Verschillende raamwerken

In de literatuur zijn veel verschillende raamwerken te vinden wanneer onderzoek gedaan wordt naar de acceptatie van een bepaalde technologie (van de Wal, 2016). De verschillende modellen pogen het acceptatiegedrag te verklaren aan de hand van verschillende constructen (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Hieronder worden achtereenvolgens de innovatie-diffusie theorie (IDT), het Technology

Acceptance Model (TAM) en de Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) besproken.

Deze subparagraaf eindigt met de keuze van het best passende model om de rest van het onderzoek van deze masterproef op te baseren.

1.3.4.1 Innovatie-diffusie theorie

Veel modellen die de adoptie van technologieën onderzoeken zijn gebaseerd op de Diffusion of Innovation theorie beschreven door Rogers in 1962. Deze theorie deelt mensen op in groepen op basis van de adoptiewaarschijnlijkheid van een bepaalde technologie (van de Wal, 2016).

De IDT maakt gebruikt van vijf constructen die de adoptie van een technologie beïnvloeden: complexiteit

(complexity), verenigbaarheid (compatibility), observeerbaarheid (observability), relatief voordeel (relative advantage) en het uitproberen (triability) (Abdoel, 2010).

• Complexiteit: de mate waarin de gebruiker verwacht dat de innovatie moeilijk te gebruiken zal zijn;

• Verenigbaarheid: de mate waarin de innovatie aaneensluit met de voorgaande technologie, de behoeften van de gebruiker(s) en de werkzaamheden;

• Observeerbaarheid: de mate waarin de innovatie waargenomen kan worden door anderen; • Relatief voordeel: de mate waarin de innovatie als beter beschouwd kan worden dan de

voorgaande situatie;

• Het uitproberen: de mate waarin het voor de gebruiker makkelijk is om de innovatie uit te testen vooraleer deze aan te kopen (Kuiper, 2006).

Uit verder onderzoek is gebleken dat enkel de drie variabelen complexiteit, verenigbaarheid en relatief voordeel relevante variabelen zijn om het acceptatiegedrag te meten (Kuiper, 2006).

Het innovatiebeslissingproces van de IDT bepaalt vijf kanalen waar een theorie doorheen moet gaan om geadopteerd te worden, aangezien mogelijke gebruikers eerst overwegen of de technologie voldoende voordelen verschaft ten opzichte van de huidige toestand. De vijf kanalen zijn kennis, overtuiging, beslissing, implementatie en bevestiging en worden hieronder beschreven (Kiwanuka, 2015; van de Wal, 2016).

• Kennis: zich bewust worden van het bestaan en het functioneren van een innovatie; • Overtuiging: erkennen van het nut van deze innovatie;

• Beslissing: al dan niet overgaan tot aankoop van de innovatie; • Implementatie: effectief gebruik van de innovatie;

• Bevestiging: accepteren of afwijzen van de innovatie (Kiwanuka, 2015).

Een beperking op de IDT is dat het model de verhoudingen tussen attitude en acceptatie of afwijzing van een innovatie negeert. Daarnaast zouden de vijf constructen van de IDT geen goeie voorspellers zijn voor het acceptatiegedrag wanneer de adoptie van technologieën verplicht is (Kiwanuka, 2015).

1.3.4.2 Technology Acceptance Model

Het Technology Acceptance Model, TAM, werd in de jaren ‘80 ontwikkeld door Davis omdat werknemers geen gebruik maakten van de voor hen beschikbare IT-mogelijkheden (Davis, 1989; Kuiper, 2006). Het model diende inzichten te geven over welke factoren de intentie om een technologie te gebruiken en te accepteren beïnvloeden (Holden & Karsch, 2010; Kuiper, 2006).

De intentie om een technologie te gebruiken wordt bepaald door de attitude of houding die mensen aannemen ten opzichte van deze technologie. Deze houding wordt bepaald door twee fundamentele determinanten: de verwachte nuttigheid (perceived usefulness) en het verwachte gebruiksgemak

(perceived ease of use) (Kuiper, 2006). De verwachte nuttigheid verwijst naar de mate waarin gebruikers

ervaren dat een technologie zal helpen bij het uitvoeren van hun job. Het verwachte gebruiksgemak houdt in dat een technologie als simpel kan beschouwd worden of te veel moeite vereist, afgewogen tegen de

voordelen die de technologie met zich meebrengt (Davis, 1989). De verwachte nuttigheid wordt vaak als sterkste determinant van het TAM aangeduid. Daarnaast voorspelt het model tussen 30 en 40 procent van het systeemgebruik (Godoe & Johansen, 2012).

Het TAM is gebaseerd op de Theory of Reasoned Action (TRA) (Holden & Karsh, 2010). De attitude, de intentie tot acceptatie en het gedrag zijn de drie variabelen die voortkomen uit de TRA (Kuiper, 2006). Ook het TAM en de IDT hebben overlappende variabelen. Als eerste vallen de variabelen verwachte nuttigheid van het TAM en relatieve voordeel van de IDT samen. Ten tweede komen de variabelen verwachte gebruiksgemak van het TAM en complexiteit van de IDT overeen (Kuiper, 2006).

Figuur 9. Technology Acceptance Model (TAM) (Kuiper, 2006, p. 12)

Figuur 9 toont aan dat de variabele ‘intentie tot acceptatie’ de enige rechtstreekse voorspeller is van het gedrag. De attitude van iemand ten opzichte van het gebruik van een technologie heeft invloed op de intentie tot acceptatie. Deze attitude heeft, zoals hierboven reeds beschreven, twee determinanten. Tot slot heeft de verwachte nuttigheid een onafhankelijk effect op de intentie tot acceptatie en het verwachte gebruiksgemak een effect op de verwachte nuttigheid (Kuiper, 2006).

Tegenstrijdig aan Kuiper (2006), spreken Renaud en Van Biljon (2008) van zes factoren die essentieel zijn om de houding van een gebruiker ten opzichte van een nieuwe technologie te bepalen. Naast de vijf factoren zoals hierboven beschreven, voegen zij als zesde factor nog de externe variabelen toe. Deze

externe variabelen, zoals demografische variabelen, hebben een effect op de verwachte nuttigheid en het verwachte gebruiksgemak.

Volgens Son, Park, Kim en Chou (2012) zorgt het TAM voor de beste voorspelling van gebruikersacceptatie. Ook uit het onderzoek van Holden en Karsh (2010) blijkt dat het TAM de belangrijkste onderzoeksmethode is om de ingesteldheid van zorgverleners tegenover IT ingezet in gezondheidssector te verklaren. Een limitatie op het TAM is dat het geen rekening houdt met sociale invloed, hoewel sociale invloed mee de attitude ten aanzien van het al dan niet accepteren van een technologie bepaalt (Kiwanuka, 2015). Daarnaast heeft het TAM slechts een verklaringskracht van 40 procent (DeGroote et al., 2019). Ten derde is het TAM ook beperkend aangezien intentie tot acceptatie de enige variabele is die leidt tot effectief gebruik van een technlogie, wat onrealistisch is (Renaud & Van Biljon, 2012). Als laatste limitatie neemt het TAM geen sociodemografische variabelen in aanmerking (Flandorfer, 2012).

1.3.4.3 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology

Venkatesh et al. (2003) zorgden via de Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, ook wel het UTAUT-model genaamd, voor een uitbreiding van het TAM. Het UTAUT-model is een samenstelling van acht acceptatiemodellen: de Theory of Reasoned Action (TRA), het Technology Acceptance Model (TAM2), het Motivation Model (MM), de Theory of Planned Behavior (TPB), het Combined TAM en TPB (C-TAM- TPB), het Model of PC Utilization (MPCU), de Innovation Diffusion Theory (IDT) en de Social Cognitive

Theory (SCT) (Abdoel, 2010; Kiwanuka, 2015). In figuur 13 wordt de schematische voorstelling van het

Figuur 10. Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) (Groot, 2011, p. 14)

Het UTAUT-model probeert de intenties van een gebruiker om een technologie te gebruiken en het daarop volgend gebruikersgedrag te verklaren. Het model bestaat uit vier sleutelcomponenten die een directe invloed hebben op de gebruiksintentie en het gebruik. Deze vier voorspellers zijn aan de linkerzijde van het model te vinden en zijn het verwachte nut (performance expectancy), het verwachte gebruiksgemak (effort expectancy), sociale invloed (social influence) en vergemakkelijkende condities

(facilitating conditions) (Abdoel, 2010; Kiwanuka, 2015).

De variabele ‘gebruiksintentie’ wordt in het UTAUT-model als grootste voorspeller van effectief gebruik beschouwd (Groot, 2011; Tönissen et al., 2016; Venkatesh et al., 2003). Het uiteindelijke gebruik wordt direct beïnvloed door de variabele ‘gebruiksintentie’ en de variabele ‘vergemakkelijkende condities’. De variabele ‘gebruiksintentie’ is op zijn beurt direct afhankelijk van de variabelen ‘verwacht nut’, ‘verwacht gebruiksgemak’ en ‘sociale invloed’ (Groot, 2011).

• Performance Expectancy (PE)

De variabele ‘verwachte nut’ krijgt in het UTAUT-model dezelfde invulling als bij het TAM: het beschrijft de mate waarin de gebruiker acht dat de technologie een meerwaarde kan bieden bij het uitvoeren van zijn job (Kiwanuka, 2015). De variabele heeft een positieve invloed op de variabele ‘gebruiksintentie’, maar kan gemodereerd worden door de variabelen ‘geslacht’ en ‘leeftijd’ (De Groote, Van Looy, & Couckuyt, 2019). Het verwachte nut is gebaseerd op vijf verschillende constructen uit andere modellen, namelijk perceived usefulness (TAM), extrinsic motivation (MM), job-fit (MPCU), relative advantage (IDT) en outcome expectations (SCT) (Tönissen, Hoppenbrouwers, & Barendsen, 2016).

• Effort Expectancy (EE)

Ook de variabele ‘verwachte gebruiksgemak’ krijgt in het UTAUT-model dezelfde invulling als bij het TAM: het beschrijft de mate waarin de gebruiker meent dat de technologie makkelijk of moeilijk te gebruiken zal zijn (Kiwanuka, 2015). De variabele wordt gemodereerd door de variabelen ‘geslacht’, ‘leeftijd’ en ‘ervaring’ (DeGroote et al., 2019). Het verwachte gebruiksgemak werd afgeleid van perceived ease of use (TAM, IDT) en complexity (MPCU) (Tönissen et al., 2016).

• Social Influence (SI)

De variabele ‘sociale invloed’ gaat na of de sociale omgeving van de gebruiker al dan niet aanraadt om met de technologie te werken (Hornstra, 2015). Anders gezegd gaat deze variabele over het bijstellen van je mening onder groepsdruk. Deze variabele heeft een positieve invloed op de variabele ‘gebruiksintentie’, maar kan gemodereerd worden door de variabelen ‘geslacht’, ‘leeftijd’, ‘ervaring’ en ‘vrijwilligheid van gebruik’ (DeGroote et al., 2019). Sociale invloed kwam reeds naar voren in andere modellen als subjective norm (TRA, TAM, TPB), social factors (MPCU) en image (IDT) (Tönissen et al., 2016).

• Facilitating Conditions (FC)

De variabele ‘vergemakkelijkende condities’ verwijst naar de mate waarin de gebruiker denkt dat er naar organisatorische en technische ondersteuning kan gegrepen worden om het gebruik van de technologie te ondersteunen (Hornstra, 2015). Deze variabele heeft, in tegenstelling tot de andere drie determinanten, een positieve invloed op de variabele ‘gebruik’ (DeGroote et al., 2019). De variabele ‘vergemakkelijkende condities’ werd letterlijk overgenomen uit het MPCU maar komt ook terug als

perceived behavioral control (TPB, TAM) en compatibility (IDT) (Tönissen et al., 2016).

Zoals reeds hierboven beschreven, wordt het effect van deze vier determinanten op de gebruiksintentie en het gedrag beïnvloed door vier moderatoren (Kiwanuka, 2015). Deze vier moderatoren zijn geslacht, leeftijd, ervaring en vrijwilligheid van gebruik en hebben een verschillende invloed afhankelijk van de determinant (DeGroote et al., 2019). In tabel 1 wordt een overzicht geschetst van de verschillende effecten van de moderatoren op de determinanten.

Tabel 1. Effect moderatoren op determinanten

Geslacht Leeftijd Ervaring Vrijwilligheid

PE → Gebruiks- intentie

Sterker bij mannen Sterker bij jonger - -

EE → Gebruiks- intentie

Sterker bij vrouwen Sterker bij ouder Sterker bij minder -

SI → Gebruiks- intentie

Sterker bij vrouwen Sterker bij ouder Sterker bij minder Sterker bij verplicht

FC → Gebruik - Sterker bij ouder Sterker bij meer -

Verschillende onderzoeken toonden reeds de validiteit, betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het model aan (Alaiad et al., 2014). Daarnaast verklaart het UTAUT-model 70 procent van de gebruiksintentie en het gedag, terwijl dit voor de oorspronkelijke modellen gemiddeld tussen de 17 en 53 procent ligt (Groot, 2011).

Kiwanuka (2015) beschreef ook enkele beperkingen van het UTAUT-model. Zo worden slechts vier modererende factoren beschreven, namelijk leeftijd, geslacht, vrijwilligheid van gebruik en ervaring. Daarnaast wordt de construct ‘vertrouwen’ in het UTAUT-model niet opgenomen. Ook is het van belang om het UTAUT-model aan te passen aan het onderzoek waarin het model wordt toegepast. Dit kan gedaan worden door extra constructen toe te voegen die eigen zijn aan een bepaald onderzoeksdomein.

1.3.4.4 Gekozen model

Er diende één model gekozen te worden om als basis te dienen voor het onderzoek in deze masterproef. De keuze wordt gemaakt uit de IDT van Rogers (1995), het TAM van Davis (1989) en het UTAUT-model van Venkatesh et al (2003).

Hoewel de IDT reeds als basis diende voor veel adoptiemodellen, richt dit model zich meer op de verspreiding van een technologie en niet op de adoptie ervan (Delanghe, Van Looy, & Vermeulen, 2017). Aangezien dit onderzoek het acceptatiegedrag van robotica probeert te verklaren, is een keuze voor één van de twee andere modellen logischer.

Het TAM en het UTAUT-model komen in grote lijnen overeen. Het UTAUT-model is namelijk, zoals in 1.3.4.3 beschreven, gebaseerd op het TAM en nam daarbij de beste eigenschappen van het TAM over. Daarnaast werden aan het UTAUT-model nog constructen toegevoegd in vergelijking met het TAM, waardoor het UTAUT-model met meer factoren rekening houdt. Tot slot is het UTAUT-model reeds breed getest geweest en heeft het een verklaringskracht van 70 procent.

Om bovenstaande redenen werd geopteerd om het UTAUT-model in dit onderzoek als basismodel naar voren te schuiven.