บทบาทการกำกับของวุฒิภาวะที่เชื่อมโยงสิ่งอำนวยความสะดวก แรงจูงใจด้าน ความบันเทิง มูลค่าราคา อิทธิพลสื่อสังคมออนไลน์ไปสู่ความตั้งใจใช้ และการใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1) อิทธิพลของสิ่งอำนวยความสะดวก แรงจูงใจด้านความบันเทิง มูลค่าราคา อิทธิพลสื่อสังคมออนไลน์ไปสู่ความตั้งใจใช้และการใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ และ 2) ศึกษาการกำกับของวุฒิภาวะที่เชื่อมโยงสิ่งอำนวยความสะดวก แรงจูงใจด้านความบันเทิง มูลค่าราคา อิทธิพลสื่อสังคมออนไลน์ไปสู่ความตั้งใจใช้เทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ โดยเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสะดวก (Convenience Sampling) ตามสัดส่วนจำนวน 540 ราย การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณด้วยสถิติพรรณนาและสถิติแบบเส้นทางกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-SEM) ด้วยโปรแกรมสำเร็จรูป Smart PLS 4.0 และวิเคราะห์การกำกับด้วยโปรแกรม PROCESS macro
ผลการวิเคราะห์ พบว่า 1) สิ่งอำนวยความสะดวกมีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยีตรวจสุขภาพ บนสมาร์ทวอทช์มีค่าเท่ากับ 0.668 มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.001 และความตั้งใจใช้มีอิทธิพลต่อการใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์มีค่าเท่ากับ 0.640 มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.001 ในทางกลับกันสิ่งอำนวยความสะดวกไม่มีอิทธิพลต่อการใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ แรงจูงใจด้านความบันเทิงไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ มูลค่าราคาไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ อิทธิพลสื่อสังคมออนไลน์ไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจใช้งานเทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ โดยมีค่าเท่ากับ 0.120, -0.149, 0.163, 0.085 ตามลำดับ 2) บทบาทการกำกับของวุฒิภาวะที่เชื่อมโยงสิ่งอำนวยความสะดวก แรงจูงใจด้านความบันเทิง มูลค่าราคา และอิทธิพลสื่อสังคมออนไลน์ต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์มีค่า ß เท่ากับ 0.033, -0.068, -0.092, 0.001 ตามลำดับและไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ โดยไม่ได้มีอิทธิพลให้ตัวแปรส่งผลกระทบต่อความตั้งใจใช้เทคโนโลยีตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ ผลการวิจัยนี้เป็นแนวทางให้กับผู้ผลิตในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตรวจสุขภาพบนสมาร์ทวอทช์ เพื่อสร้างแรงจูงใจและการยอมรับให้กับผู้บริโภคแต่ละกลุ่มอย่างแท้จริง งานวิจัยครั้งต่อไปควรศึกษาพฤติกรรมการใช้งานเชิงลึก
Article Details
References
ปรีชา ธรรมา. (2547). จิตวิทยาและจิตวิทยาพัฒนาการ. สารานุกรมศึกษาศาสตร์ฉบับที่ 31, หน้า 41-48. กรุงเทพมหานคร: คณะศึกษาศาสตร์มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ.
นภสวรรณ์ ฤทธิ์เดช. (2563). การพัฒนาชุดกิจกรรมตามแนวคิดของ Gesell เพื่อพัฒนาความสามารถในการใช้กล้ามเนื้อมัดเล็กของเด็กที่มีความพร้อมทางสติปัญญา. วิทยานิพนธ์ศึกษาศาสตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาการพัฒนาหลักสูตรและนวัตกรรมการสอน คณะคุรุศาสตร์อุตสาหกรรม. บัณฑิตวิทยาลัย: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี.
ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2557). การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS. กรุงเทพมหานคร: วีอินเตอร์ พริ้นทร์.
ธาดา จันตะคุณ และ ปรัชญนันท์ นิลสุข. (2561) การยอมรับการใช้โมบายเซอร์วิสในอุดมศึกษา. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยธนบุรี. 12 (28), 358-366.
สหประชาชาติประเทศไทย. เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน 3 สุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดี. ออนไลน์.สืบค้นเมื่อวันที่ 7 มีนาคม 2566. แหล่งที่มา: https://thailand.un.org/th/sdgs/3
สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. ยุทธศาสตร์ชาติ 20 ปี. ออนไลน์.สืบค้นเมื่อวันที่ 7 มีนาคม 2566. แหล่งที่มา: http://nscr.nesdc.go.th/ns/
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ. (2565). การดูแลสุขภาพในยุคถัดไป. ออนไลน์.
สืบค้นเมื่อวันที่ 26 มกราคม 2566. แหล่งที่มา: https://www.nstda.or.th/home/news_post/10- technologies-to-watch-next-generation-of-telehealth/
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ. (2567). AI Wearable Technology. ออนไลน์.
สืบค้นเมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2567. แหล่งที่มา: https://www.nstda.or.th/home/news_post/10-technologies-to-watch-2024/
สิทธิพร ปานเปาว์. (2563). ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้สมาร์ทวอทช์ของผู้บริโภคในกรุงเทพมหานคร.
วิทยานิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต. บัณฑิตวิทยาลัย: มหาวิทยาลัยกรุงเทพ.
สิงหะ ฉวีสุข และ สุนันทา วงศ์จตุรภัทร. (2012). ทฤษฎีการยอมรับการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ. วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศลาดกระบัง. 1 (1), 1-12.
Abdekhoda, M., Dehnad, A., Mirsaeed, S. J. G., & Gavgani, V. Z. (2016). Factors influencing the adoption of E-learning in Tabriz University of Medical Sciences. Medical Journal of the Islamic Republic of Iran. 30(1), 457. https://www.researchgate.net/publication/ 312028255
Akter, S., Mahmud, I., Zamal, M. F. B., & Ferdush, J. (2018). An investigation on factors influencing smart watch adoption: A partial least squares approach. International Conference on Cyber Security and Computer Science. https://indexive. com/ uploads/papers/pap_indexive15505853862147483647.pdf
Al-Emran, M., Granic, A., Sharafi, M. A., Ameen, N., & Sarrab M. (2020). Examining the roles of students’ beliefs and security concerns for using smartwatches in higher education. Journal of Enterprise Information Management. 34 (4), 1229-1251. https://www.researchgate.net/publication/344308588
Al-Maroof, R. S., Alhumaid, K., Alhamad, A. Q., Aburayya, A., & Salloum, S. (2021). User Acceptance of Smart Watch for Medical Purposes: An Empirical Study. Future Internet. 13 (5), 127. https://www.mdpi.com/journal/futureinternet
Arne May, (2011). Experience-dependent structural plasticity in the adult human brain. Trends in Cognitive Sciences. 15 (10), 475-482. https://www.sciencedirect.com/science/ article/abs/pii/S1364661311001707
Beh, P. K., Ganesan, Y., Iranmanesh, M., & Foroughi, B. (2019). Using smartwatches for fitness and health monitoring: the UTAUT2 combined with threat appraisal as moderators. Behaviour & Information Technology. 40 (3), 282-299.https://doi.org/10. 1080/0144929X.2019.1685597
Brewster, P. W. H., Melrose, R. J., Marquine, M. J., Johnson, J. K., Napoles, M. A., MacKay-Brandt, A., Farias, S., Reed, B., & Mungas, D. (2014). Life experience and demographic influences on cognitive function in older adults. Neuropsychology. 28 (6), 846-858. https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Fneu0000098
Gumasing, M. J. J., Carrillo, G. Z. D. V., Guzman, M. A. A. D., Sunga, C. A. R., Tan, S. Y. B., Mascariola, M. M. & Ong, A. K. S. (2024). Investigating User-Centric Factors Influencing Smartwatch Adoption and User Experience in the Philippines. Sustainability. 16 (13), 5401. https://doi.org/10.3390/su16135401
Hair, J., Black, W., Babin, B. Y. A., Anderson, R. & Tatham, R. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). New Jersey: Pearson Prentice Hall. https://www.drnishikantjha. com/papersCollection/Multivariate%20Data%20Analysis.pdf
Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). Partial least squares structural equation modeling: Rigorous applications, better results and higher acceptance. Long range planning. 46 (1-2), 1-12. https://ssrn.com/abstract=2233795
Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V. G. (2014). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research. European Business Review. 26 (2), 106-121. https://www.emerald.com/insight /content/doi/10.1108/EBR-10-2013-0128/full/html
Hair J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). England: Pearson Prentice. https://eli.johogo.com/Class/CCU/ SEM/_Multivariate%20Data%20Analysis_Hair.pdf
Hong, J. C., Lin, P.H., & Hsieh, P. C. (2016). The effect of consumer innovativeness on perceived value and continuance intention to use smartwatch. Computers in Human Behavior. 67, 264-272. http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.001
Hur, W.-M., Moon, T.-W., & Han, S.-J. (2014). The role of chronological age and work experience on emotional labor: The mediating effect of emotional intelligence. The Career Development International. 19 (7), 734-754. https://doi.org/10.1108/CDI-12-2013-0162
Jasin., M. (2022). The Role of Social Media Marketing and Electronic Word of Mouth on Brand Image and Purchase Intention of SMEs Product. Journal of Information Systems and Management. 1 (4), 54-62 https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/ 123456789/64624
Loo, C. W. (2022). Modelling Malaysia Residents’ Behavioural Intention to Use Smartwatch: The role of Health Technology and Device Benefits. University of Wales Trinity Saint David. https://repository.uwtsd.ac.uk/id/eprint/1917
Masoumian Hosseini, M., Masoumian Hosseini, S. T., Qayumi, K., Hosseinzadeh, S., & Tabar, S. S. S. (2023). Smartwatches in healthcare medicine: assistance and monitoring; a scoping review. BMC Medical Informatics and Decision Making. 23(1), 248. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02350-w
Mamatha., S. L., Pooja, A. H., & Dr. Vijayalaxmi., A. A. (2016). Impact of gadgets on emotional maturity, reasoning ability of college students. International Journal of Applied Research. 2 (3), 749-755. https://www.allresearchjournal.com/archives/2016/ vol2issue3/PartM/2-3-182.pdf
Saheb, T., Cabanillas, F. J. L., & Higueras, E. (2022). The risks and benefits of Internet of Things (IoT) and their influence on smartwatch use. Spanish Journal of Marketing- ESIC. 26 (3), 309-324. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/SJME-07-2021-0129/full/html
Sharma, S., Durand, R. M., & Gur-Arie, O. (1981). Identification and Analysis of Moderator Variables. Journal of Marketing Research. 18 (3), 291-300. https://www.jstor. org/stable/3150970
Suroso, J. S., & Sukmoro, T. C. (2021). Factors affecting behavior of the use of healthcare mobile application technology in Indonesian society. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 99 (15), 3923-3934. https://www.jatit.org/volumes/ Vol99No15/19Vol99No15.pdf
Tan, P. J. B. (2013). Students’ adoptions and attitudes towards electronic placement tests: A UTAUT analysis. American Journal of Computer Technology and Application. 1 (1), 14-23. www.ajcta.com
Tsai, J. M., Hung, S.W., & Lin, G. T. (2022). Continued usage of smart wearable devices (SWDs): cross level analysis of gamifcation and network externality. Electronic Markets. 32 (3), 1661–1676. https://doi.org/10.1007/s12525-022-00575-7
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L. & Xin X. (2012) Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly. 36 (1), 157–178. http://phpan.ndhu.edu.tw/UTAUT2.pdf
Walle, A.D., Jemere, A. T., Tilahun, B., Endehabtu, B. F., Wubante, S. M., Melaku, M. S., Tegegne, M. D., & Gashu, K. D. (2022). Intention to use wearable health devices and its predictors among diabetes mellitus patients in Amhara region referral hospitals, Ethiopia: Using modified UTAUT-2 model. ScienceDirect Informatics in Medicine Unlocked journal homepage. 36 (1), 101157. https://doi.org/10.1016/j.imu.2022. 101157
Zaini., M. K. N., Hussin, N., Ibrahim, Z., Bakar, A. A., Hashim, H., & Shahibi, M. S. (2023). A Conceptual Framework on Emotional Maturity towards Social Media Usage among Youth in Malaysia. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. 13 (5), 902-912. http://dx.doi.org/10.6007/IJARBSS/v13-i5/16644