Masterarbeit, 2021
73 Seiten, Note: 1,0
1. Einleitung
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Technologieakzeptanz
2.2 Technology Acceptance Model
2.3 Technology Acceptance Model 2
3. Technologieakzeptanz im Alter
3.1 Praktische Relevanz
3.2 Technologienutzung und Technologieakzeptanz im Alter
3.3 Einflussfaktoren auf die Technologieakzeptanz im Alter
3.4 Subjektive Norm: Ein bislang vernachlässigter Einflussfaktor?
3.5 Hypothesen
4. Empirisches Design
5. Diskussion und Ausblick
5.1 Kritische Würdigung des konzipierten methodischen Vorgehens
5.2 Ausblick
Die vorliegende Masterarbeit untersucht den Einfluss der subjektiven Norm auf die Technologieakzeptanz älterer Menschen, um die bisherige Forschungslücke in diesem Bereich zu schließen. Das primäre Ziel ist die Konzeption eines empirischen Designs, das die Forschungsfrage beantwortet, inwieweit die subjektive Norm die Nutzungsabsicht von Technologien bei Menschen ab 65 Jahren beeinflusst und inwiefern dieser Effekt durch die Technologieerfahrung moderiert wird.
3.4 Subjektive Norm: Ein bislang vernachlässigter Einflussfaktor?
Im vorangegangenen Kapitel ist deutlich geworden, dass hinsichtlich des sozialen Einflusses auf die Technologieakzeptanz im Alter bisher vorwiegend die Hilfe und Unterstützung durch das soziale Netzwerk der älteren Person als soziale Einflussfaktoren untersucht und identifiziert werden (vgl. Luijkx, Peek und Wouters, 2015, S. 15481). Die subjektive Norm als soziale Einflussvariable, wie sie auch im Technology Acceptance Model 2 (vgl. Venkatesh und Davis, 2000) besonders hervorgehoben wird, spielte bislang hingegen kaum eine Rolle im Rahmen empirischer Untersuchungen zur Erklärung und Vorhersage der Technologieakzeptanz älterer Menschen (vgl. Bozan, Davey und Parker, 2015, S. 518). Diese relativ geringe empirische Befundlage kann unter anderem darauf zurückgeführt werden, dass Untersuchungen zum Einfluss der subjektiven Norm auf die Technologieakzeptanz (siehe z. B. Venkatesh und Davis, 2000; Morris und Venkatesh, 2000) grundsätzlich eher im unternehmerischen bzw. organisationalen Kontext, z. B. zur Untersuchung der Technologieakzeptanz von Arbeitnehmer*innen, stattfinden (vgl. McMurtrey et al., 2011, S. 23). Da ältere Menschen in der Regel nicht mehr Teil der Erwerbsbevölkerung sind, bleiben sie folglich häufig unberücksichtigt (vgl. McMurtrey et al., 2011, S. 23).
Ferner kann im Alter tendenziell eine Abnahme der Netzwerkgröße festgestellt werden, was bedeutet, dass die Anzahl der sozialen Kontakte mit zunehmenden Alter sinkt (vgl. Wrzus et al., 2013, S. 60). Eine daraus resultierende geringere soziale Einbindung könnte zu der Auffassung führen, dass ältere Menschen einem geringeren sozialen Druck, welcher die Grundlage des Konstrukts der subjektiven Norm darstellt, unterliegen (vgl. Hsiao und Tang, 2015, S. 299). Die Unterrepräsentanz von älteren Personen in empirischen Untersuchungen zum Einfluss der subjektiven Norm auf die Technologieakzeptanz könnte also darin begründet liegen, dass die Auswirkung dieser sozialen Einflussvariable als zu gering erachtet wird und deshalb als „nicht untersuchenswert“ gilt.
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz der Technologieakzeptanz im demografischen Wandel ein und formuliert die Forschungsfrage zum Einfluss der subjektiven Norm.
2. Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert das Konstrukt der Technologieakzeptanz sowie die zentralen Akzeptanzmodelle (TAM und TAM 2) als theoretische Basis.
3. Technologieakzeptanz im Alter: Hier werden die spezifischen Herausforderungen, Potenziale und Einflussfaktoren auf die Akzeptanz von Technologien bei älteren Menschen detailliert analysiert und die Hypothesen abgeleitet.
4. Empirisches Design: Dieses Kapitel beschreibt die methodische Vorgehensweise zur Beantwortung der Forschungsfrage durch die Konzeption eines standardisierten Fragebogens.
5. Diskussion und Ausblick: Diese Diskussion reflektiert die methodischen Stärken sowie Limitationen des Forschungsdesigns und gibt einen Ausblick auf künftige Forschungsmöglichkeiten.
Technologieakzeptanz, Alter, Subjektive Norm, Technology Acceptance Model 2, TAM 2, Technologienutzung, Nutzungsabsicht, Technologieerfahrung, Soziale Einflussfaktoren, Digital Divide, Gerontotechnologie, Empirische Untersuchung, Fragebogen, Sozialer Druck, Interne Validität
Die Arbeit befasst sich mit der Untersuchung, wie die "subjektive Norm" – also der soziale Einfluss durch Bezugspersonen – die Absicht von Menschen ab 65 Jahren beeinflusst, Technologien zu nutzen oder abzulehnen.
Zentrale Themen sind die Technologieakzeptanz im Alter, der demografische Wandel, theoretische Akzeptanzmodelle wie das TAM 2, sowie die Rolle sozialer Netzwerke bei der Akzeptanz neuer technischer Lösungen.
Die Forschungsfrage lautet: "Inwieweit beeinflusst die subjektive Norm die Technologieakzeptanz älterer Menschen?" Das Ziel ist die Erstellung eines empirischen Forschungsdesigns zur Beantwortung dieser Frage.
Die Autorin verwendet eine quantitativ ausgerichtete methodische Vorgehensweise und entwickelt einen standardisierten Fragebogen, der auf bereits validierten Items aus der Akzeptanzforschung basiert.
Der Hauptteil analysiert den theoretischen Rahmen, stellt das TAM 2 ausführlich dar, erörtert spezifische Faktoren der Technologieakzeptanz bei Senioren und leitet daraus konkrete Hypothesen für das empirische Design ab.
Wichtige Begriffe sind Technologieakzeptanz, subjektive Norm, ältere Menschen, Nutzungsabsicht, Technologieerfahrung und das Technology Acceptance Model 2 (TAM 2).
Das TAM 2 wird bevorzugt, da es im Gegensatz zum ursprünglichen TAM die Variable der "subjektiven Norm" explizit als sozialen Einflussfaktor operationalisiert und somit besser für die Fragestellung geeignet ist.
Die Technologieerfahrung dient als moderierende Variable. Die Hypothese ist, dass sie den Einfluss der subjektiven Norm auf die Nutzungsabsicht beeinflusst – bei geringerer Erfahrung ist der soziale Einfluss vermutlich höher.
Die bisherige Forschung konzentrierte sich meist auf Arbeitnehmer im organisationalen Kontext. Zudem wurde fälschlicherweise angenommen, Senioren unterlägen aufgrund kleinerer sozialer Netzwerke kaum sozialem Druck.
Die Autorin weist darauf hin, dass das Design prospektiv ist und aufgrund der ordinalskalierten Daten nur begrenzte statistische Auswertungsverfahren möglich sind, die keine kausalen Schlüsse zulassen.
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