COVID-19应对：数字技术接受与使用的影响因素分析

"这篇研究文章探讨了在COVID-19大流行背景下，如何通过UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）框架分析影响公众接受和使用数字化应对技术（CDTT）的行为意向（BI）。文章指出，表现期望（PE）、促进条件（FC）和社会影响力（SI）是关键的预测因素，而年龄、性别和非自愿使用等变量则对BI的影响不显著。政府期望和福利（GEB）也被认为可以提升BI。研究建议政策制定者和监管机构应关注这些激励因素，提高公众对CDTT的接受度和使用率，并确保技术在各个社区的可访问性。该研究结果对于规划和实施COVID-19的数字化防控策略具有指导意义。" 本文的核心知识点包括： 1. **UTAUT框架**：UTAUT（统一技术接受和使用理论）是一种被广泛用于解释和预测用户对新技术接受和使用行为的理论模型。它考虑了多种因素，如绩效期望、努力期望、社会影响、个人创新倾向等，来预测用户的行为意向。 2. **行为意向（BI）**：行为意向是指个体对执行某一特定行为的可能性和意愿的度量，是预测实际行为的重要指标。在本研究中，BI是指人们使用COVID-19数字化应对技术的意愿。 3. **关键预测因素**：研究发现，**表现期望**（PE）是指用户预期使用技术能带来绩效提升，**促进条件**（FC）涉及使用技术的便利性和支持性环境，**社会影响力**（SI）指他人的看法和行为对个体的影响，这三个因素对BI的形成有显著影响。 4. **非显著影响变量**：尽管年龄、性别和非自愿使用等因素在某些理论模型中可能影响技术接受，但在当前研究中，它们对BI的影响并不显著，可能是因为CDTT在早期阶段的普及度和可达性有限。 5. **政府期望和福利**（GEB）：政府的支持和提供的福利能够增强公众的BI，从而推动CDTT的接受和使用。 6. **决策和规划启示**：研究结果强调，政策制定者应关注PE、FC、SI、OIB（组织影响行为）和GEB，以设计有效的策略促进CDTT的采用，同时提高公众对其可用性和重要性的认识。 7. **数字化应对COVID-19**：在COVID-19大流行期间，数字技术的应用至关重要，如追踪应用程序、远程医疗、在线教育等，这些都要求公众的广泛接受和使用，以增强防控效果。 该研究通过UTAUT框架揭示了影响公众接受COVID-19数字化应对技术的关键因素，为政策制定和技术创新提供了理论依据，以优化技术的采纳并提高公共卫生响应效率。