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Analysis on Technical and User Characteristics of Generative AI Users’ Intentions in China

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  • 발행기관
    한국정보기술응용학회 바로가기
  • 간행물
    JITAM 바로가기
  • 통권
    Vol.32 No.5 (2025.10)바로가기
  • 페이지
    pp.75-96
  • 저자
    Yue Li, Jungmann Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A475926

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원문정보

초록

영어
This study takes the technology acceptance model (TAM) as the theoretical basis, combines the unique technical attributes of generative AI, and constructs an extended model of AI technical and user characteristics, perceived usefulness and ease of use, and continuous use intention. Hypothesis testing confirmed that the Technology Acceptance Model (TAM) applies to generative AI, with Perceived Usefulness (PU) and Perceived Ease of Use (PEOU) being the strongest factors determining continued usage intention. PEOU was positively predicted by user traits (AI literacy, experience) and two technical features (interactivity, creativity), while all four features (personalization, interactivity, creativity, contextual awareness) boosted PU. Importantly, information credibility enhanced both perceptions, lowering acceptance barriers. The study highlighted that while creativity was the strongest driver of PU, the influence of personalization and contextual awareness on PEOU was limited because these features operate implicitly in the system’s background. Interactivity was the most influential factor for ease of use, while personalization and contextual features need clearer interface visibility to be more effective. Lastly, the findings suggest that technological accordance and user readiness jointly influence behavioral intention through the mediating effects of perceived usefulness and ease of use.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Theoretical Background
2.1 Generative AI
2.2 Technology Acceptance Model
2.3 Factors Affecting the Use of Generative AI
2.4 Continuous Intention
3. Research Model and Hypotheses
3.1 Research Model
3.2 Hypotheses
3.3 Operational Definition of Variables
4. Empirical Results
4.1 Data Collection and Sample
4.2 Reliability and Validity Analysis
4.3 Hypothesis Test Results
5. Conclusion and Implications
References

키워드

Generative AI Extended TAM Model Continuous Intention China

저자

  • Yue Li [ Ph.D. Candidate, Department of AI Content Fusion, Hoseo University ] First Author
  • Jungmann Lee [ Professor, Department of Digital Technology Management, Hoseo University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국정보기술응용학회 [The Korea Society of Information Technology Applications]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 정보기술 관련 분야의 연구 및 교류를 촉진하여 국가 및 기업정보화 발전에 공헌함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    JITAM [Journal of Information Technology Applications and Management]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1598-6284
  • eISSN
    2508-1209
  • 수록기간
    1999~2026
  • 십진분류
    KDC 005 DDC 005

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