I modelli di accettazione tecnologica in ambito turistico

Anche se la tecnologia mobile è ampiamente diffusa nel settore del turismo, pochi studi hanno approfondito i fattori che influenzano l’accettazione della tecnologia mobile da parte dei turisti.

La tabella 20 sintetizza la ricerca empirica, condotta dal 2008 al 2015, sul tema dell’accettazione della tecnologia mobile da parte di turisti.

La maggior parte degli studi citati utilizza versioni estese del TAM per studiare l’accettazione dei turisti di diversi servizi mobili fruibili tramite smartphone, come guide turistiche (Peres et al., 2011; Lai, 2013), mobile payment (Peng et al., 2011), prenotazione turistica (Yang et al., 2013), realtà aumentata in generale (Chung et al., 2015) o applicata ai beni culturali (Haugstvedt, Krogstie, 2012).

Tabella 20 – Ricerca empirica sull’accettazione della tecnologia mobile nel turismo dal

2008 al 2015

Autori Area Modello Campione Costrutti e ipotesi Risultati Kim, Park,

Morrison (2008)

Mobile

devices TAM 283

TECH, TE, PU, PEOU, AT, IU TE → PU, PEU PU, PEU → AT → IU TECH → PU, PEOU Oh, Lehto, Park (2009) Mobile technologies TAM 283

Previous ICT usage, TE, PE, EE, BI Previous ICT usage → PE, EE TE → PE, EE PE, EE → BI

114 Lee, Mills (2010) Mobile technologies TPB and ACSM 241 TECH, reliability, perception, PV, satisfaction, IU TECH → perception, PV, IU Perception, PV → satisfaction → IU Peres, Correia, Moital (2011) Mobile electronic tourist guide

TAM 400 Knowledge, PU, AT, IU

Knowledge → PU → AT → IU Knowledge → IU Peng, Xiong, Yang, 2011 Tourism Mobile Payment TAM 421 DK, TS, PC, PS, PU, PEOU, BI PEOU, PS, PC,  PU PEOU, PU, PS  BI DK, TS  PS DK  PEOU Haugstvedt, Krogstie, 2012 Mobile Augmented Reality for Cultural Heritage

TAM 200 + 42 PEOU, PU, PEnj, BI

PEOU, PU, PEnj  BI PEOU  PU PEOU  PEnj Lai, 2013 App-based mobile tour guide

UTAUT 205 IF, EN, PE, EE, SI,

FAC, BI IF  BI Yang, Zhong, Zhang (2013) Mobile Travel Booking

TAM 288 PU, PEOU, Penj, M, C

PEOU, PU, M, C BI M, PEOU  PU Ker-Cheng Lin et al. (2014)

Mobile app TAM 157 CSE, PU, PEOU, BI

CSE  PEOU PEOU  PU PU  BI Chung et al. (2015) Mobile augmented reality

TAM 145 TR, VIS, FAC, PU, AT,

IU, DES TR, VIS, PEOU  PU VIS, FAC  PEOU PEOU  AT AT  UI AT  DES ACSM = American customer satisfaction model

(Fornell, Johnson, Anderson, Cha, & Bryant, 1996)

AT = attitude

BI = behavioral intention C = cost

CSE = computer self-efficacy DES = destination visit intention

DK = destination m-payment knowledge

Penj = perceived enjoyment PEOU = perceived ease to use PS = perceived security PU = perceived usefulness PV = perceived value SI = social influence

TAM = technology acceptance model (Davis, 1986)

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EE = effort expectancy EN = entertainment

FAC = facilitating conditions IF = informativeness

IU = intention to use M = mobility

PC = perceived compatibility PE = performance expectancy

TECH = technology experience

TPB = theory of planned behavior (Ajzen, 1985) TR = technology readiness

TS = tourist susceptibility to interpersonal influence

UTAUT = Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003)

VIS = visual appeal

Il contesto turistico è caratterizzato dalle seguenti peculiarità, che possono influenzare l’adozione della tecnologia durante l’esperienza di viaggio:

- Mobilità: un viaggiatore è, per definizione, una persona che si muove, si sposta; pertanto la mobilità è una condizione imprescindibile affinché il turismo non solo prosperi ma esista. La tecnologia mobile è quindi un elemento di fondamentale importanza per il turista dal momento che gli consente l’accesso “anywhere,

anytime, anyhow” alle informazioni di cui ha bisogno.

- Divertimento: il viaggio deve essere un’esperienza piacevole per il turista, di conseguenza la tecnologia deve essere non solo utile ma anche divertente. Come afferma Miao et al. (2011) il consumo dei servizi turistici è “hedonically driven”. - Costo: più la tecnologia è in grado di fare risparmiare tempo e denaro, più i turisti

sono interessati ad adottarla in viaggio.

- L’importanza dell’esperienza, prima, durante e dopo il viaggio.

Al fine di superare le limitazioni del modello TAM nella sua versione originale, sono state analizzate nel dettaglio le seguenti versioni estese del TAM, ritenute maggiormente esplicative ai fini del presente lavoro:

- Technology Acceptance Model for Hedonic Information Systems (Van der Heijden, 2004)

- Technology Acceptance Model in the context of Mobile Tourism (Kim et al., 2008) - Technology Acceptance Model to predict tourists decisions to adopt a mobile

travel app (Yang et al., 2013).

3.2.1 Technology Acceptance Model for Hedonic Information Systems

Il principale contributo dello studio di Van der Heijden (2004) consiste nell’avere ipotizzato e successivamente verificato che la variabile Perceived Enjoyment (PE) o

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divertimento percepito, insieme alla variabile Perceived Ease of use (PEOU), o semplicità d’uso percepita, influiscono in misura maggiore rispetto alla Perceived Utility sull’intenzione di utilizzare un sistema informativo edonico (IU). L’autore infatti sostiene che la natura edonica di un sistema informativo è un elemento che non può essere trascurato nella definizione del modello di accettazione tecnologica. In particolare, l’autore dimostra che l’utilità percepita perde il suo valore predittivo dominante a favore della semplicità d’uso e del divertimento.

Il Perceived Enjoyment era già stato introdotto da Davis per estendere il TAM, che lo ha definito come la misura in cui l’utilizzo della tecnologia è percepita come piacevole di per sé, a prescindere dai risultati ottenuti (Davis et al., 1992).

Figura 21

Technology Acceptance Model for Hedonic Information Systems (Van der Heijden, 2004)

Il seguente modello suggerisce le seguenti ipotesi di ricerca:

H: la semplicità d’uso percepita ha un impatto positivo sul divertimento percepito H: il divertimento percepito ha un impatto positivo sull’intenzione di utilizzare una tecnologia

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3.2.2 Technology Acceptance Model in the context of Mobile Tourism

Lo studio di Kim et al. (2008), al fine di adattare il TAM al contesto turistico, ipotizza quali potrebbero essere le variabili esterne peculiari dell’ambito turistico che influenzano l’utilità percepita e la semplicità d’uso percepita. I risultati dimostrano che l’Esperienza Tecnologica e l’Esperienza Turistica possono essere utilizzate come variabili esterne per una migliore comprensione del modello di accettazione della tecnologia mobile nel turismo.

Tuttavia il modello proposto dagli autori non ipotizza una relazione causale tra PEOU e PU, come proposta nella versione originale del TAM. Inoltre non considera aspetti edonici (Perceived Enjoyment (PE) e il costo di adozione di una nuova tecnologia, prodotto o servizio durante l’esperienza di viaggio.

Figura 22

Technology Acceptance Model in the context of Mobile Tourism (Kim et al., 2008) Il seguente modello suggerisce le seguenti ipotesi di ricerca:

H: l’esperienza tecnologica ha un impatto positivo sull’utilità percepita

H: l’esperienza tecnologica ha un impatto positivo sulla semplicità d’uso percepita H: l’esperienza turistica ha un impatto positivo sull’utilità percepita

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3.2.3 Technology Acceptance Model to predict tourists decisions to adopt a mobile travel app

Il principale contributo del modello proposto da Yang et al. (2013) consiste nell’avere individuato ulteriori variabili esogene in grado di influenzare la decisione di adottare un’app mobile in viaggio: Mobility (M), Perceived Enjoyment (PE) and Perceived

Cost (PC).

La mobilità è intesa dagli autori come il vantaggio che la tecnologia mobile offre all’utente di avere accesso alle informazioni che desidera in qualsiasi luogo e a qualsiasi ora.

Il costo è invece considerato come il costo del dispositivo mobile e il costo di abbonamento al servizio di connessione mobile.

In particolare hanno ipotizzato e dimostrato che la mobilità (M) ha un impatto positivo sull’utilità percepita (PU) e sull’intenzione di utilizzo della tecnologia (IU) e che il costo ha un impatto negativo sull’intenzione di utilizzo della tecnologia (IU).

L’unica ipotesi non supportata dallo studio è che il divertimento percepito (PE) abbia un impatto positivo sull’intenzione di utilizzo della tecnologia (IU), a differenza dei risultati dello studio di Van der Heijden (2004). Un’altra limitazione del presente studio è di non avere approfondito quali possano essere le variabili esterne in grado di influenzare PEOU e PU.

Il seguente modello suggerisce le seguenti ipotesi di ricerca:

H: il divertimento percepito ha un impatto positivo sull’intenzione di utilizzare una tecnologia

H: il costo percepito ha un impatto negativo sull’intenzione di utilizzare una tecnologia H: la mobilità ha un impatto positivo sull’intenzione di utilizzare una tecnologia

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Figura 23

Technology Acceptance Model to predict tourists decisions to adopt a mobile travel app (Yang et al., 2013)