ACEPTACIÓN TECNOLÓGICA DE MOVILIDAD COLABORATIVA UBER ENTRE JÓVENES UNIVERSITARIOS (ACCEPTANCE OF UBER COLLABORATIVE MOBILITY TECHNOLOGY AMONG YOUNG UNIVERSITY STUDENTS)
Resumen
El objetivo de la investigación fue determinar la aceptación de los estudiantes universitarios a la movilidad colaborativa Uber, mediante el modelo de aceptación tecnológica. La investigación tuvo un enfoque cuantitativo, es no experimental, transversal y con un alcance y explicativo. Se empleó un modelo de ecuaciones estructurales que explicó la relación de entre los constructos del modelo teórico con ecuaciones similares a regresiones lineales. Los sujetos de estudio son estudiantes universitarios de la ciudad de Celaya que utilizan el transporte privado de Uber. Los resultados demuestran la aceptación de tres hipótesis planteadas; H1: La facilidad de uso percibido (FU) tiene influencia positiva y significativa con la intención de compra (IC) de los consumidores de movilidad colaborativa entre estudiantes de nivel superior. H2: La facilidad de uso percibido (FU) tiene una influencia positiva y significativa en la utilidad percibida (UP) de los consumidores de la movilidad colaborativa entre estudiantes de nivel superior y H3: La utilidad percibida (UP) tiene una influencia positiva y significativa en la intención de compra (IC) de los consumidores de la movilidad colaborativa entre estudiantes de nivel superior.
Palabras Clave: Aceptación tecnológica, Facilidad de uso, Utilidad percibida, Intención de compra.
Abstract
The objective of the research was to determine the acceptance of university students to Uber collaborative mobility, using the technological acceptance model. The research had a quantitative approach, it is non-experimental, transversal and with an explanatory scope. A structural equation model was used to explain the relationship between the constructs of the theoretical model with equations similar to linear regressions. The study subjects are university students from the city of Celaya who use Uber private transportation. The results demonstrate the acceptance of three proposed hypotheses; H1: Perceived ease of use (FU) has a positive and significant influence on the purchase intention (CI) of collaborative mobility consumers among higher-level students. H2: Perceived ease of use (FU) has a positive and significant influence on consumers' perceived usefulness (UP) of collaborative mobility among higher-level students and H3: Perceived usefulness (UP) has a positive and significant influence in the purchase intention (CI) of consumers of collaborative mobility among higher level students.
Keywords: Technological acceptance, Ease of use, Perceived usefulness, Purchase intention.
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322-333 PDFReferencias
Athapaththu, J. & Kulathunga, D. (2018). Factors Affecting Online Purchase Intention: Effects of Technology and Social Commerce. International. Business Research, 11(10), Article 10. https://doi.org/10.5539/ibr.v11n10p111
Bansal, P., Sinha, A., Dua, R., & Daziano, R. A. (2020). Eliciting preferences of TNC users and drivers: Evidence from the United States. Travel Behaviour and Society, 20, 225-236. https://doi.org/10.1016/j.tbs.2020.04.002.
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008.
Gao, S., Li, Y., & Guo, H. (2019). Understanding the adoption of bike sharing systems: By combining technology diffusion theories and perceived risk. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 10(3), 464-478. https://doi.org/10.1108/JHTT-08-2018-0089
Garson, G. D. (2016). Partial least squares. Regression and structural equation models. Statistical Publishing Associates. https://scholar.google.com/scholar?cluster=16797879702194547935&hl=en&oi=scholarr.
Hair, J., Hollingsworth, C. L., Randolph, A. B., & Chong, A. Y. L. (2017). An updated and expanded assessment of PLS-SEM in information systems research. Industrial Management & Data Systems, 117(3), 442-458. https://doi.org/10.1108/IMDS-04-2016-0130.
Jarvis, C., Mackenzie, S. & Podsakoff, P. (2003). Una revisión crítica de los indicadores de constructo y la especificación incorrecta del modelo de medición en la investigación de marketing y consumidores. Journal of Consumer Research, 30(2), pp. 199-218
Londoño, B. E. (2014). Departamento de Ciencias Administrativas, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Antioquia. 22(31).
Moslehpour, M., Thanh, H. L. T., & Van Kien, P. (2018). Technology Perception, Personality Traits and Online Purchase Intention of Taiwanese Consumers. En V. Kreinovich, S. Sriboonchitta, & N. Chakpitak (Eds.), Predictive Econometrics and Big Data (pp. 392-407). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70942-0_28
Puello, P., Del Campo, V., & Scholburgh, F. (2020). Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) en el Laboratorio de Física III basado en internet de las cosas en el Programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Cartagena, Colombia. 41(37).
Rehman, S. U., Bhatti, A., Mohamed, R., & Ayoup, H. (2019). The moderating role of trust and commitment between consumer purchase intention and online shopping behavior in the context of Pakistan. Journal of Global Entrepreneurship Research, 9(1), 43. https://doi.org/10.1186/s40497-019-0166-2.
Ruiz Domínguez, H. S. (2022). La influencia de la aceptación tecnológica, el riesgo y el beneficio percibidos en la intención de compra de los consumidores de la movilidad colaborativa [Universidad Autónoma de Aguascalientes]. http://hdl.handle.net/11317/2373
Ruiz Dominguez, H. S., Rodríguez Herrera, I. M., & Mojica Carrillo, E. P. (2022). Factores de riesgo y beneficio percibidos en la intención de compra de consumidores de la movilidad colaborativa. NovaRUA, 14(24), 52-74. https://doi.org/10.20983/novarua.2022.24.3
Sampieri, R., Fernández, C. y Baptista, T., (2014). Metodología de la Investigación, México, D.F.: MacGraw Hill.
Shanmugavel, N., & Micheal, M. (2022). Exploring the marketing related stimuli and personal innovativeness on the purchase intention of electric vehicles through Technology Acceptance Model. Cleaner Logistics and Supply Chain, 3, 100029. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2022.100029
The Competitive Intelligence Unit. (2020, enero 20). Plataformas de Transporte y Comida: Adopción y Preferencia. https://www.theciu.com/publicaciones-2/2020/1/20/plataformas-de-transporte-y-comida-adopcin-y-preferencia
Venkatesh, V., & Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions. Decision Sciences, 39(2), 273-315. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.2008.00192.x
Yoo, J., & Ross, S. D. (2014). Understanding Online Purchase Intentions of Licensed Sports Merchandise through Integration of Technology Acceptance Model and Trust. The Journal of SPORT, 3(1), 30-62. https://doi.org/10.21038/sprt.2014.0312
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