기술수용모델을 적용한 무용수의 온라인 플랫폼 수용의도에 관한 연구
A Study on the Online Platform Receptive Intention of Dancers using Technology Acceptance Model(TAM)
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연구목적: 본 연구는 기술수용모델(TAM)을 적용하여 무용수의 온라인 플랫폼 수용의도를 파악하는 데 있다. 연구방법: 서울 지역에 소재한 대학교의 무용 전공자 343 명을 표집하여 설문조사를 실시하였으며, 기술수용모델의 변수(인지된 유용성, 인지된 용이성)가 온라인 플랫폼 수용의도에 미칠 것이라고 예상되는 외부변수와의 관계를 분석하였다. 자료처리는 SPSS 20과 AMOS 18 통계 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적 요인분석, 신뢰도분석(Cronbach's Alpha), 상관관계분석, 확인적요인분석, 구조방정식모형(SEM)을 진행하였다. 결과: 외부변수 흥미성, 홍보성은 인지된 유용성과 인지된 용이성에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 인지된비용합리성은 인지된 유용성에 영향을 미치지 않았으며, 인지된 용이성에는 정(+)의영향을 미쳤다. 또한 인지된 용이성은 인지된 유용성에 정(+)의 영향을 주었으나, 인지된 유용성과 인지된 용이성은 지속이용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 추가적인 분석결과 흥미성, 인지된 비용합리성, 홍보성이 지속이용의도에 정(+) 의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 온라인 플랫폼 수용의도에 사용자가 인지하는 요인들에 대한 인과관계, 수용 요인의 구조적 모형을 규명, 기술에 대한 태도를 파악하였다.
Abstract
Purpose: This study is to research the dancer's intention to accept the online platform by applying the technology acceptance model (TAM). Methods: This survey was conducted by sampling 343 dance majors from universities in Seoul and the analyzed the relationship between variables of TAM (a recognized utility, simplicity) and external variables which are expected to have an effect on the online platform using intention. For the data processing, frequency analysis, exploratory factor analysis, Cronbach's Alpha, correlation analysis, confirmatory factor analysis, and structural equation model (SEM) were conducted using SPSS 20 and AMOS 18 statistical programs. Result: External variable interest and publicity were found to have a positive (+) effect on perceived usefulness and perceived ease of use, but perceived cost rationality did not affect perceived usefulness and perceived ease of use. In addition, perceived ease of use had a positive (+) effect on perceived usefulness, but perceived usefulness and perceived ease of use did not affect the intention to continue using. As a result of additional analysis, it was found that interest, perceived cost rationality, and publicity had a positive (+) effect on the intention to continue using. Conclusion: Causal relationships with factors perceived by users in online platform acceptance intention, structural models of acceptance factors were identified, and attitudes toward technology were identified.
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