Z世代移动支付行为:UTAUT模型的扩展研究——影响因素与行为意图

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本研究探讨了"影响 Z 世代采用移动支付方式的因素:扩展的 UTAUT 方法"这一主题,针对的是近年来快速发展的金融技术背景下,互联网普及如何推动新一代消费者——Z 世代——转向移动支付作为主要的交易手段。Z 世代因其与互联网的深度交互,对新技术的接受度和使用习惯具有显著影响。 研究采用了扩展的统一理论(UTAUT)模型,这是一种广泛应用于技术采纳和使用行为分析的框架。该模型关注五个关键变量:绩效预期(Performance Expectancy)、社会影响(Social Influence)、便利条件(Facilitating Condition)、感知享受(Perceived Enjoyment),以及信任(Trust)。研究在雅加达及其周边地区(JABODETABEK)选取了100名Z世代受访者进行调查,通过偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)进行数据分析。 结果显示,绩效预期与Z世代对移动支付带来的效率和效果的期待紧密相关,它被认为是影响他们选择移动支付的重要驱动力。社会影响则揭示了同龄人、家庭和社区对移动支付的推荐或批评对决策有显著影响。便利条件,包括移动支付的易用性和与现有支付方式的兼容性,也被证实是决定性因素。感知享受,即用户对移动支付使用过程中的愉快体验,也对行为意向产生积极影响。最后,信任是任何在线交易的基础,对于移动支付尤其如此,一个安全、可靠的平台是Z世代愿意接受并频繁使用的关键。 然而,Effort Expectancy(使用努力期望),即用户对使用移动支付所需投入精力的预期,未显示出显著的影响。这可能表明,尽管技术的便捷性是吸引Z世代的关键,但他们更倾向于选择操作简单、节省时间的支付方式。 本研究的贡献在于,通过扩展UTAUT模型,提供了关于影响Z世代接纳移动支付作为在线购物工具的行为意图的具体因素证据。这对于理解这个新兴市场的需求,以及企业如何优化产品设计和服务以迎合Z世代的消费行为至关重要。研究结果有助于政策制定者、金融机构和科技公司制定有效的市场策略,以促进移动支付的普及和进一步创新。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。