1.2.4 系统差异在TAM中的作用研究
1. 系统特征因素对技术接受的影响研究
（1）系统设计对技术接受的影响研究
系统设计一般分为界面设计、内容设计、导航结构三个方面。良好的系统设计有利于用户集中注意力并提高信息处理能力。Hong等研究了台湾地区电子学习系统的内容和界面设计与用户持续使用系统意愿的关系，发现用户对内容和界面设计的满意度对感知效用有直接影响，感知效用与电子学习系统的持续使用意愿正相关。[1]
设计美学对用户使用意愿也有重要影响。设计美学是指通过颜色、形态、字体类型、音乐或动画等体现出网站在美学上的和谐并具有情感吸引力。Li等对移动商务网站的设计美学与用户信任之间的关系进行了研究，发现感知有用性、感知易用性和设计美学共同对用户信任产生重要影响。就设计美学而言，互联网环境下“清晰”或“干净”的设计将使用户更容易对网站产生信任，而网站的设计美学存在一定的文化差异。[2]
（2）信息系统质量对技术接受的影响研究
信息系统质量被定义为“用户对系统功能是否满足用户需求的评估”，DeLone等提出信息系统成功模型，将信息系统质量划分为三个维度，即信息质量、系统质量和服务质量。[3]
Rana等将信息系统成功模型与TAM相结合，从印度公民的角度来研究网上公开申诉系统成功的影响因素，发现信息质量、系统质量、服务质量和感知易用性是感知满意度的重要决定因素，感知有用性和感知易用性对使用意愿有正向作用，感知风险则对使用意愿有负面作用。[4]Mohammadi等也将TAM和信息系统成功模型进行整合来建立伊朗用户对在线学习的使用意愿的综合模型，研究发现教育质量、服务质量、系统质量和信息质量都对满意度和使用意愿有显著影响，其中系统质量是影响伊朗用户在线学习满意度的最重要因素；感知有用性对使用意愿影响更大，感知易用性的影响很小。[5]
2. 系统类型因素对技术接受模型的影响研究
亚伯拉罕·马斯洛（Abraham Maslow）于1943年提出需求层次理论。本书从需求层次理论出发划分信息系统类型，将信息系统主要划分为安全需求、娱乐需求、发展需求、社交需求四种类型。例如，在对以移动支付为代表的信息系统的采纳过程中，用户更加注重信任、风险规避、安全的重要性，因此将其归为安全需求型；以网络游戏为代表的信息系统满足了人们对新奇、刺激、享乐的追求，因此将其划为娱乐需求型；以在线学习为代表的信息系统辅助人们学习、工作，因此将其归为发展需求型；以社交媒体为代表的信息系统使人们与他人建立情感关系，获得丰富信息，因此将其划为社交需求型。
（1）安全需求型在技术接受中的特征研究
在在线交易的情境下，感知风险是指“使用在线交易服务可能面临的潜在损失”。[6]而信任可以被定义为“无论是否有能力监控支付平台，用户都愿意进行在线交易并期望支付平台履行其义务”。[7]Yang等对移动支付中的感知风险和信任进行了研究，将感知风险分为系统感知风险和交易感知风险。系统感知风险包括功能风险、安全风险、时间风险和社会风险；交易感知风险包括经济风险、隐私风险、服务风险和心理风险。研究发现，系统感知风险与信任正相关，交易感知风险与信任负相关；人们在享受移动支付的便捷性时，往往会忽视系统带来的风险。[8]
移动支付通常分为两类，一类是近场移动支付，另一类是远程移动支付。近场无线通信允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输来交换数据。在近场移动支付的采纳中，社会影响、个人创新推动用户使用这一新技术，感知风险会妨碍用户采纳移动支付，因为这可能带来财产或者心理上的损失。[9]远程移动支付是指利用移动终端通过移动通信网络接入移动支付后台系统完成支付行为的支付方式。远程移动支付与近场移动支付相近，除了TAM中的一般因素，系统相关隐私和感知安全性都会影响用户的使用意愿，远程支付的不可见性会加剧用户对隐私和安全的担忧。[10]
（2）娱乐需求型在技术接受中的特征研究
创新系统的娱乐性和新奇性能够满足用户逃避现实、转移注意力、审美愉悦或者情感释放的需求。
技术的快速发展和对娱乐生活的追求使得游戏产业成为一个飞速发展的领域。沉浸体验和感知愉悦性对游戏用户的使用意愿起着重要的作用，Ha等利用TAM对用户对移动游戏的采纳进行研究，结果表明使用意愿受到沉浸体验、感知有用性、感知易用性、感知愉悦性、感知吸引力的影响，年龄成为移动游戏接受度的重要调节变量。[11]在不同的游戏类型中，近年来社交网络游戏异军突起。Park等对移动社交网络游戏中玩家的采纳意愿进行了研究，结果表明感知愉悦性和感知有用性起着决定性的作用，而感知沉浸、感知控制和技能是玩家重要的动机，而满意度也起着一定的作用。[12]
（3）发展需求型在技术接受中的特征研究
对于发展需求型信息系统，人们往往更加关注其实用价值，因此较高的感知有用性通常会对用户的使用意愿产生决定作用，而感知易用性会提高用户的使用信心。
目前在线学习已经成为支持远程教育的主要机制，人们更加关注在线学习中的用户行为。Motaghian等使用包含信息系统、心理和行为因素的综合模型来评估教师采用网络学习系统的意向，研究结果表明，感知有用性、感知易用性和系统质量提高了教师使用网络学习系统的意向，其中感知有用性是最重要的因素。[13]学生使用在线学习系统也受到一系列因素的影响。有学者对学生利用Facebook进行学习辅助的创新使用意愿进行了研究，结果表明感知易用性、感知有用性、社会影响、便利条件和社区认同都对Facebook的采用有显著的正向影响，其中社会影响是预测将Facebook用于学习辅助的最重要因素。[14]
（4）社交需求型在技术接受中的特征研究
人们在使用社交需求型信息系统时，朋友或同伴的行为可能会对用户起到潜移默化的作用，人们使用社交需求型的信息系统往往是为了融入社会网络并获得更多信息。
社交网络软件是智能手机中最受欢迎的应用之一。Nikou等对用户对移动社交媒体的使用意愿进行了研究，结果表明感知移动性、感知易用性、使用情境、临界量与社会影响相一致，会显著影响用户的行为意图。用户的习惯行为也对移动社交网络软件的使用起着重要的作用。与人们通常的假设不同，情境因素仍然在社交媒体的使用中起着重要的作用。[15]社交媒体商业创新是社交媒体网站获利的重要方式，Mamonov等对Facebook上赠送礼物的用户行为进行了研究，结果发现，购买和赠送Facebook礼物的使用意愿受到感知社会效用、感知象征价值、感知便利性、隐私关注的影响，同时受到人口特征因素的调节作用。值得注意的是，社交媒体礼物虽然为赠送者提供了便利，却与赠送者应该在礼物上花费心力的主观规范相冲突，使得社交媒体礼物的实际效果大打折扣。[16]
[1] Hong J C, Tai K H, Hwang M Y, et al. Internet cognitive failure relevant to users’ satisfaction with content and interface design to reflect continuance intention to use a government e-learning system[J]. Computers in Human Behavior, 2017, 66: 353-362.
[2] Li Y M, Yeh Y S. Increasing trust in mobile commerce through design aesthetics[J]. Computers in Human Behavior, 2010, 26(4): 673-684.
[3] Delone W H, Mclean E R. Information systems success: The quest for the dependent variable[J]. Information Systems Research, 1992, 3(1): 60-95.
[4] Rana N P, Dwivedi Y K, Williams M D, et al. Investigating success of an e-government initiative: Validation of an integrated IS success model[J]. Information Systems Frontiers, 2015, 17(1): 127-142.
[5] Mohammadi H. Investigating users’ perspectives on e-learning: An integration of TAM and IS success model[J]. Computers in Human Behavior, 2015, 45: 359-374.
[6] Featherman M, Pavlou P. Predicting e-services adoption: A perceived risk facets perspective[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2003, 59(4): 451-474.
[7] Mayer R C, Davis J H, Schoorman F D. An integrative model of organizational trust[J]. Academy of Management Review, 1995, 20(3): 709-734.
[8] Yang Q, Pang C, Liu L. Exploring consumer perceived risk and trust for online payments: An empirical study in China’s younger generation[J]. Computers in Human Behavior, 2015, 50: 9-24.
[9] Tan W H, Ooi K B, Chong S C, et al. NFC mobile credit card: The next frontier of mobile payment?[J]. Telematics & Informatics, 2014, 31(2): 292-307.
[10] Morosan C, Defranco A. It’s about time: Revisiting UTAUT2 to examine consumers’ intentions to use NFC mobile payments in hotels.[J]. International Journal of Hospitality Management, 2016, 53: 17-29.
[11] Ha I, Yoon Y, Choi M. Determinants of adoption of mobile games under mobile broadband wireless access environment[J]. Information & Management, 2007, 44(3): 276-286.
[12] Park E, Baek S, Ohm J. Determinants of player acceptance of mobile social network games: An application of extended technology acceptance model[J]. Telematics and Informatics, 2014, 31(1): 3-15.
[13] Motaghian H, Hassanzadeh A, Moghadam D K. Factors affecting university instructors’ adoption of web-based learning systems: Case study of Iran[J]. Computers & Education, 2013, 61: 158-167.
[14] Sánchez R S, Cortijo V, Javed U. Students’ perceptions of Facebook for academic purposes[J]. Computers & Education, 2014, 70: 138-149.
[15] Nikou S, Bouwman H. Ubiquitous use of mobile social network services[J]. Telematics and Informatics, 2014, 31(3): 422-433.
[16] Mamonov S, Benbunan-Fich R. Exploring factors affecting social e-commerce service adoption: The case of Facebook gifts[J]. International Journal of Information Management, 2017, 37(6): 590-600.