ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้งานนวัตกรรมบริการ แอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” ในเขตกรุงเทพมหานคร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์คือ 1) เพื่อศึกษาถึงปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้งานนวัตกรรมบริการ แอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” ในเขตกรุงเทพมหานคร และ 2) เพื่อศึกษาอิทธิพลทางตรง อิทธิทางอ้อม และอิทธิพลรวมของตัวแปรต่อความตั้งใจในการใช้งานนวัตกรรมบริการแอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” ในเขตกรุงเทพมหานคร ซึ่งการวิจัยครั้งนี้ใช้แบบจำลองทฤษฎีการยอมรับและการใช้เทคโนโลยี (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology : UTAUT) วิธีการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เก็บรวบรวมข้อมูลโดยใช้แบบสอบถามออนไลน์กับกลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้ใช้งานนวัตกรรมบริการแอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” จำนวน 400 คน ในเขตกรุงเทพมหานคร โดยใช้การวิเคราะห์สหสัมพันธ์พหุคูณ (Multiple Correlation Analysis) และการวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis) ผลการวิจัย พบว่า ตัวแบบมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ประกอบด้วย ปัจจัยความคาดหวังในประสิทธิภาพ ความคาดหวังในการใช้งาน อิทธิพลทางสังคม และความตั้งใจในการใช้งาน มีอิทธิพลทางบวกต่อการใช้งานนวัตกรรมบริการแอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” ส่วนความวิตกกังวลในการใช้เทคโนโลยี ไม่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการใช้งานนวัตกรรมบริการแอปพลิเคชัน “หมอพร้อม” ผลการวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์แก่หน่วยงานที่เกี่ยวข้องนำไปปรับปรุงและพัฒนานวัตกรรมการให้บริการทางการแพทย์ การกำหนดนโยบายต่าง ๆ ในการพัฒนาข้อมูลสารสนเทศทางด้านสุขภาพผ่านทางแอปพลิเคชันอื่น ๆ พัฒนาระบบเทคโนโลยีสารสนเทศทางการแพทย์ เพื่อให้ประชาชนเข้าถึงการใช้บริการด้านสุขภาพผ่านแอปพลิเคชันที่ง่ายและมีความสะดวกในการใช้งาน สร้างคุณค่าในการให้บริการ ประสิทธิภาพของการบริการข้อมูลทางการแพทย์
การสื่อสารทางด้านการแพทย์ เพื่อสร้างความเข้าใจและเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่ประชาชนต่อไป
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารการบัญชีและการจัดการ
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยมหาสารคาม และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
เอกสารอ้างอิง
กรมควบคุมโรค. (2563). โรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19). ค้นเมื่อ 5 เมษายน 2563, จาก https://ddc.moph.go.th/viralpneumonia/ind_world.php
กระทรวงสาธารณสุข. (2564). ระบบบริหารจัดการวัคซีนโรคโควิด-19 (COVID-19). ค้นเมื่อ 4 เมษายน 2564, จาก https://spd.moph.go.th/new_bps/morprom
ปกรณ์ อุดมธนะสารสกุล. (2564). อิทธิพลของนโยบายรัฐบาลและการจัดการภาวะวิกฤตที่มีต่อกลยุทธ์การดำเนินงานของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมภาคบริการในจังหวัดเชียงใหม่ ในช่วงวิกฤตของโรคระบาดโรคโควิด-19 (COVID-19). วารสารการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 13 (2), 75-92.
สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) ฝ่ายสร้างสรรค์สื่อและผลิตภัณฑ์. (2564). วัคซีนโรคโควิด-19 (COVID-19). ค้นเมื่อ 24 มีนาคม 2564, จาก https://waa.inter.nstda.or.th/stks/pub/2021/20210316-covid19-vaccine-handbook.pdf
สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2562). แผนพัฒนาภาคกลางและพื้นที่กรุงเทพมหานคร พ.ศ. 2560–2565 ฉบับทบทวน. ค้นเมื่อ 8 กุมภาพันธ์ 2564, จาก https://www.nesdc.go.th/ewt_dl_link.php?nid=7525
สำนักงานสถิติแห่งชาติ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2563). สำรวจการมีการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในครัวเรือน พ.ศ. 2563. ค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2563, จาก http://www.nso.go.th/sites/2014/DocLib13/Forms/AllItems.aspx
สำนักทะเบียนกลาง กรมการปกครอง. (2563). จำนวนราษฎรทั่วราชอาณาจักร ตามหลักฐานการทะเบียนราษฎร ณ วันที่ 31 ธันวาคม 2563. ค้นเมื่อ 17 มีนาคม 2564, จาก https://stat.bora.dopa.go.th/stat/ statnew/statINTERNET/#/
อภิวรรณ์ หมื่นสอาด และพิทยา ผ่อนกลาง. (2564). ปัจจัยที่มีผลต่อความพึงพอใจในคุณภาพการให้บริการ โมบายแบงก์กิงของผู้ใช้บริการในจังหวัดนครราชสีมา. วารสารการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, 13 (2), 153-164.
อาทิตย์ เกียรติกำจร และภูมิพร ธรรมสถิตเดช. (2557). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับเทคโนโลยี: กรณีศึกษาการใช้เทคโนโลยี Interactive Whiteboard ในการเรียนการสอนของคณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล. การประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา ครั้งที่ 15. 28 มีนาคม 2557. ณ วิทยาลัยการปกครองท้องถิ่น มหาวิทยาลัยขอนแก่น. 545-555.
Ahmad, S. Z., & Khalid, K. (2017). The adoption of M-government services from the user’s perspectives: Empirical evidence from the United Arab Emirates. International Journal of Information Management, 37(5), 367-379.
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management, 37(3), 99-110.
Alam, M. Z., Hoque, Md. R., Hu, W., & Barua, Z. (2020). Factors influencing the adoption of mHealth services in a developing. International Journal of Information Management, 50, 128–143.
Alam, M. Z., Hu, W., & Barua, Z. (2018). Using the UTAUT Model to Determine Factors Affecting Acceptance and Use of Mobile Health (mHealth) Services in Bangladesh. Journal of Studies in Social Sciences, 17(2), 137-172.
Alam, M. Z., Hu, W., Hoque, Md. R., & Kaium, Md. A. (2020). Adoption intention and usage behavior of mHealth services in Bangladesh and China: A cross-country analysis. International Journal of Pharmaceutical and Healthcare Marketing, 14(1), 37-60.
Ali, F., Nair, P. K., & Hussain, K. (2016). An assessment of students' acceptance and usage of computer supported collaborative classrooms in hospitality and tourism schools. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education, 18, 51-60.
Astani, N. M. M. W., Ati, N. L. P. A. P., & Ernawaty, E. (2021). Analysis of Acceptance of e-Health Application by Users in Primary Healthcare Center in Surabaya City, The Indonesian Journal of Public Health, 16(1), 66-78.
Bawack, R. E., & Kamdjoug, J. R. K. (2018). Adequacy of UTAUT in clinician adoption of health information systems in developing countries: The case of Cameroon. International journal of medical informatics, 109, 15-22.
Barua, Z. & Barua, A. (2021). Acceptance and usage of mHealth technologies amid COVID-19 pandemic in a developing country: the UTAUT combined with situational constraint and health consciousness, Journal of Enabling Technologies, 15(1), 1-22.
Best, J., & J. Kahn (1998). Research in education (8th ed.). Boston : Allyn and Bacon.
Boontarig, W., Chutimaskul, W., Chongsuphajaisiddhi, V., & Papasratorn, B. (2012, June). Factors influencing the Thai elderly intention to use smartphone for e-Health services. In 2012 IEEE symposium on humanities, science and engineering research, (pp. 479-483). IEEE.
Budi, N. F. A., Adnan, H. R., Firmansyah, F., Hidayanto, A. N., Kurnia, S., & Purwandari, B. (2021). Why do people want to use location-based application for emergency situations? The extension of UTAUT perspectives. Technology in Society, 65, 1-10.
Chang, S. J., & Im, E-O. (2013). A path analysis of Internet health information seeking behaviors among older adults. Geriatric Nursing, 35(2), 137–41.
Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing (5th ed.). New York : Harper Collins Publishers.
Cossio, M., & Gilardino R. E. (2021). Would the Use of Artificial Intelligence in COVID-19 Patient Management Add Value to the Healthcare System?. Frontiers in Medicine, 8, 1-5.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 13(3), 319-340.
Farhady, S., Sepehri, M. M., & Pourfathollah, A. A. (2020). Evaluation of effective factors in the acceptance of mobile health technology using the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT), case study: Blood transfusion complications in thalassemia patients. Medical Journal of the Islamic Republic of Iran, 34, 83-90.
Gagnon, M. P., Simonyan, D., Ghandour, E. K., Godin, G., Labrecque, M., & Ouimet, M. (2016). Factors influencing electronic health record adoption by physicians: A multilevel analysis. International Journal of Information Management, 36, 258–270.
Giao H. N. K., Vuong, B. N., Tung, D. D., & Quan, T. N. (2020). A Model of Factors Influencing Behavioral Intention to Use Internet Banking and The Moderating Role of Anxiety: Evidence from Vietnam. WSEAS Transactions on Business and Economics, 18, 10-20.
Guo, X., Sun, Y., Wang, N., Peng, Z., & Yan, Z. (2013). The dark side of elderly acceptance of preventive mobile health services in China. Electronic Markets, 23(1), 49–61.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ : Prentice hall.
Han, S., Mustonen, P., Seppanen, M., & Kallio, M. (2004). Physicians' behavior intentions regarding a mobile medical information system: An exploratory study. AMCIS 2004 Proceedings, 330, 2763-2771.
Hoque, M. R. (2016). An empirical study of mHealth adoption in a developing country: the moderating effect of gender concern. BMC medical informatics and decision making, 16(1), 1-10.
Igbaria, M., Parasuraman, S., & Baroudi, J. J. (1996). A motivational model of microcomputer usage. Journal of management information systems, 13(1), 127-143.
Khan, I. U., Yu, Y., Hameed, Z., Khan, S. U., & Waheed, A. (2018). Assessing the Physicians' Acceptance of E-Prescribing in a Developing Country: An Extension of the UTAUT Model with Moderating Effect of Perceived Organizational Support. Journal of Global Information Management (JGIM), 26 (3), 121-142.
Kijsanayotin, B., Pannarunothai, S., & Speedie, S. M. (2009). Factors influencing health information technology adoption in Thailand's community health centers: Applying the UTAUT model. International journal of medical informatics, 78(6), 404-416.
Latsuzbaia, A., Herold, M., Bertemes, J. P., & Mossong, J. (2020). Evolving social contact patterns during the COVID-19 crisis in Luxembourg. PloS one, 15(8), 1-13.
Likert, R. (1932). A technique for the measurement of attitudes. Archives of Psychology, 140, 1-55.
Lian, J. W. (2015). Critical factors for cloud based e-invoice service adoption in Taiwan: An empirical study. International Journal of Information Management, 35(1), 98-109.
Lin, C. P., & Anol, B. (2008). Learning Online Social Support: An Investigation of Network Information Technology Based on UTAUT. Cyberpsychol Behav, 11(3), 268-272.
Martins, C., Oliveira, T., & Popovič, A. (2014). Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application. International journal of information management, 34(1), 1-13.
Nunnally, J. C. (1978) Psychometric theory (2nd Ed.). New York : McGraw-Hill.
Nuq, P. A., & Aubert, B. (2013). Towards a better understanding of the intention to use eHealth services by medical professionals: The case of developing countries. International Journal of Healthcare Management, 6(4), 217-236.
Oliveira, T., Thomas, M., Baptista, G., & Campos, F. (2016). Mobile payment: Understanding the determinants of customer adoption and intention to recommend the technology. Computers in human behavior, 61, 404-414.
Or, CK., & Karsh, B-T. (2009). A systematic review of patient acceptance of consumer health information technology. Journal of the American Medical Informatics Association, 16(4), 550–60.
Parayitam, S., Desai, KJ., Desai, MS., & Eason, MK. (2010). Computer attitude as a moderator in the relationship between computer anxiety, satisfaction, and stress. Computers in Human Behavior, 26(3), 345– 352.
Refat, Md. R. A., Palvinderjit Kaur, P., & Ramiah, S. P. (2020). E-Healthcare-Personalized Health Monitoring System. International Journal of Current Research and Review, 12(21), 150-154.
Rovinelli, R., & Hambleton, R. K. (1976). On the use of content specialists in the assessment of criterion-referenced test item validity. Washington, D.C. : ERIC.
Saade´ R.G., & Kira, D. (2006). The emotional state of technology acceptance. Issues in informing science and information technology, 3, 529–539.
Semiz, B.B., & Semiz, T. (2021). Examining consumer use of mobile health applications by the extended UTAUT model. bmij, 9(1), 267-281.
Shiferaw KB, Mengiste SA, Gullslett MK, Zeleke AA, Tilahun B, Tebeje T, et al. (2021). Healthcare providers’ acceptance of telemedicine and preference of modalities during COVID-19 pandemics in a low-resource setting: An extended UTAUT model. PLoS ONE, 16(4), 1-15.
Sung, Y. T., Chang, K. E., & Liu, T. C. (2016). The effects of integrating mobile devices with teaching and learning on students' learning performance: A meta-analysis and research synthesis. Computers & Education, 94, 252-275.
Sun, N., & Rau, P. L. P. (2015). The acceptance of personal health devices among patients with chronic conditions. International journal of medical informatics, 84(4), 288-297.
Suroso, J. S., & Sukmoro, T. C. (2021). Factors Affecting Behavior of The Use of Healthcare Mobile Application Technology in Indonesian. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 99(15), 3923-3934.
Tamilmani, K., Rana, P.N., Wamba, F. S., & Dwivedi, R. (2021). The extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2): A systematic literature review and theory evaluation. International Journal of Information Management, 57, 1-16.
Tojib, D., & Tsarenko, Y. (2012). Post-adoption modeling of advanced mobile service use. Journal of Business Research, 65(7), 922-928.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis F. D. (2003). User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.
Venkatesh, V., Thong, J. Y.L., & Xu, 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.
Yamane, T. (1967). Statistics, an introductory analysis, 2nd Ed. New York : Harper & Row.
Zuiderwijk, A., Janssen, M., & Dwivedi, Y. K. (2015). Acceptance and use predictors of open data technologies: Drawing upon the unified theory of acceptance and use of technology. Government information quarterly, 32(4), 429-440.
