Modele wyjaśniające zachowania użytkowników internetu

Barbara Szmigielska, Karol Wolski, Aleksandra Jaszczak

Wprowadzenie

Teorie wykorzystywane w celu wyjaśniania zachowań użytkowników internetu wywodzą się z różnych nurtów badawczych. W niniejszym artykule zaprezentowane zostały trzy najczęściej stosowane w pracach empirycznych podejścia, wywodzące się z nurtu badań nad postawami oraz systemami informacyjnymi: teoria planowego zachowania Ajzena¹, model akceptacji technologii Davisa² oraz uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich Venkatesha i współpracowników³. Teoria planowego zachowania oraz model akceptacji technologii powstały jeszcze przed upowszechnieniem się internetu i dopiero później zostały zaadaptowane dla potrzeb badań dotyczących sieci. Okazało się, że moc predykcyjna tych teorii jest duża i że sprawdzają się one jako modele wyjaśniające zachowania użytkowników internetu. W artykule omówiono przykłady wykorzystania wspomnianych teorii w badaniach nad takimi formami aktywności internautów, jak korzystanie ze stron WWW, dokonywanie zakupów online, korzystanie z e-learningu oraz korzystanie z serwisów społecznościowych.

Teoria planowego zachowania Ajzena (TPB)

U podstaw wielu teorii koncentrujących się na wyjaśnieniu przyczyn korzystania z określonych technologii przez jednostkę leży teoria planowego zachowania (theory of planned behavior - TPB) autorstwa I. Ajzena⁴. Koncepcja ta stanowi rozwinięcie teorii przemyślanego działania (theory of reasoned action) zaproponowanej przez M. Fishbeina i I. Ajzena⁵, która z kolei wyrosła na gruncie teorii dotyczących postaw.

Podobnie jak w pierwotnym modelu Fishbeina i Ajzena, głównym konstruktem teorii planowego zachowania jest intencja behawioralna. Odzwierciedla ona gotowość jednostki do zaangażowania się w określone działanie. Intencja behawioralna reprezentuje motywacyjne czynniki wpływające na zachowanie jednostki - im jest ona silniejsza, tym bardziej prawdopodobne jest zaangażowanie się w daną czynność.

Zgodnie z badaniami Ajzena⁶ intencja jest głównym, ale nie jedynym, predyktorem zachowania. Innym istotnym czynnikiem jest spostrzegana kontrola behawioralna (perceived behavioral control), która odnosi się do tego, jak ludzie oceniają stopień trudności danego działania. Mają tu znaczenie zarówno przeszłe, jak i antycypowane doświadczenia. Jeżeli spostrzegana kontrola odzwierciedla rzeczywisty wpływ jednostki na sytuację, może być traktowana jako bezpośredni predyktor zachowania. Jeśli zaś nie odzwierciedla ona faktycznej kontroli, determinuje zachowanie w sposób pośredni. Intencja umożliwia przewidywanie zachowania, ale nie pozwala zrozumieć mechanizmu motywacyjnego leżącego u jego podstaw. Niezbędne jest zatem nie tylko wyjaśnienie samego zachowania, ale również intencji, na podstawie której jest ono przewidywane.

Teoria planowego zachowania zakłada istnienie trzech determinantów intencji. Są to: postawy wobec danego zachowania (attitude toward behavior), subiektywna norma (subjective norm) oraz wspomniana już spostrzegana kontrola behawioralna.

Postawa w stosunku do danego zachowania to pozytywna lub negatywna walencja przypisywana danej aktywności przez jednostkę. Określa się ją poprzez oszacowanie przekonań osoby co do konsekwencji wynikających z podjęcia danego działania oraz poprzez ocenę stopnia, w jakim konsekwencje te są pożądane przez jednostkę.

Subiektywna norma związana z podjęciem określonego działania wiąże się ze spostrzeganą przez jednostkę opinią ludzi dla niej ważnych na temat tego, czy działanie powinno zostać podjęte. Znaczenie takiej opinii jest tym większe, im silniejsza jest motywacja jednostki, aby spełnić ich oczekiwania.

Zgodnie z teorią Ajzena im bardziej pozytywne są postawy i normy społeczne w stosunku do danego zachowania oraz im większa jest spostrzegana kontrola, tym silniejsza powinna być intencja jednostki, aby podjąć daną aktywność. Znaczenie każdego z tych trzech czynników może ulegać zmianie w zależności od sytuacji i zachowań. Niemniej jednak badania pokazują, że znacząca większość zmian intencji może być wyjaśniona przy pomocy wszystkich trzech czynników⁷. Na rysunku 1 przedstawiono teorię planowego zachowania w formie diagramu strukturalnego.

Rysunek 1. Teoria planowego zachowania

Źródło: opracowanie własne na podstawie I. Ajzen, The Theory of Planned Behavior, dz.cyt.

Teoria planowego zachowania jest przydatna w przewidywaniu złożonych zachowań społecznych, związanych np. z odżywianiem, aktywnością fizyczną, spędzaniem wolnego czasu, a także w wyjaśnianiu różnych aktywności w internecie⁸.

Badania

Uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich była stosowana w badaniach dotyczących korzystania ze stron WWW⁴². Paul van Schaik uwzględniał zarówno strony, z których korzystanie było dla studentów obligatoryjne, jak i te, które sami mogli sobie wybrać. Oparty na uogólnionej teorii model badawczy zadowalająco wyjaśniał korzystanie ze stron w obu przypadkach, przy czym dla stron wybieranych dobrowolnie wyraźny był wpływ motywacji wewnętrznej. Uzyskane przez autora wyniki okazały się zgodne z bezpośrednimi oraz pośrednimi relacjami pomiędzy zmiennymi zawartymi w UTAUT.

Z kolei D. Lai, I. Lai i E. Jordan⁴³ wykorzystali tę teorię w swoich badaniach dotyczących handlu mobilnego. Jednak w przeciwieństwie do większości badaczy interesowały ich negatywne czynniki (emocje i zachowania), które mogą oddziaływać na akceptację tej formy aktywności sieciowej przez użytkownika. Dlatego poszerzyli oni UTAUT o konstrukt odnoszący się do obaw użytkowników związanych z ewentualnymi problemami związanymi z korzystaniem z handlu moblinego (disturbance concerns). Zgodnie z przewidywaniami uzyskane przez badaczy wyniki wykazały, że model poszerzony o konstrukt wprowadzający czynnik negatywny pozwala wyjaśnić nie tylko pozytywną, ale także negatywną intencję użytkownika odnoszącą się do korzystania z handlu mobilnego (tj. intencję, aby z tej formy transakcji nie korzystać).

Model akceptacji technologii Davisa (TAM)

Model akceptacji technologii (technology acceptance model - TAM) opracowany w latach osiemdziesiątych przez F. Davisa¹² jest dziś jedną z najważniejszych teorii wyjaśniających zaangażowanie jednostki w korzystanie z nowych technologii. Jest on powszechnie stosowany w wyjaśnianiu użytkowania szerokiego spektrum technologii informacyjnych w różnych kontekstach społecznych.

Davis, podobnie jak Ajzen, zakłada, że zachowanie polegające na korzystaniu z technologii informacyjnych determinowane jest bezpośrednio przez intencję użycia (behavioral intention to use). Intencja jest wyjaśniana przez postawę wobec użycia danego rozwiązania technologicznego (attitude toward using) oraz jego spostrzeganą przydatność (perceived usefulness) dla użytkownika. Kolejnym istotnym czynnikiem w omawianym modelu jest spostrzegana łatwość użycia danej technologii (perceived ease of use), która ma bezpośredni wpływ na spostrzeganą przydatność oraz postawy jednostki wobec korzystania z technologii. Zależności pomiędzy poszczególnymi konstruktami modelu akceptacji technologii przedstawia rysunek 2.

Rysunek 2. Model akceptacji technologii

Źródło: opracowanie własne na podstawie F. Davis, R. Bagozzi, P. Warshaw, User Acceptance of Computer Technology., dz.cyt.

Spostrzegana użyteczność definiowana jest jako subiektywne przekonanie, że używanie danego rozwiązania technologicznego poprawi wykonanie pracy¹³. Spostrzegana łatwość obsługi odnosi się do przekonań na temat problemów pojawiających się podczas korzystania z danego rozwiązania. W modelu Davisa uwzględniane są również dodatkowe czynniki zewnętrzne mogące mieć wpływ na spostrzeganą użyteczność oraz łatwość użytkowania (np. trening, dokumentacja techniczna, wsparcie ze strony konsultantów IT).

Y. Malhotra i D. Galletta¹⁴, chcąc zwiększyć moc predykcyjną modelu Davisa, postulowali rozszerzenie go o konstrukt zaangażowania psychologicznego (psychological attachment). Autorzy przyjęli, że wpływ innych osób na zaangażowanie psychologiczne użytkownika może występować na trzech poziomach: dostosowania się, identyfikacji oraz internalizacji.

Jedną z częstych modyfikacji jest dodawanie do modelu akceptacji technologii Davisa zmiennych związanych ze spostrzeganą przyjemnością odczuwaną podczas korzystania z danych rozwiązań technologicznych. Autorzy używają różnej terminologii, najczęściej jednak można się spotkać z określeniami spostrzegana przyjemność (perceived enjoyment) oraz spostrzegana radość (perceived playfulness) wynikająca z użytkowania systemu¹⁵. Jak zauważają F. Davis, R. Bagozzi i P. Warshaw¹⁶, pierwotna wersja modelu akceptacji technologii umożliwia wyjaśnienie korzystania z technologii w kategoriach motywacji zewnętrznej (spostrzegana przydatność technologii). Konstrukty związane z przyjemnością wynikającą z korzystania z technologii pozwalają według badaczy poszerzyć rozumienie kwestii akceptacji nowych technologii o aspekty związane z motywacją wewnętrzną.

Model akceptacji technologii często jest rozszerzany o dodatkowy wymiar - tzw. zgodność technologii z celem jej użycia (Task Technology Fit - TTF), zaproponowany przez D. Goodhue'a i R. Thompsona¹⁷. Zgodnie z nim przyjmuje się, że akceptacja technologii zależy także od tego, jak dobrze nowa technologia pasuje do wymagań zadania, dla potrzeb którego została stworzona. Im bardziej ułatwia ona wykonywanie danego zadania, tym chętniej jest stosowana przez użytkowników.

Uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich Venkatesha (UTAUT)

V. Venkatesh ze współpracownikami³³ zrewidowali i połączyli konstrukty ośmiu modeli, które - jak wynikało z badań - najlepiej wyjaśniały zachowania związane z korzystaniem z technologii informacyjnych (wśród nich znalazły się przedstawione wyżej dwie teorie). W ten sposób powstała uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich (unified theory of acceptance and use of technology - UTAUT). Ma ona na celu wyjaśnienie intencji korzystania z technologii informacyjnych oraz zachowań wynikających z tej intencji. Zdaniem autorów jest to koncepcja, która pozwala oszacować prawdopodobieństwo sukcesu użytkowania nowej technologii oraz pomaga zrozumieć czynniki warunkujące jej akceptację³⁴.

Kluczową rolę w omawianej teorii odgrywają cztery czynniki, które oddziałują w bezpośredni sposób na intencję korzystania oraz - w efekcie - na zachowanie. Są to: oczekiwane wykonanie (performance expectancy), oczekiwany wysiłek (effort expectancy), wpływ społeczny (social influence) oraz sprzyjające okoliczności (facilitating conditions). Dodatkowo zakłada się, że występują zmienne moderujące wpływ tych czynników na intencje korzystania z technologii oraz na zachowanie. Są nimi: płeć, wiek, doświadczenie i dobrowolność korzystania. Zależności pomiędzy konstruktami w modelu przedstawione są na rysunku 3.

Rysunek 3. Uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich

Źródło: opracowanie własne na podstawie V. Venkatesh, M.G. Morris, G.B. Davis, F.D. Davis, User acceptance of information technology… , dz.cyt.

Oczekiwane wykonanie to stopień przekonania jednostki o tym, że użycie danej technologii pomoże jej osiągnąć korzyści w wykonywaniu ważnych dla niej zadań. Siła związku pomiędzy oczekiwanym wykonaniem i intencją może się różnić w zależności od płci i wieku. Jest ona większa w odniesieniu do mężczyzn i osób młodszych. Doświadczenie i dobrowolność korzystania z technologii nie pełnią w tym przypadku funkcji moderującej³⁵.

Oczekiwany wysiłek definiowany jest jako stopień trudności użytkowania danej technologii. Czynnik ten okazał się ważny zarówno przy dobrowolnym, jak i obligatoryjnym korzystaniu³⁶, przy czym odgrywa on ważną rolę jedynie w początkowym okresie, tracąc na znaczeniu w czasie długotrwałego i nieprzerwanego stosowania danej technologii. Również w tym przypadku płeć i wiek są moderatorami związku pomiędzy oczekiwanym wysiłkiem a intencją korzystania - w przypadku kobiet i ludzi starszych czynnik ten jest silniejszym determinantem intencji³⁷. Dodatkowym czynnikiem moderującym jest doświadczenie zawodowe - dla osób z mniejszym doświadczeniem oczekiwany wysiłek odgrywa większą rolę³⁸.

Wpływ społeczny to stopień przekonania jednostki o tym, że osoby znaczące poparłyby jej decyzję o użyciu danej technologii. W tym wypadku wszystkie cztery moderatory odgrywają zasadniczą rolę. Jeśli chodzi o dobrowolność korzystania, konstrukt ten jest istotny tylko w kontekście korzystania obligatoryjnego (efekt ten można przypisać uległości w sytuacji obowiązkowego korzystania, przez co wpływ społeczny oddziałuje na intencję bezpośrednio, a nie na przykład poprzez internalizację cudzych przekonań, jak to ma miejsce w przypadku dobrowolnego kontekstu korzystania). Ponadto wpływ społeczny odgrywa znaczącą rolę tylko we wczesnym stadium doświadczeń jednostki z daną technologią i staje się mniej istotny w wyniku długotrwałego korzystania - im większe doświadczenie jednostki, w tym większym stopniu intencja korzystania opiera się na instrumentalnych (a nie społecznych) podstawach. Wpływ społeczny odgrywa większą rolę w odniesieniu do kobiet oraz użytkowników w starszym wieku³⁹.

Sprzyjające okoliczności definiowane są jako stopień, w jakim jednostka jest przekonana, że istnieje organizacyjna i (lub) techniczna infrastruktura, która będzie stanowić wsparcie podczas korzystania z danej technologii. Sprzyjające okoliczności wpływają bezpośrednio (tj. z pominięciem intencji) na samo zachowanie. Efekt ten nasila się wraz z rosnącym doświadczeniem użytkownika, który z czasem uczy się, jak sobie radzić z trudnościami związanymi z korzystaniem z danej technologii. Dodatkowo konstrukt ten ma większe znaczenie dla starszych użytkowników, ponieważ przywiązują oni większą wagę do otrzymywanego wsparcia. Płeć oraz dobrowolność korzystania nie pełnią w tym wypadku funkcji moderującej⁴⁰.

Uogólniona teoria akceptacji technologii i korzystania z nich znalazła silne potwierdzenie empiryczne. Walidacja w postaci badań longitudinalnych wykazała, że teoria ta bardzo dobrze wyjaśnia szerokie spektrum zachowań związanych z korzystaniem z nowych technologii⁴¹. Żadna z dotychczasowych koncepcji nie pozwalała na tak dobrą predykcję. Oprócz tego omawiana teoria pokazuje, jak determinanty intencji i zachowania ewoluują wraz z wiekiem użytkowników. W teorii tej zwrócono także uwagę na rolę płci. Warto podkreślić, że autorzy modelu w oparciu o wyniki swoich badań sugerują znaczącą rolę płci w interakcji z wiekiem - co, jeśli zyska potwierdzenie, może dawać bogatsze możliwości interpretacji oraz zastosowania praktycznego koncepcji.

Wydaje się, że choć każde z dotychczas istniejących podejść pozwalało przewidywać zachowania dotyczące korzystania z nowych technologii, to jedynie uogólniona teoria Venkatesha stwarza możliwości tak szerokiego i złożonego ujęcia czynników wpływających na zaangażowanie użytkowników.

Podsumowanie

W artykule przedstawiono trzy tworie najczęściej wykorzystywane do wyjaśnienia zaangażowania użytkowników w różnego rodzaju aktywności w internecie: teorię planowego zachowania Ajzena (TPB), model akceptacji technologii Davisa (TAM) oraz uogólnioną teorię akceptacji technologii i korzystania z nich Vankatesha i współpracowników (UTAUT). Jak pokazują przytoczone badania, podejścia te okazały się przydatne w wyjaśnianiu różnych aktywności związanych z korzystaniem z internetu. Wszystkie trzy teorie znalazły zastosowanie w wyjaśnianiu angażowania się internautów w zakupy online; korzystanie z serwisów społecznościowych dobrze wyjaśniają TPB oraz TAM; do wyjaśniania korzystania ze stron WWW przydatne okazały się TAM i UTAUT; natomiast w badaniach nad e-learningiem odwoływano się głównie do TAM - teorii, która jest, jak dotąd, najszerzej wykorzystywana w celu wyjaśniania zachowań internautów.

Jak wynika z omówionych wyżej badań, moc wyjaśniająca poszczególnych teorii jest różna i wzrasta wraz z wprowadzaniem modyfikacji przez kolejnych badaczy. Rozwój internetu oraz powstawanie nowych rodzajów usług online sprawia, że powstaje potrzeba wyjaśniania coraz to nowych obszarów ludzkiej aktywności, a co się z tym wiąże - tworzenia specyficznych dla środowiska internetu teorii, pozwalających na zrozumienie zachowania w nim jednostki. Dlatego podejmowane są przez badaczy systematyczne próby zastępowania klasycznych podejść (takich jak teoria planowego zachowania) nowszymi, ujmującymi zachowanie w specyficznym kontekście nowych technologii. Wydaje się, że wraz z dalszym rozwojem internetu oraz stopniowym wchodzeniem w tzw. erę Web 3.0, psychologia potrzebować będzie coraz bardziej zaawansowanych modeli teoretycznych dla wyjaśniania zachowań w sieci. Z jednej strony bowiem internet nie jest i nigdy nie będzie jednorodnym środowiskiem, które służy tylko dostarczaniu informacji. Z drugiej strony, wraz z przenikaniem się środowisk online i off-line, zrozumienie zachowania się człowieka w kontakcie z technologią poszerzone być musi o szereg aspektów wynikających z otoczenia, w którym jednostka korzysta z internetu. Wymaga to od badaczy podejmowania działań zmierzających w dwóch kierunkach. Pierwszym z nich jest specjalizacja i tworzenie teorii pozwalających wyjaśniać konkretne zachowania online w ściśle określonych kontekstach. Drugi stanowią próby budowania coraz szerszych i holistycznych modeli, pozwalających zrozumieć całość ludzkich działań podczas interakcji z nowymi technologiami.

Bibliografia

• I. Ajzen, From intentions to actions: A theory of planned behavior, [W:] J. Kuhi i J. Beckmann (red.), Action-control: From cognition to behavior, Springer, Heidelberg 1985.
• I. Ajzen, Attitudes, Personality, and Behavior, The Dorsey Press, Chicago 1988.
• I. Ajzen, The Theory of Planned Behavior, "Organizational Behavior and Human Decision Processes" 1991, nr 90.
• I. Ajzen, M.L. Driver, Prediction of leisure participation from behavioral, normative, and control beliefs: An application of the theory of planned behavior, "Journal of Leisure Sciences" 1991, nr 13.
• M. Anandarajan, C. Simmers, Factors Influencing Web Access Behavior in the Workplace: A Structural Equation Approach, [W:] M. Anandarajan, C. Simmers (red.), Managing Web Usage in the Workplace: A Social, Ethical and Legal Perspective, IRM Press, 2002.
• A. Bandura, Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change, "Psychological Review" 1977, nr 84.
• M. Conner, S.F.L. Kirk, J.E. Cade i J. H. Barrett, Environmental influences: Factors influencing a woman's decision to use dietary supplements, "Journal of Nutrition" 2003, nr 133.
• F. Davis, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, "MIS Quarterly" 1989, nr 13.
• F. Davis, R. Bagozzi, P. Warshaw, User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models, "Management Science" 1989, nr 35.
• F. Davis, R. Bagozzi, P. Warshaw, Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace, "Journal of Applied Social Psychology" 1992, nr 22.
• M. Dishaw i D.M. Strong, Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs, "Information & Management" 1999, nr 36.
• M. Fishbein i I. Ajzen, Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and Research, Addison-Wesley, Reading, MA,1975.
• D.L. Goodhue i R.L. Thompson, Task-technology fit and individual task performance, "MIS Quarterly" 1995, nr 19.
• H.C. Kelman, Compliance, Identification, and Internalization: Three Processes of Attitude Change, "Journal of Conflict Resolution" 1958, nr 2.
• H.C. Kelman, Processes of Opinion Change, "Public Opinion Quarterly" 1961, nr 25.
• A. Lederer, D. Maupin, M. Sena i Y. Zhuang, The Technology Acceptance Model and the World Wide Web, "Decision Support Systems" 2009, nr 29.
• Y.-C. Lee, An empirical investigation into factors influencing the adoption of an e-learning system, "Online Information Review" 2006, nr 30.
• K.-Y. Lin, H.-P. Lu, Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory, "Computers in Human Behavior", 2011, nr 27.
• D. Liou, i K. D. Bauer, Exploratory investigation of obesity risk and prevention in Chinese Americans, "Journal of Nutrition Education and Behavior" 2007, nr 39.
• J.W. Moon i Y.G. Kim, Extending the TAM for a World-Wide-Web context, "Information & Management" 2001, nr 38.
• M.G. Morris i V. Venkatesh, Age Differences in Technology Adoption Decisions: Implications for a Changing Workforce, "Personnel Psychology" 2000, nr 53.
• M.N. Nguyen, L. Potvin i J. Otis, Regular exercise in 30- to 60- year old men: Combining the stages-of-change model and the theory of planned behavior to identify determinants for targeting heart health interventions, "Journal of Community Health" 1997, nr 22.
• E.L. Pelling i K.M. White, The theory of planned behavior applied to young people's use of social networking Web sites, "Cyberpsychology and Behavior", 2009, nr 12.
• J. Roca, Chao-Min Chiu, F. Martinez, Understanding e-learning continuance intention: An extension of the Technology Acceptance Model, "Int. J. Human-Computer Studies", 2006, nr, 64.
• E.M. Rogers, Diffusion of Innovations, 4th edition, Free Press, New York 1995.
• R. Ryan, E. Deci, Intrinsic and Extrinsic Motivations: Classic Definitions and New Directions, "Contemporary Educational Psychology", 2000, nr. 25.
• D.-H. Shin i W.-Y. Kim, Applying the Technology Acceptance Model and flow theory to Cyworld user behavior: implication of the Web2.0 user acceptance, "Cyberpsychology and Behavior", 2008, nr. 11.
• O. Sorebo, H. Halvari, V.F Gulli I R. Kristiansen, The role of self-determination theory in explaining teachers' motivation to continue to use e-learning technology, "Computers & Education" 2009, nr 52.
• S. Taylor i P.A. Todd, Understanding Information Technology Usage: A Test of Competing Models, "Information Systems Research" 1995, nr 6.
• T.S.H. Teo, V.K.G. Lim i R.Y.C. Lai, Intrinsic and extrinsic motivation in Internet usage, "Omega: The International Journal of Management Science" 1999, nr 27.
• J.H. Wu i S.C. Wang, What drives mobile commerce An empirical evaluation of the revised technology acceptance model, "Information & Management" 2005, nr 42.
• V. Venkatesh, Determinants of Perceived Ease of Use: Integrating Perceived Behavioral Control, Computer Anxiety and Enjoyment into the Technology Acceptance Model, "Information Systems Research" 2000, nr 11.
• V. Venkatesh i M.G. Morris, Why Don't Men Ever Stop to Ask For Directions? Gender, Social Influence, and Their Role in Technology Acceptance and Usage Behavior, "MIS Quarterly" 2000, nr 24.
• V. Venkatesh i M.G. Morris i P.L. Ackerman, A Longitudinal Field Investigation of Gender Differences in Individual Technology Adoption Decision Making Processes, "Organizational Behavior and Human Decision Processes" 2000, nr 83.
• V. Venkatesh i M.G. Morris, G.B. Davis i F.D. Davis, User acceptance of information technology: Toward a unified view, "MIS Quarterly" 2003, nr 27.
• J. Webster i J. Martocchio, Microcomputer Playfulness: Development of a Measure With Workplace Implications, "MIS Quarterly" 1992.
• K. Wolski, Psychologiczne predyktory gotowości do korzystania z e-learningu, [W:] W: B. Szmigielska (red.), Edukacja w dwóch światach offline i online, WiR Partner, Kraków, 2011.

Netografia

• F. Davis, A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-user Information Systems: Theory and Results, 1986, http://hdl.handle.net/1721.1/15192, [13.12.2010].
• J.F. George, The theory of planned behavior and Internet purchasing, 2004, http://www.emeraldinsight.com/journals.htm?articleid=1455229&show=abstract, [18.08.2011].
• M. Koufaris, Applying the Technology Acceptance Model and Flow Theory to Online Consumer Behavior, 2002, http://ec.iem.cyut.edu.tw/drupal/sites/default/files/Jonghak%20Sun%20Logistic%20regression.pdf, [15.08.2011].
• D. Lai, I. Lai, E, Jordan, An extended UTAUT model for the study of negative user adoption behaviours of mobile commerce, 2009, http://iceb.nccu.edu.tw/proceedings/2009/720-728.pdf, [15.08.2011].
• M. Limayem, M. Khalifa i A. Frini, What makes consumers buy from Internet? A longitudinal study of online shopping, 2000, http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?reload=true&arnumber=852436, [17.08.2011].
• Y. Malhotra i D. Galetta, Extending the Technology Acceptance Model to Account for Social Influence: Theoretical Bases and Empirical Validation, [W]: Proceedings of the 32rd Hawaii International Conference on System Sciences, 1999, http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=772658, [17.08.2011].
• P. van Schaik, Unified Theory of Acceptance and use for Websites used by Students in Higher Education, 2009, http://baywood.metapress.com/app/home/contribution.asp?referrer=parent&backto=issue,5,7;journal,19,174;linkingpublicationresults,1:300321,1 , [09.08.2011].