近年來國外技術接受模型研究綜述

顏端武 劉國曉

〔摘 要〕技術接受模型是解釋和預測人們對信息技術接受程度的基礎理論。本文主要對近年來國外技術接受的研究進行系統性總結分析。首先總結了技術接受模型的不同應用領域和不同用戶群體對技術接受的影響；接著綜述了技術接受模型中關鍵變量之間的關系，對感知有用性和感知易用性的測量，以及影響感知有用性和感知易用性的外部因素。最后指出了現有研究的不足以及今后研究的方向。

〔關鍵詞〕技術接受；研究綜述 ；影響因素；感知有用性；感知易用性

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１２．０２．０４１

〔中圖分類號〕Ｇ２０１ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１（２０１２）０２－０１６７－１１

Overview on International Research of Technology Acceptance ModelsYan Duanwu Liu Guoxiao

（School of Economics & Management，Nanjing University of Technology，Nanjing 210094，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕The technology acceptance model is the basic to explain and predict the acceptance of end users towards information technology.This paper systematically summaried the recent international research of technology acceptance models.First,the influence of different information technology and the end users was summarized;then,concluded the relationship of critical concepts in the TAM,the measurement of PE and PEOU and their influencing factors.The shortcomings and the research directions of TAM were put forward in the end.

〔Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ〕technology acceptance;research overview;influencing factors;PU;PEOU

技術接受模型（Technology acceptance model，TAM）是目前信息系統研究領域中最優秀的技術接受理論之一，由于其模型結構簡單和各種實證研究對其價值的證實，技術接受模型被廣泛應用于研究對各種信息技術的接受［１］。例如，從辦公自動化系統到搜索系統、數字圖書館，從對各種開發框架、開放資源的使用到對各種管理系統，以及最近幾年來出現的在線學習系統、ERP以及各種娛樂系統，技術接受模型的應用范圍越來越廣。

然而對于不同的用戶群體及其不同的信息技術，TAM的表現形式、影響因素及其預測效果差別很大［２］。而且在這些模型之中，結構變量關系以及得出的結論并不一致(e.g.,Lee et al.,2003；Legris et al.,2003)。因此，需要對這些研究做系統的分析。基于此，本文就技術接受研究概況以及不同研究環境下的主要影響因素、變量做全面的比較分析，最后做簡要總結，并指出研究的不足及今后相關領域進一步研究的方向，為以后的研究提供借鑒、參考的價值。

１ 經典技術接受模型的拓撲結構

信息技術的實施投入成本高，但是其成功率并不高。為此，學者們紛紛從不同的視角，對于不同程度水平的技術接受進行研究，以此來解釋對IT接受感知和行為：TAM(Davis,1989；Davis et al.,1989)［３－４］，計算機自我效能(Compeau and Higgins,1995a,b)［５－６］，任務技術匹配(Goodhue,1995；Goodhue and Thompson,1995)［７－８］，動機模型（Motivational Model）(Davis et al.,1992)［９］。這些模型已經在IS領域中得到認可，其中最重要的便是技術接受模型。

技術接受模型是Davis［３］運用理性行為理論(theory of reasoned action)研究用戶對信息系統接受時所提出的一個模型，自從提出以來被充分驗證，廣泛應用，是信息技術接受研究領域中影響最大、最優秀、最穩健、精簡和易懂的理論模型之一［１０－１４］(Venkatesh & Davis,2000；Venkatesh et al.2003；劉文雯等2005；魯耀斌和徐紅梅,2006；孫建軍等,2007）。它包含兩個主要的決定因素：①感知有用性(perceived usefulness，PU)，反映一個人認為使用一個具體的系統對他工作業績提高的程度；②感知的易用性(perceived ease of use，PEOU)，反映一個人認為容易使用一個具體的系統的程度。技術接受模型認為，系統使用是由行為意圖決定的，而行為意圖由想用的態度和感知有用性共同決定的，想用的態度又由感知有用性和感知易用性共同決定，感知有用性又由感知易用性和外部變量共同決定，而感知易用性是由外部變量決定的，外部變量又包括系統特征、用戶特征、任務特征、組織特征、管理特征等等［３］。圖１ 技術接受模型

有許多的研究對技術接受模型進行證實(Davis,1989；Davis et al.,1989；Adams et al.,1992)［３－４，１５］，擴展(Venkatesh and Davis,2000；Igbaria et al.,1997；Venkatesh,2000；Viswanath and Davis,2000)［１０，１６－１８］，或者與其它模型做比較(Davis et al.,1989；Mathieson,1991；Venkatesh and Davis,2000)［４，１８－１９］。總而言之，這些模型有助于我們對于用戶接受感知和行為的理解。對技術接受理論的比較總結不難發現，TAM作為演變結構的核心經歷了4種類型的修改與完善。圖２ 技術接受模型的演變

２０１２年２月第３２卷第２期近年來國外技術接受模型研究綜述Ｆｅｂ.，２０１２Ｖｏｌ.３２ Ｎｏ.２①對于外部因素的總結，比如之前系統使用經驗［２０－２１］，和個體計算機效能［２２］。

②為了增加TAM的預測能力而從其它理論引入而來的，這些包括期望［２３］，任務技術匹配［２４］，風險和信任等。

③具體情景下的調節因素，比如性別［２５］、文化［２６］和技術特點等。

④結果性的測量，比如態度［２７］、和實際的使用行為［２８］等。

２ 技術接受模型的研究概況

為了對現有研究，特別是國外的技術接受模型研究概況進行更好的理解，本研究進行了全面系統的搜集，其來源主要是Science Direct以及ACM Portal，并結合微軟學術搜索、Google學術搜索，用關鍵詞“Technology acceptance model or TAM”在關鍵詞、標題和摘要之下進行搜索，為了更好的研究，將時間限制在2001-2011年，共搜索到460篇文章，其年限分布如圖３所示，從年代分布圖可以看出，技術接受模型受到廣大研究者的注意，已然成為了該領域學術研究的熱點。

２.１ 技術接受模型的應用領域

技術接受模型自從提出之后就受到研究者的充分關注并被應用于研究各種信息技術（如圖４），因此，需對技術圖３ 技術接受模型研究2001-2011年代分布圖

接受模型的研究應用領域進行總結。Lee et al（2003）在分析307余種信息技術后把信息技術分成溝通類、通用目的類、辦公系統類和專業類［２９］。William R.King（2006）通過回顧信息技術接受的研究，將其分成4種使用類型，分別是工作任務應用、辦公室應用、一般使用和因特網使用。通過元分析結果發現，因為工作相關應用和辦公應用非常相似，所以可以將其歸為一類［３０］。Chun Hua Hsiao（2011）通過共被引分析的方法，將技術接受模型的研究領域分為：與任務有關的信息系統、e-commerce以及娛樂性質的系統［３１］。不難發現，這些分類方法分類具有共同點，其中與任務有關的系統與工作相關、辦公系統非常相似。另外，娛樂性的系統最近幾年成為研究的熱點。結合所搜索到的資料，本文將技術接受的研究領域分為：任務相關的系統、Internet和e-commerce以及娛樂性質的系統。圖４ 技術接受模型研究趨勢

２.１.１ 與工作任務相關的系統

信息系統最主要目的是改善工作績效提高工作效率，與工作任務相關的系統包括自動化軟件（比如，電子數據表、文本編輯），辦公系統（比如，文字處理、電子數據表以及數據庫等），系統開發（比如程序設計工具、軟件維護工具），以及交流系統（比如，e-mail，語音郵件、移動電話、面對面的交流）(Legris,Ingham,& Collerette,2003；Lim,Lee,& Nam,2007)。

對于與工作任務相關的系統，研究結果顯示感知有用比感知易用對實際的使用具有更強的積極影響(Hong et al.,2001；Igbaria et al.,1997；Karahanna & Straub,1999；Ong et al.,2004)［３２－３４］。除此之外，在用戶的接受過程中還受到自我效能、相關性以及技術支持等因素的影響。

２.１.２ Internet和E-commerce

對于Internet使用的增加和全球化的E-commerce導致研究者對E-commerce的關注(Gefen,Karahanna,& Straub,2003b；Heinze & Hu,2006；Lin,2006；Morgan & Hunt,1994)［３５］。許多的理論和實證研究都在試圖找出諸如信任等影響用戶接受的因素，以此吸引網絡用戶來購買更多的產品(Grant,& Edgar,2007)。對于E-commerce，信任似乎是最重要的，因為它是許多關系的關鍵(Morgan & Hunt,1994)［３６］。目前對信任的研究已經從早期的單維度研究轉向為對消費者隱私和信息安全兩個方面。

哈佛大學學者Raymond A.Bauer(1960)首次將“感知風險”的概念從心理學引入消費者行為學研究［３７］。Heijden(2003)結合ATM模型檢驗感知風險對網上購買態度與行為意圖的響關系，研究采用學生在實驗室情景模擬方式，對兩個網上CD商店分別收集關數據，使用結構方程模型驗證得出：感知風險對網上購買態度存在負向的顯影響，路徑系數分別為-0.70。Tan（1999）指出消費者對風險的態度將影響消費意圖。因此，一系列能夠降低風險的因素影響消費者的購買意圖。

２.１.３ 娛樂性質的系統（hedonic system）

Vander Heijden(2004)將信息系統分為生產信息系統和娛樂信息系統［３９］。娛樂性質的系統注重于系統的新奇與娛樂方面，比如，有關時尚或者一些消遣的網站，即時短信服務，在線游戲，在線購物或者移動服務等。

用戶使用娛樂性質的系統關注其精神方面，主要通過有趣的網站、PDA、特別是移動電話等尋求多種感官感受(Bruner & Kumar,2005；Holbrook & Hirschman,1982；Hsu & Lu,2004；Van der Heijden,2004；Yu et al.,2005)［４０］。因此，在這一應用領域，在形成使用態度時，內在的動機因素，比如趣味性和易用性比有用性更重要(Moon & Kim,2001；Van der Heijden,2004)［４１］。交互性網站的視覺吸引力對于鼓勵人們充分參與，比如在線游戲、網上沖浪、簡單的瀏覽或者購物都具有重要影響(e.g.,Hsu & Lu,2004；Lin & Lu,2000；Nysveen et al.,2005；Saade & Bahli,2005；Shang et al.,2005；Van der Heijden,2004)［４２］。

２.２ 對于不同用戶群體的技術接受研究

技術接受模型針對不同的使用者也展開了大量研究，如學生（Adams et al.,1992；Chakraborty et al.,2008）［４３－４４］、教師（Lewis et al.,2003）［４５］、醫生（Ilie et al.,2009）［４６］、知識工人（Thompson et al.,1994）［４７］、公務員（Bhattacherjee & Sanford,2006）［４８］、IT開發者（Hardgrave et al.,2003）［４９］、雇員（Shih,2004b,2004a）、老年人（Lam & Lee,2006）［５０］、家庭（Brown & Venkatesh,2005；Shin,2009）、消費者（Hong & Tam,2006；Hong et al.,2006）［５１］；在各種不同研究時間、針對不同研究樣本應用在不同的研究背景下的研究表明，TAM模型中的量表和預測關系具有相對穩健性，對使用行為解釋能力非常卓越。但同時也發現對于不同的用戶群體，模型中的影響關系統計顯著性、方向和大小有一些不一致。這些不同研究情況下產生的不一致結果也正是表明了研究的情景在用戶技術接受過程中起了重要的作用（Davis et al.,1989；Taylor & Todd,1995b）。因此，有必要研究對于不同的用戶群體調節因素所發揮的作用，從而揭示研究結果不一致背后的原因（Adams et al.,1992；Lucas & Spitler,1999；Venkatesh et al.,2003）［１１］。這些調節變量主要包括人口統計學變量，諸如性別(Gefen & Straub,1997；Venkateshetal.,2000)［５２－５３］、年齡(Venkatesh et al.,2003；MorriSetal.,2005)［５３－５４］、使用經驗(Taylor & Todd,1995a；venkatesh & Bala,2008)［５５－５６］。

性別漸漸的從IT行為研究中消失(Gefen and Straub,1997)。然而，研究顯示，在決策制定過程中，男人和女人的表現是不一樣的(Venkatesh and Morris,2000)［５７］。性別的兩大差異對于用戶接受研究非常重要。首先，男人比女人更加務實更具有工作導向(Minton and Schneider,1980)和成就需求的動機(Hoffman,1972)，所以更易受到感知有用性的影響。Venkatesh and Morris(2000)的研究顯示，男人更易受到PU的影響而女人更易受到PEOU的影響［５７］。其次，與男人相比，女人具有更高的計算機焦慮和較低的計算機自我效能，因此女性對感知易用性更為看重(Venkatesh and Morris,2000)［５７］。Venkatesh et al.(2003)研究得出性別調節PU和BI以及PEOU和BI之間的關系［１１］。

學者們已經開始關注年齡與其他變量間的高階調節效應對信息技術接受的影響，單一年齡的調節作用背后機理已經比較明確。Venkatesh et al.(2003)發現年輕人比老年人更加注重外在的獎勵（和PU類似）［１１］。所以年輕人相對于年老人而言覺得感知有用性更重要。此外，隨著年齡地增長，人們越來越難處理復雜的刺激和分配注意到工作上，所以年老人更看重感知易用性。同時，當年齡變大時，更會有歸屬的需要，也就更有可能遵照別人的意見，相比年輕人相對少了自主性的需求，這就是年老人更容易受到主觀規范影響的原因。心理學的研究老年人比年輕人更容易聽從別人的意見(Evans et al.,1979；Cook and Wall,1980)。

一般來說，現在的模型對有無經驗的用戶來說都是適用的，但是現有的研究也證實了對于有無經驗的用戶來說，PU、PEOU對BI之間的關系也是不一致的。當用戶使用經驗增長時，感知易用性對于感知有用性的影響增大（Venkatesh & Bala,2008）［５６］。另外，當用戶習慣于系統并且獲得很多經驗時，感知易用性對行為意向的影響將退到后臺因為用戶會有更多的關于如何使用系統的知識，此時用戶會認為感知易用性對他們使用行為意向的重要性降低了(Venkatesh & Bal,2008）［５６］。最后，行為意向和使用行為之間的關系對于越有經驗的用戶越強，這是因為有經驗的用戶會根據之前的經驗知識來決策使用行為(Taylor & Todd,1995a)［５５］。

３ 技術接受模型中關鍵變量的研究

在上述研究中，將技術接受模型的研究對象分為：與任務相關、基于Internet和E-commerce以及娛樂性質的系統。使用技術的目的對用戶接受有很大的影響。由于任務相關的信息系統其主要作用在于提高用戶的工作表現，它將繼續在TAM的研究之中占據重要位置。因此，本文選取以任務相關系統為研究對象的技術接受模型作為主要分析研究對象。為此對所查找到的文章進行了嚴格細致的篩選，選擇的標準有以下幾點：①所選來自于世界公認的知名雜志②利用技術接受模型，進行實證研究并詳細的說明③研究的內容為，在自愿的情況之下，個體層面對任務相關的系統的接受。最后篩選出38篇文章，進行詳細的分析。

３.１ 模型中關鍵變量之間的關系

技術接受模型中的兩個關鍵因素是感知有用性和感知易用性，大量的研究已經證實了主要變量之間的關系，表1對此進行了總結。

在38篇文章之中，進行了30次得實驗研究。通過┍恚笨梢鑰闖觶第一，研究的結構變量差異很大。對于用戶接受的指標，有的研究用態度，有的研究用行為意圖（Namkee Park（2009），Soussan Djamasbi（2010））［６６］；也有的用實際的使用（R.Arteaga Sánchez（2010），Erik M.van Raaij（2008），Indranil Chakraborty（2008））。其次，主要的變量關系彼此之間并不一致。比如，在有的研究中，PEOU對BI具有重要影響，而在有的研究中卻不然，比如，Kyootai Lee（2011），Namkee Park（2009）［６６］。

將表１總結成圖２（圖中數字表示支持變量之間關系的研究數量）。由圖２可以看出，TAM中變量之間的關系都比較顯著。其次，變量之間的關系并不十分一致，主要體現在感知易用性上。再次，變量之間關系強度并不一致。比如，PU對AT，BI和實際的使用的影響強于PEOU。圖５ 技術接受模型中主要變量之間關系總結

３.２ 感知有用性

感知有用性是用戶對于使用技術能夠帶來的工作績效提高的認識。這與動機模型（Motivation Model，MM）中的外在動機（Extrinsic Motivation），個人計算機利用模型（Model of PC Utlization）中的工作適合性（Job-Fit），創新擴散理論（Innovation Diffusion Theory）中的相對優勢（Relative Advantage），社會認知理論（Social Cognitive Theory）中的產出期望（Outcomes Expectations）作用一致（李霆等，2005）。它已經被證實是影響用戶技術接受非常重要的因素。如表１所示，在此次所研究的文獻中，有30篇研究都證實了PU，及其PU對AT、BI和實際的使用的影響。它在其它模型之中也起著非常重要的作用。比如，計算機自我效能和動機模型，眾多研究者已經從不同的角度證實PU在用戶形成AT或者BI時具有重要作用。

表２總結了對PU的測量，可以看出對有用性的測量主要包括：①提高用戶的生產率；②改善工作績效；③提高工作效率；④使工作變的更容易；⑤更快的完成任務；⑥總之對對用戶的工作是有用的，并獲得了很高的測量信度。

３.３ 感知易用性

與感知有用性不同的是，感知易用性對態度、行為意圖的影響并不一致，圖２所示。這種不一致說明，其它的調節因素影響PEOU與AT、BI和usage之間的關系。Matthew K.O.Lee et al（2005）認為感知愉悅性是調節變量，影響用戶對態度和意圖的感知。Kyootai Lee et al（2011）在對用戶信念的動態研究過程中發現，感知易用性并沒有隨著時間而進行重大改變，可能的原因是用戶對Excel的使用經驗。隨著用戶經驗的增多，系統的易用性對用戶來說變得并不重要［５８］。

PEOU對PU的影響關系是比較一致的(Davis,1989；Davis et al.,1989；Mathaylor and Todd,1995a,b；Szajna,1996；Venkatesh and Davis,2000)。如圖２示，在29篇研究之中，PEOU和PU之間的關系比較顯著。

對PEOU的測量，以下幾項是經常用到的：①容易學習操作信息技術；②容易利用信息技術做想做的事情；③和信息技術的交互是靈活的；④與信息技術的交互過程是清晰易懂的；⑤容易嫻熟使用信息技術；⑥總之，是比較容易操作的。具體見表３所示。

３.４ 外部變量

最初的TAM模型對使用者接受和使用信息技術提供了頗有價值的洞察力，主要聚焦于技術接受的決定因素，也就是感知有用性和感知易用性，而沒有闡述這兩個用戶感知是如何形成的（Mathieson,1991）。Chin & Gopal(1995)明確指出影響感知有用性和感知易用性的前置因素將更好地理解使用者技術接受。為了解決TAM模型中存在的上述局限性，許多學者開展了相關研究，增加了一些外部變量來擴展TAM模型(Venkatesh & Davis,1996；Lee et al.,2003)。

基于上述的討論，我們對于前人研究所提到的外部因素進行了總結。主要研究了6種外部變量，具體見表４所示，主要是自我效能、感知娛樂性、主觀規范、計算機革新性、相關性和技術支持。

３.４.１ 自我效能

自我效能，是個體對自己能否執行某一任務或者行為的信念。Maxwell K.Hsu（2009）在統計學軟件接受的中研究中發現，自我效能影響感知有用性。Kyootai Lee（2011）在對excel2010的研究中發現，無論是在接受的初期，還是在接受的后期，自我效能都對PU和PEOU具有決定性的作用［５８］。對于自我效能的測量，一般通過以下幾個方面：（1）我能獲取系統的內容；（2）我能隨意的駕馭系統的內容；（3）在不被告知怎樣運用的情況下，我可以很好的使用系統；（4）我能夠解決系統引起的問題，如果有用戶手冊，我能夠很好的運用。

３.４.２ 感知娛樂性

感知娛樂性(Perceived Enjoyment，PE)，除去可以預期的績效結果，個人感覺他／她在與網絡的交互作用中的愉悅快樂程度。以往用戶對于信息技術的評價和接受主要從認知的方向來研究(Davis 1989；Goodhue 1995；Venkatesh et al.2003)。在心理學、市場營銷學、行為組織學等領域，情感已經被證實對社會判斷、消費偏好和工作滿意度等方面有深遠影響(e.g.,Forgas,1995；Weiss,2002；Weiss,Nicholas,& Daus,1999；Zajonc,1980；Zajonc & Markus,1982)。最近，信息系統領域的研究者已經通過各種各樣的視角來研究信息技術的情感方面因素。

Alexander Serenko（2008）研究得出愉悅性對易用性有影響，也即那些發現系統有趣的用戶就會覺得系統比較容易使用［５９］。Mun Y.Yi et al（2003）在網絡系統的環境之下研究發現，愉悅性對形成有用性的影響作用強于對易用性的影響［６０］。Matthew K.O.Lee et al（2005）證實了愉悅性對態度和行為意圖具有調節作用。Soussan Djamasbi（2010）研究了積極的情緒對技術接受模型的影響，結果顯示積極的情緒對于決策支持系統具有影響。對于管理人員的啟示就是可以創造出一種快樂輕松的氛圍，讓員工更好的對系統進行接受與使用［６１］。從上述研究可以看出，對感知娛樂性的研究逐漸增多。

３.４.３ 個人革新性

在信息技術領域，個人革新性可被定義為用戶對新的信息技術愿意嘗試的程度(Agarwal and Prasad,1998)，它已經受到了學者們充分的關注與研究(Limayem et al.,2000；Karahanna et al.,2002；McKnight et al.,2002；Thatcher and Perrewe,2002)。

Erik M.van Raaij et al（2008）發現個人革新性與感知易用性緊密相關，但對有用性卻沒有太大影響，較高的革新性能夠幫助用戶容易的操作系統［６２］。Schillewaert et al.(2005)研究結果表明，對于自動銷售系統的接受，個人革新性僅對感知易用性有影響［６３］。Lewis et al.(2003) 在學校對網絡技術的接受中，個人革新性對PU和PEOU均具有影響［４５］。眾多研究結果表明個人革新性對感知易用性的影響較大。

３.４.４ 相關性

相關性，也就是系統能成功的提供用戶所需信息的匹配程度(Vaidyanathan,Sabbaghi,& Bargellini,2005)。相關性和用戶對系統有用性的判斷密切相關(Schamber,Eisenberg,& Nilan,1990；Shih,2004；Thong et al.,2002；Venkatesh & Davis,2000)。當用戶發現系統和自己的任務有關時，他就會覺得系統是有用的。Paul Jen-Hwa Hu et al（2003）研究得出，工作相關性是老師對PPT接受時感知有用性的最重要的決定因素，在培訓前后的不同階段，其路徑系數分別達到0.78和0.69［６４］。Hung-Pin Shih（2004）在對網絡使用行為的研究中，將相關性作為信息需求階段的主要影響因素［６５］。Namkee Park et al（2009）在對發展中國家數字圖書館的技術接受的研究發現，ICT實施不成功的主要原因就是系統提供的內容與當地用戶的需求之間不匹配。而且相關性也影響感知易用性［６６］。

３.４.５ 技術支持（幫助）

Ralph(1991)將技術支持定義為幫助用戶解決有關軟件和硬件的問題。技術支持不僅會幫助用戶解決困難，而且會讓用戶產生滿意并產生積極使用的意圖。R.Arteaga Sánchez(2010)結果證實技術支持對感知易用性和感知有用性有直接的影響，這和Ngai et al.,(2007)的研究結論一致。Namkee Park et al(2009)認為信息系統本身并不能讓用戶對其接受與使用，然而，幫助在數字圖書館的使用具有決定性的作用［６６］。

４ 總 結

隨著新興信息技術的不斷發展，用戶信息技術接受早已并且仍是當前管理系統領域研究的熱門主題，眾多學者對用戶技術接受模型進行提煉、擴展和整合。對前人研究系統性的分析和整合，有助于增進我們理解影響用戶技術接受的因素以及它們之間的關系。

首先，通過對技術接受模型的綜述不難看出，用戶信息技術接受過程中包括2個重要要素：（1）用戶，也就是信息技術的使用主體；（2）技術，也就是使用對象。因此，學者們對不同的使用者和不同類的信息技術對用戶技術接受的影響進行了研究。其次，從現有研究來看，對感知有用性和感知易用性，以及其外部變量的研究非常多，這對管理實踐提供了一定的行動指南。但是單純的基于個體用戶靜態、局部研究分析并不能很好的理解信息技術接受過程中存在的障礙。信息技術的接受和使用并不是一個單一的行為活動，而是由一系列的活動構成的動態過程。如何動態的描述和理解用戶技術接受的過程和本質是技術接受研究面臨的問題。

總之，用戶使用各種信息技術與信息系統不僅僅是對系統的接受，更重要的是對提供的內容及服務的接受，讓用戶成為其忠誠用戶。因此，如何以用戶為中心，從動態的過程角度來研究在用戶使用信息技術時的認知以及心理活動將會成為未來技術接受研究的主流方向之一。

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