A INFLUÊNCIA DA PRONTIDÃO TECNOLÓGICA EM UM SISTEMA DE APOIO A DECISÃO

Autores

  • Iakes do Nascimento Rosa Fucape Business School
  • Francisco Antonio Bezerra Fucape Business School

Palavras-chave:

Sistemas de apoio à decisão. Índice de prontidão tecnológica. Regressão Logística.

Resumo

O nível de prontidão tecnológica diz respeito à forma como os tomadores de decisão estão preparados para se utilizarem de uma nova tecnologia. Calcular o nível de prontidão dos indivíduos significa avaliar tanto as atitudes quanto as crenças dos tomadores de decisão em relação à tecnologia. Para empresas ou economias essencialmente fundamentadas em novação tecnológica, essas atitudes e crenças seriam capazes de interferir na otimização dos resultados de uma organização. Este estudo tem por objetivo verificar o efeito da prontidão tecnológica sobre orientações sugestivas fornecidas por meio de um sistema de apoio à decisão (SAD). Para isso, foi realizada uma pesquisa por intermédio de um questionário e um simulador de investimentos que contou com 234 respondentes. Os dados foram analisados por meio de uma regressão logística. Os resultados sugerem que o nível de prontidão tecnológica dos indivíduos, afeta de forma significativa a aceitação das orientações do SAD, o que leva a crer que a idealização do SAD deve levar em consideração aspectos culturais da organização ou do público com o qual o sistema irá interagir, sob pena de redução da efetividade do sistema no apoio à tomada de decisão.

Biografia do Autor

Iakes do Nascimento Rosa, Fucape Business School

Mestre em Contabilidade e Administração

Francisco Antonio Bezerra, Fucape Business School

Doutor em Controladoria e Contabilidade

Referências

ABBADE, Eduardo Botti. Technological readiness and propensity of young people to online purchases. Revista de Negócios, v. 19, n. 1, p. 27-43, 2014.

AGRESTI, A. Categorical Data Analysis. 2nd. New Jersey: John Wiley & Sons, 2002.

BONACCIO, Silvia; DALAL, Reeshad S. Advice taking and decision-making: An integrative literature review, and implications for the organizational sciences. Organizational behavior and human decision processes, v. 101, n. 2, p. 127-151, 2006.

CHEN, Shih?Chih; CHEN, Huei?Huang; CHEN, Mei?Fang. Determinants of satisfaction and continuance intention towards self?service technologies. Industrial Management & Data Systems, 2009.

FERREIRA, Jorge Brantes; DA ROCHA, Angela; DA SILVA, Jorge Ferreira. Impacts of technology readiness on emotions and cognition in Brazil. Journal of Business Research, v. 67, n. 5, p. 865-873, 2014.

GOMEZ-URIBE, Carlos A.; HUNT, Neil. The netflix recommender system: Algorithms, business value, and innovation. ACM Transactions on Management Information Systems (TMIS), v. 6, n. 4, p. 1-19, 2015.

GROHMANN, Márcia Zampieri et al. Compreensão da Satisfação e Intenção de Continuidade de uso da tecnologia por meio do Índice de Prontidão Tecnológica.

RAI Revista de Administração e Inovação, v. 11, n. 3, p. 101-124, 2014.

HALLIKAINEN, Heli; LAUKKANEN, Tommi. How technology readiness explains acceptance and satisfaction of digital services in B2B healthcare sector?. In: Pacific Asia Conference On Information Systems (PACIS). Association For Information System, 2016.

HARDIN, Andrew; LOONEY, Clayton A.; MOODY, Gregory D. Assessing the credibility of decisional guidance delivered by information systems. Journal of Management Information Systems, v. 34, n. 4, p. 1143-1168, 2017.

HASTREITER, Silvana Taschek; MARCHETTI, Renato Zancan. An Analysis of the Hierarchy of Goals that Guides the Consumer’s Decision to Attend Shopping Malls: a Contrast Between Men and Women. Brazilian Business Review, v. 13, n. 1, p. 92-114, 2016.

HOSMER JR, David W.; LEMESHOW, Stanley; STURDIVANT, Rodney X. Applied logistic regression. John Wiley & Sons, 2000.

IWAI, Tatiana. The interaction of formal and informal contracts in the decision of cooperation of the agents. Brazilian Business Review, v. 13, n. 1, p. 47-68, 2016.

KRZYWICKI, Alfred et al. Collaborative filtering for people-to-people recommendation in online dating: Data analysis and user trial. International Journal of Human-Computer Studies, v. 76, p. 50-66, 2015.

LEVINE, David M.; BERENSON, Mark L.; STEPHAN, David. Estatística - Teoria e Aplicações usando o Microsoft Excel em português (7ª ed.). Rio de Janeiro. LTC, 2016.

LOONEY, Clayton Arlen; HARDIN, Andrew M. Decision support for retirement portfolio management: Overcoming myopic loss aversion via technology design. Management Science, v. 55, n. 10, p. 1688-1703, 2009.

MORANA, Stefan et al. A review of the nature and effects of guidance design features. Decision support systems, v. 97, p. 31-42, 2017.

OH, Haemoon et al. Attitudinal and situational determinants of self-service technology use. Journal of Hospitality & Tourism Research, v. 40, n. 2, p. 236-265, 2016.

PARANJAPE-VODITEL, Preeti; DESHPANDE, Umesh. A stock market portfolio recommender system based on association rule mining. Applied Soft Computing, v. 13, n. 2, p. 1055-1063, 2013.

PARASURAMAN, Ananthanarayanan. Technology Readiness Index (TRI) a multiple-item scale to measure readiness to embrace new technologies. Journal of service research, v. 2, n. 4, p. 307-320, 2000.

PARASURAMAN, Ananthanarayanan; COLBY, Charles L. An updated and streamlined technology readiness index: TRI 2.0. Journal of service research, v. 18, n. 1, p. 59-74, 2014.

PARIKH, Mihir; FAZLOLLAHI, Bijan; VERMA, Sameer. The effectiveness of decisional guidance: an empirical evaluation. Decision Sciences, v. 32, n. 2, p. 303-332, 2001.

PARKES, Alison. The effect of task–individual–technology fit on user attitude and performance: An experimental investigation. Decision support systems, v. 54, n. 2, p. 997-1009, 2013.

PINO, Francisco Alberto. Modelos de decisão binários: uma revisão. Rev. de Economia Agrícola, São Paulo, v. 54, n. 1, p. 43-57, 2007.

PIRES, Péricles José; COSTA FILHO, Bento Alves da. Fatores do índice de prontidão à tecnologia (TRI) como elementos diferenciadores entre usuários e não usuários de internet banking e como antecedentes do modelo de aceitação de tecnologia (TAM). Revista de Administração Contemporânea, v. 12, n. 2, p. 429-456, 2008.

PORTUGAL, Ivens; ALENCAR, Paulo; COWAN, Donald. The use of machine learning algorithms in recommender systems: A systematic review. Expert Systems with Applications, v. 97, p. 205-227, 2017.

ROJAS-MÉNDEZ, José I.; PARASURAMAN, Ananthanarayanan; PAPADOPOULOS, Nicolas. Demographics, attitudes, and technology readiness. Marketing Intelligence & Planning, v. 35, n. (1), p. 18-39, 2016.

SCHEIBEHENNE, Benjamin; GREIFENEDER, Rainer; TODD, Peter M. Can there ever be too many options? A meta-analytic review of choice overload. Journal of consumer research, v. 37, n. 3, p. 409-425, 2010.

SILVER, Mark S. Decisional guidance for computer-based decision support. MIS quarterly, p. 105-122, 1991.

SON, Minhee; HAN, Kyesook. Beyond the technology adoption: Technology readiness effects on post-adoption behavior. Journal of Business Research, v. 64, n. 11, p. 1178-1182, 2011.

STOCK, Ruth; GROSS, Matthias. How Does Knowledge Workers' Social Technology Readiness Affect Their Innovative Work Behavior?. In: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). IEEE, 2016. p. 2166-2175.

VICTORINO, Liana; KARNIOUCHINA, Ekaterina; VERMA, Rohit. Exploring the use of the abbreviated technology readiness index for hotel customer segmentation. Cornell Hospitality Quarterly, v. 50, n. 3, p. 342-359, 2009.

WANG, Ying; SO, Kevin Kam Fung; SPARKS, Beverley A. Technology readiness and customer satisfaction with travel technologies: A cross-country investigation. Journal of Travel Research, v. 56, n. 5, p. 563-577, 2017.

Downloads

Publicado

2023-07-11