物聯網用戶接受度實證研究＊

吳標兵

（武漢大學哲學學院，湖北武漢430072）

物聯網用戶接受度實證研究＊

吳標兵

（武漢大學哲學學院，湖北武漢430072）

基于物聯網用戶接受度模型，通過問卷調查運用結構方程模型對情境化的用戶接受度模型進行了驗證。研究結果表明，所有假設均得到支持。隱私和安全問題可能成為物聯網社會接受問題上的一個隨時都會被引爆的炸彈，互動性是物聯網技術應用成熟的標志，兼容性成為物聯網技術應用成敗的技術關鍵，有用性感知是技術接受度的最大影響因素。

物聯網；用戶接受；影響因素；用戶接受模型

網絡x．0是用來描述網絡技術發展階段的。互聯網是Web 1．0。Web 2．0是社會化媒介的涌現和用戶生成的內容。Web 3．0是語義網絡。物聯網又被稱為Web 4．0。

一般來說，物聯網這個詞是指相互連接的網絡化的日常物體所形成的網絡。它通常被視為一個自我配置的無線傳感器網絡，其目的是將所有的物或人互連：任何人，任何物，任何時間，任何地點都可以相互通信。支撐物聯網的技術有全球定位系統（GPS）、地理信息系統（GIS）和無線射頻識別（RFID）等等。物聯網依賴于互聯網的信息架構，是互聯網的擴展和延伸。

近年來，物聯網正成為一種國家和地區的戰略維度，經濟和社會發展的制高點以及學術研究的熱點。但物聯網領域所做的很多研究只是物聯網定義和相關技術，依舊停留于抽象概念的網絡架構［1］。

在社會和經濟管理實踐中，物聯網決策的制定，國民經濟和社會發展規劃，智慧城市的頂層設計往往缺少對用戶這一利益層的重視和細致分析以及有效的評估機制。技術有一個堅定的信念：它不斷地向用戶演示它在技術功能上如何先進，其應用價值將是不言自明的。當突破性技術被開發時，這可能造成大量需求。有時事實并非如此：用戶對看似“完美”的技術沒有興趣，即使一切都做得很“對”。從技術應用失敗的歷史案例中，我們在這里可以得到一個經驗教訓：用戶對技術的理解和接受是技術應用成敗的關鍵，而用戶對技術的理解和接受的關鍵是換位思考。

信息技術接受相關研究文獻和成果較多，比如技術接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、理性行為理論（（Theory of Reasoned Action，TAR）等。相較其他理論，TAM在預測用戶使用IT意愿上更具有效性［2－4］。國外個別學者使用TAM來解釋消費者對RFID技術的接受，但是該文只將TAM情境化，而沒有建立一個合理的模型［5］。國內研究物聯網用戶接收的文獻不多，筆者曾在《物聯網用戶接受行為影響因素探究》（簡稱“探究”）一文中對物聯網接收行為的影響因素進行了細致的定性分析，并建立了相應的模型，但是沒有進行定量分析［6］。本文的著眼點在于用戶對物聯網技術的接受的實證研究，以確立科學的評價和預測機制。

一、實證研究

（一）研究假設和模型量表

1．研究假設。根據“探究”的物聯網用戶接受度模型，見圖1。

圖1 物聯網用戶接受度模型

本文對18個假設進行歸類：

假設1．1～假設1．7互動性、成本感知、兼容性、社會因素、易用性感知將顯著（正）影響用戶有用性感知；安全感知、隱私感知將顯著（負）影響用戶有用性感知。

假設2．1～假設2．3創新性、兼容性、社會因素將顯著（正）影響用戶易用性感知。

假設3．1～假設3．8創新性、互動性、有用性感知、易用性感知、兼容性、社會因素將顯著（正）影響用戶接受度；隱私感知、成本感知將顯著（負）影響用戶接受度。

2．模型量表。在不影響實質內容的情況下，本文對“探究”中的“用戶接受度模型量表”進行適度的歸納、優化，建立較為明晰、合理的量表，見表1。

表1 用戶接受度模型量表

續表1

（二）問卷設計和樣本收集

本問卷以手機校園卡物聯網應用為例。問卷調查按照下列程序進行：第一步，閱讀文獻和訪談，確定影響用戶接受手機校園卡物聯網技術的因素指標體系，設計測量項，形成調查問卷初稿。所有項均用Likert7級量表進行測量。人口統計變量也包括在其中。第二步，預調查，把調查問卷發放給20位在攻讀本科或碩士學位的不同專業學生，讓他們對問卷提意見。優化問卷結構、提問方式以及操作指南。第三步，將問卷中的結構變量和觀測變量的問題全部打亂，并將一個觀測變量的測量項從正反兩個方面進行設置，以檢測回收問卷的有效性。第四步，正式調查，調查對象是武漢大學使用校園手機卡的不同專業的學生，他們對手機校園卡的使用有直接的經驗。這樣，樣本符合研究的目的。本問卷調查以面候調查為主，留置調查為輔。在被調查之前講解了必要的注意事項，在調查中對被調查者的問題進行說明。第五步，調查問卷的回收和甄別。發放300分問卷，收回278問卷，回收率為90．2%。剔除6份無效問卷，最終有效問卷為272份。本研究的分析變量有10個，有效樣本為272份，多于有效樣本是分析變量10倍的要求，符合統計要求。

（三）模型檢驗

在數據分析中，用結構方程模型（Structural Equation Model，SEM）方法對變量設計、研究假設和系統模型進行驗證，主要采用SPSS18．0和LISREL8．7兩種軟件來完成。

1．探索性因子分析。首先對問卷進行檢驗，以確定是否適合做因子分析，并采用KMO檢驗和Barelett球度檢驗。檢驗結果顯示，KMO值為0．929，Barelett體驗值0．001水平上顯著，表明所獲取的數據適合采取探索性因子分析。第二步采用主成份分析法，以特征根大于或等于1為因子提取原則，提取有效因子數目，再選擇方差最大正交旋轉法，對因子進行旋轉；提取10個有效因子，解釋88．984%的方差。第三步，對提取出的因子進行分析，按因子負荷系數大于0．75為原則，選擇所提取的因子應該保留的觀測變量。分析表明，所有觀測變量均與對應因子匹配。

2．信度和效度分析。根據旋轉成份矩陣，各觀測變量在對應因子的負載遠高于在其他因子的交叉負載，表明所有觀測變量具有較好的效度。本文采用Cronbachα系數及復合信度來考察內部一致性信度，使用平均提煉變差AVE值來考察模型中結構變量聚斂效度及其判別效度。如果α值大于0．7或復合信度系數大于0．8，說明模型中各結構變量的觀測變量具有很好的一致性，可以判定數據可靠性較高，模型具有可信性。如果AVE值大于0．5（AVE平方根大于0．707），說明結構變量具有較強的聚斂效度；如果AVE的平方根大于結構變量之間的相關系數，說明結構變量之間具有較強的判別效度。研究結果表明，模型具有較好的信度和效度，見表2、表3。

表2 結構變量Cronbachα值及組合信度

表3 結構變量對應的AVE值的平方根與相關系數列表

3．路徑分析。本部分進一步研究變量之間的因果關系：一是以接受度作為因變量，以創新性、互動性、安全感知、隱私感知、成本感知、有用性感知、易用性感知、社會因素為自變量的路徑分析；二是以有用性感知作為因變量，創新性、互動性、安全感知、隱私感知、成本感知、易用性感知、社會因素為自變量的路徑分析；三是以易用性感知作為因變量，創新性、互動性、安全感知、隱私感知、成本感知、社會因素為自變量的路徑分析。驗證分析結果表明模型中的18個假設都得到支持。有用性感知、易用性感知、接受度的解釋方差分別為0．461、0．212、0．716。用LISREL8．70對模型進行分析，產生本模型的擬合指數。各指數中除了GFI略小于推薦值外，均優于推薦值，顯示模型具有較好的擬合度。見表4。

表4 模型擬合指數推薦值及實際值

二、討論和啟示

（一）隱私和安全

物聯網技術符合現代社會的控制特征，并對公民的隱私和安全產生影響。物聯網不可避免會增強有關人和物的信息收集的可能性。而且，無論是通過數據所有權人還是數據合法持有人，自動決定的可能性將極大可能地創造信息失控的印象。在零售行業，如果個人身份數據和特別的產品代碼聯系在一起，存儲在RFID標簽中，零售商就能建立起顧客的檔案和顧客購買行為的檔案。這不僅能幫助零售商推導出他們顧客的購買行為習慣，還能推導出顧客獨特的健康狀況、生活方式和旅行休閑愛好等。單位組織對個人信息收集這一行為，加劇了顧客對他們自身隱私的關注，因為收集的信息有可能被第三方利用。從用戶的角度看，對于物聯網技術的實施（比如校園手機卡），用戶更多地考慮到直接的隱私威脅。

根據歐盟委員會報告［7］，66%的顧客要求商場明確標明商品是否采用了RFID標簽。74%的雇員關心雇主是否用RFID跟蹤其行為。然而，在跟蹤危險物品時，公眾更樂意接受RFID的使用。盡管物聯網RFID技術主要應用于識別物品或跟蹤貨物，但是RFID技術也可以用來直接或通過各種來源搜集個人信息。隱私問題比起設施安全更引起關注，它涵蓋網絡中個人數據的使用、存儲和采集。因此，對于公眾接受RFID來說，充分的隱私保護尤為重要。雖然隱私問題的感知是因人、因文化環境而異，取決于個人的容忍度，但是消費者對隱私問題重要性的感知逐漸增強，這可能來自于不斷增長的對互聯網、物聯網技術潛在風險的累積性認知。在物聯網技術日益浸入生活的時候，隱私重要性日益凸顯。所以隱私感知直接對物聯網技術接受度產生負相關影響。安全是一個技術含量較高以及在認知上更為深層次的命題。對于特定用戶來說，物聯網安全因素不容忽視。

雖然對信息的搜索和分析可以作出控制性的預測，但是這種預測又增加許多不確定的因素。隱私入侵而產生的反作用可能會導致虛假信息泛濫的非暴力性不合作或物理破壞監視設備的暴力革命。監控系統愈是強大，其健壯性愈是脆弱。技術基礎設施失靈，它將對經濟和社會產生災難性后果。遠程控制物體也可能導致我們變得有依賴性，并失去我們在個人層面上的優勢。隱私和安全問題可能成為物聯網社會接受問題上的一個隨時都會被引爆的炸彈。

（二）社會因素

作為社會因素的熟人評議、媒體輿論、行政建議等對物聯網技術接受的作用具有直接的引導性和培植力。從某種程度上講，物聯網技術的接受取決于社會因素。物聯網技術的應用一方面要加強各種媒體對物聯網應用的輿論宣傳和適當監督；另一方面要加強合理的非強迫式的行政建議和行政指導，凸顯政府部門在物聯網發展中的引導、指導和監管作用。技術是一種社會進程，需求僅僅是技術一個動因，并非決定因素。技術的發展程度、形式和功能取決于社會對技術的管理和控制程度。

（三）創新性

研究表明，開放的思維對物聯網技術接受的重要性，保守意識是物聯網發展的障礙。創新性對技術接受度和易用性感知有顯著的正相關影響。但創新性對有用性感知并沒有呈現的顯著正相關影響。可以作出如下解釋：基于創新性的好奇心對新事物的接受在技術應用初期的易用性方面起到一定作用。但是有用性感知是一個事實判斷。實踐是檢驗“有用”與否的重要標準。因而創新性與其他因素相比較對有用性感知的影響并不顯著。

（四）其他因素

有用性感知是技術接受度的最大影響因素。這表明，在物聯網技術接受上，用戶秉持“有用即真理”的哲學理念。易用性感知是有用性感知和接受度與用戶之間的工具性橋梁、界面和基礎設施。

成本感知對于有用性感知和接受度有直接的影響。運營商、設備制造商需要采取各種措施以降低物聯網技術的歷史成本和未來成本，需要運營商、設備制造商提高成本的透明度。物聯網技術處于發展的初級階段，如果用戶認為接受物聯網技術導致其成本超出預期，用戶接受物聯網技術的可能性就會降低。可以預測，成本是物聯網技術接受的門檻。

物聯網是互聯網的延伸和演進：物聯網不僅僅限于以計算機作為互聯終端，它還將其他任何物納入互聯的網絡世界，形成無處不在的網絡。互動性是互聯網的生命源泉，沒有互動性就沒有互聯網。以此演繹，沒有互動性也沒有物聯網。互動性是物聯網技術應用成熟的標志。與用戶互動的能力作為關鍵信息來源，成為商業模式的重要因素。

物聯網是多種技術的融合和創新。如果用戶不需要改變相關配置來配合新技術的應用，就越有可能提前接受該技術。兼容性成為物聯網技術應用成敗的技術關鍵。

樣本是本文的一個的局限。未來的研究應通過從不同的人群收集數據進行調節變量來進一步檢驗和確證該模型。

［1］ Duquennoy S，Grimaud G，Vandewalle J．The Web of Things：interconnecting devices with high usability and performance［C］∥Embedded Software and Systems，2009．ICESS＇09．International Conference in Zhejiang on 25－27 May，2009：323－330．

［2］ Agarwal R，Karahanna E．Time flies when you＇re having fun：Cognitive absorption and beliefs about information technology usage［J］．MIS Quarterly，2000，24（4）：665－693．

［3］ Korzaan M L．Going with the flow：Predicting online purchase intentions［J］．The Journal of Computer Information Systems，2003，43（4）：25－31．

［4］ Zhang Xiaoni，Prybutok V R，Koh C E．The role of impulsiveness in a TAM－based online purchasing behavior model［J］．Information Resources Manage－ment Journal，2006，19（2）：54－68．

［5］ Hossain，Muhammad M，Prybutok，Victor R．Consumer Acceptance of RFID Technology：An Exploratory Study［J］．IEEE Transactions on Engineering Management，2008，55（2）：316－328．

［6］ 吳標兵．物聯網用戶接受行為影響因素探究［J］．四川省干部函授學院學報，2011（3）：82－85．

［7］ Commission of the European Communities．Results of the public online consultation on future radio frequency identification technology policy［EB／OL］．http：∥ec．europa．eu／information＿society／policy／rfid／documents／rfidswp＿en．pdf，2007．

Empirical Research on User Acceptance of Internet of Things

WU Biao－bing
（School of Philosophy，Wuhan University，Wuhan 430072，Hubei，China）

As a kind of technological phenomenon，Internet of Things（IOT）origins from the technology of information and communication．This paper proposes a user acceptance model of influencing factors of Internet of Things by means of Structure Equation Modeling（SEM），which is based on the original Technology Acceptance Model（TAM）．The purpose of this effort is to develop and test a theoretical model through empirical analysis that contextualizes the technology acceptance model within the context of Internet of Things．The result shows that personal innovativeness，interaction，perceived security，perceived privacy，perceived cost，social factors，perceived usefulness，and perceived ease of use are significant predictors contributing to explain user acceptance of Internet of Things．All hypotheses have been confirmed．

internet of things；user acceptance；influential factors；user acceptance model

C39

A

10．3963／j．issn．1671－6477．2012．03．007

2012－02－10

吳標兵（1976—），湖北省黃梅縣人，武漢大學哲學學院2009級博士生，主要從事科學社會學和軟科學研究。

中央高校基本科研業務費專項基金（113－275557）

（責任編輯 易 民）