на BI. Ян и Форни (Yang and Forney (2013)) изучили опосредованное влияние беспокойства потребителей о технологии при принятии мобильных покупок среди 400 мобильных пользователей США, применив модель UTAUT, в которой они обнаружили эффект увеличения FC с уменьшением ANX по отношению к m-шопингу. Ким и др. (2011) исследовали факторы, влияющие на MCA, среди 1016 южнокорейских потребителей, у которых было обнаружено, что PBC оказывает значительное положительное влияние на INT. Ян (2010) рассмотрел факторы, влияющие на принятие услуг мобильного шоппинга среди 400 потребителей онлайн-покупок в США, где было установлено, что ФК оказывает существенное влияние на принятие мобильных покупок. Song (2009) исследовал факторы, влияющие на покупку музыкальных продуктов посредством мобильной коммерции среди 201 потребителя США, использующих UTAUT в качестве базовой модели, где было установлено, что FC не оказывает существенного влияния на INT. Park и соавторы (2007) исследовали факторы, которые влияют на MTA среди 221 китайского потребителя, использующего UTAUT, где они обнаружили, что FC не оказывает существенного влияния на INT.