Effect of motivation, opportunity and ability on human resources information security management considering the roles of Attitudinal, behavioral and organizational factors
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 12
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 108
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-12_009
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
English Abstract must be Times New The increasing penetration of mobile devices will lead to better use of it in youth business. Mobile marketing has received less attention in developing countries such as Iran. The purpose of this paper is to investigate the predictors of mobile marketing use by expanding the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT۲).The extended model has additional factors including perceived risk, trust, mobility, and personal innovativeness. Data were collected using online surveys and questionnaires from ۳۵۰ students of K. N. Toosi University of Technology. To predict the use of mobile marketing, a novel partial Least Squares - Artificial Neural Networks (PLS-ANN) approach was used. The results show that personal innovativeness is the most effective factor in mobile marketing acceptance. Subsequently, the hedonic motivations, performance expectancy, mobility, social influence, trust, and facilitating conditions play a vital role. Furthermore, the results illustrate that price value, perceived risk, and effort expectancy were not effective.
کلیدواژه ها:
Mobile marketing ، technology acceptance ، Partial Least Squares - Artificial Neural Networks (PLS-ANN) ، Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT)
نویسندگان
L. Bahrami
Faculty of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
N. Safaie
Faculty of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
H. Hamidi
Department of Information Technology, Faculty of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :