本期為大家介紹在社會等領域廣泛應用的理論模型——任務科技配適模型(Task-Technology fit model)。
什麼是任務科技配適模型？
Goodhue and Thompson (1995)提出了任務科技配適模式
(TTF)，認為資訊系統之成功與否，應視資訊系統之功能可否契合使用者之任務需求。若資訊系統提供有效支援，將可增進使用率，並提昇使用者之工作績效。任務特徵、科技特徵等層面為會影響任務科技配適度的前置因子。而任務科技配適模式可以正面影響使用者的個人績效與容易被使用者所實際使用。
模型圖：
模型出處：
Goodhue, D. L., & Thompson, R. L.
(1995). Task-technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19(2), 213-236.
模型變數:
1.
自變數：任務特徵、科技特徵。
2.
中介變數：任務科技配適。
3.
依變數：績效影響、實際使用。
任務科技配適模型認為一個人做出某種行為受到以下要素影響：
◆任務特徵(Task Characteristics)
定義：能夠促使使用者加重對資訊科技倚賴的某些觀念。
EX：我需要儘快查詢到我想要的高鐵班次。
◆科技特徵(Technology Characteristics)
定義：科技是指個人用以完成任務所使用的工具。
EX：高鐵的APP可以提供快速蒐尋班次的功能。
◆績效影響(Performance Impacts)
定義：當有高的任務－科技適配度時會直接影響績效的提昇。
EX：我因為使用高鐵APP而提高蒐尋高鐵班次的效率。
◆任務科技配適(Task technology fit theory)
定義：所要達到的任務與所使用的科技是否配適。
EX：我認為使用高鐵APP是查找高鐵班次的好工具。
◆實際使用(Utilization)
定義：有高的任務科技適配度會使得使用率上昇。
EX：我會實際使用高鐵APP。
文章推薦
本期，為大家推薦3篇應用任務科技配適模型的TSSCI論文，觸類旁通，總有一篇啟發你的學術靈感！
雲端CRM
系統持續使用意圖之實證研究：整合任務-科技適配模式與體制理論
陳至柔、吳如娟、林松江(2016)
電子商務學報，18(1)，1-40
關鍵字：軟體即服務；雲端CRM 系統；任務-科技適配模式；體制理論；體制壓力
摘要：顧客關係管理（CRM）已成為企業重視的經營議題，根據Gartner 公司的研究報告預測，軟體即服務（SaaS）在大多數企業應用軟體市場中將變得越來越重要。過去以CRM 系統為主的相關研究大多著重在系統服務品質上的研究，少有對於SaaS 之任務-科技適配度及企業所面對的體制壓力與雲端CRM 系統使用意圖間之關係進行深入探討，因此本研究結合此兩理論，探討雲端CRM 系統之任務-科技適配度及企業客戶所面臨的體制壓力，對知覺有用性、使用滿意度與持續使用意圖的影響。本研究以使用雲端CRM系統超過三個月之企業客戶為研究對象，共回收185 份有效問卷，並使用SmartPLS2.0軟體進行模式驗證與假說檢定，實證結果顯示多數假說均受到支持。根據研究結果，提出管理意涵及實務建議供相關業者參考。
決策支援系統使用績效之實證研究：結合任務－科技適配與資訊系統成功模
劉籹、黃興進、廖則竣(2010)
劉籹、黃興進、廖則竣(2010)
電子商務學報，12 (3)，407-430
關鍵字：決策支援系統；任務－科技配適度模式；資訊系統成功模式；績效；滿意度
摘要：任務－科技適配模式和資訊系統成功模式是MIS 文獻中兩個重要的模式，這兩個有很強理論基礎的模式解釋了資訊科技的使用與使用者績效之關係，任務－科技適配模式主要強調使用者的任務需求和資訊科技特性的適配性，而資訊系統成功模式則強調資訊品質、系統品質及服務品質對使用者績效的影響。本研究以任務－科技適配與資訊系統成功模式為基礎，發展並驗證一個決策支援系統成功模式。本研究總共發放500 份問卷給銀行的中階主管，回收212 份有效問卷，有效回收率為42.4%。資料分析使用路徑分析法來驗證我們提出的模式，此整合模式比各別單一模式提供更強的解釋力，研究結果顯示資訊系統品質、服務品質、任務－科技適配度是決策支援系統成功之重要影響因素。
消費前資訊搜尋之網站接受度
吳玲玲(Ling-Ling Wu) ； 李藍瑜(Lynne Lee) ； 蘇席儀(2008)
資訊管理學報，15(3)，227 - 250
關鍵字：科技接受度模型；科技適配理論；經驗性商品；搜尋性商品；消費前之資訊搜尋
摘要：網際網路是現今消費者與商家間溝通的重要媒介，越來越多的消費者希望在決定是否購買產品前，先在網站上作消費前的資訊搜尋；然而多數的研究結果顯示，消費者對於商業網站的評價與接受度是非常低的，消費者的不滿來自於網站功能的不足或是難以找到所需資訊。因此本研究試圖提出網站接受度模型，以探究消費者對於使用網站來做消費前資訊搜尋的接受度。網站接受度模型是以科技接受模型與科技適配理論為理論基礎，主要提出以商品種類（例如：搜尋性商品或經驗性商品）做為此模型的調節變數，此外並結合成本效益架構來進一步解釋消費者在進行消費前資訊搜尋的行為。本研究採取實證研究法，總共回收254份有效問卷；分析結果支持本研究所提出的網站接受度模型，並且顯示商品種類為影響消費者做消費前資訊搜尋之非常重要的調節變數。
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