Geri Dön

Yapay zekâ destekli otonom ödeme teknolojisi üzerine bir araştırma: Aktif ve pasif yenilik direncinin incelenmesi

A research on ai-assisted autonomous checkout technology: Investigation of active and passive innovation resistance

  1. Tez No: 759346
  2. Yazar: ÖZGE AKIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURCAN TURAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 174

Özet

Büyük verinin ortaya çıkması ve bilgi işlem gücündeki son gelişmeler, günlük yaşamımızın biçimini ve hızını değiştirmektedir. Bireysel ya da kurumsal düzeyde, herkesin bu gelişmelere maruz kalması kaçınılmaz bir gerçektir. Bu bağlamda, hizmet sektöründe yapay zekâ kaynaklı değişim, büyük bir potansiyeli bünyesinde barındırmaktadır. Bu çalışma, tüketicilerin yapay zekâ teknolojisi içeren uygulamalara verdiği tepkiler ve bu teknolojileri nasıl algıladıkları ile bu teknolojileri benimsemesini engelleyen faktörleri ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu amaca ulaşabilmek için Yenilik Direnç Teorisi temel alınmıştır. Model, çalışma amaçları ve tasarımı ile uyumlu bazı değişkenlerin eklenmesi suretiyle genişletilmiştir. Araştırmada kolayda ve kartopu örnekleme yöntemleri kullanılarak 18 yaş ve üzeri 610 tüketiciye ulaşılmıştır. Veriler, çevrim içi uygulanan soru formları aracılığıyla toplanmıştır. Verilerin istatistik paket programında; sıklık, yüzde, ortalama ve standart sapma analizleri ve ardından, ölçeğe ilişkin ifadeler için açıklayıcı faktör analizi yapılmıştır. En küçük kareler yöntemini kullanarak varyans tabanlı yapısal eşitlik modeline göre analiz yapan Smart PLS 3.2.9 programı üzerinden doğrulayıcı faktör analizi ve yol analizi uygulanmıştır. Sonuç olarak pasif yenilik direncinin, benimseme engellerini ve aktif yenilik direncini olumlu; aktif yenilik direncinin ise benimseme niyetini olumsuz yönde etkilediği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The emergence of big data and the latest developments in computing power are changing the way and speed of our daily lives. It is an inevitable fact that everyone at the individual or institutional level is exposed to these developments. In this context, artificial intelligence-induced change in the service sector contains great potential. This study aims to determine the reactions of consumers to applications containing artificial intelligence technology, how they perceive these technologies, and the factors that prevent their adoption. To reach this aim, the Innovation Resistance Theory is used as a theoretical base. The model is extended with certain variables that are compatible with the aim and the design of the study. In the research, 610 consumers aged 18 and over were reached by using convenience and snowball sampling methods. Data were collected through online questionnaires. Frequency, percentage, mean, and standard deviation analyses of the data were performed in the statistical package program, and then explanatory factor analysis was performed for the expressions related to the scale. Confirmatory factor analysis and path analysis were applied through the Smart PLS 3.2.9 program, which analyzes according to the variance-based structural equation model using the partial least squares method. As a result, passive innovation resistance positively affects adoption barriers and active innovation resistance, while active innovation resistance has been found to negatively affect the intention to adopt.

Benzer Tezler

  1. Real-time anomaly detection in UAV systems using TinyML on ARM Cortex-M microcontrollers

    ARM Cortex-M mikrodenetleyicilerde gömülü makine öğrenmesi kullanarak İHA sistemlerinde gerçek zamanlı anomali tespiti

    MEHMET ALPEREN BAKICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Ağ güvenliği yönetimi için akıllı ajanlar teknolojisi kullanılarak saldırı tespitine yönelik yeni bir yaklaşım

    A novel approach for intrusion detection using intelligent agents technology for network security management

    HAKAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN

  3. Digital twin-enabled intelligent attack detection mechanisms for autonomous networks

    Otonom ağlar için dijital ikiz destekli akıllı saldırı tespit mekanizmaları

    YAĞMUR YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERK CANBERK

  4. İnsansız deniz araçları için iyileştirilmiş yapay potansiyel alan algoritması ile yol planlama ve engelden kaçınma

    Path planning and obstacle avoidance with an improved artificial potential field algorithm for unmanned maritime vehicles

    SERDAR ÖZKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    DenizcilikSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ATALI

  5. Yeni nesil CNAV-2 seyrüsefer mesajının iyileştirilmesi ve modernizasyonu: CNAV-2M

    Improvement and modernization of the next generation CNAV-2 navigation message: CNAV-2M

    AHMET ESAT SÜZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Havacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN OKTAL