$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

병원정보탐색 어플리케이션의 지속적 이용에 관한 연구
A Study on the Continuous Use of Hospital Information Seeking Applications 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.38 no.1, 2021년, pp.243 - 262  

장정인 (성균관대학교 문헌정보학과) ,  이용정 (성균관대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 후기수용모델을 통해 병원정보탐색 어플리케이션(이하 병원 앱)의 지속적인 이용과 이용 중단에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 병원 앱을 사용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 2019년 10월 11일부터 18일까지 설문조사를 실시하여 125개의 유효한 데이터를 수집하였고 구조방정식 모형을 사용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 병원 앱 사용자의 만족도와 기대일치도는 지속적 이용의도와 지각된 유용성에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 지각된 유용성은 지속적 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 많이 조명되지 않았던 병원 앱에 관한 연구를 통해 이러한 혁신적 기술의 지속적 사용여부에 영향을 미치는 변인들을 파악하였다. 연구 결과는 병원앱의 수용과 이용을 관찰하여 후기수용모델을 재검증하였으며, 응급상황과 같은 긴급한 도움탐색이나 신속함이 강조되는 정보요구를 만족시키는 병원앱의 특수성을 논의함으로써 이론적 확장을 도모하였다. 또한 소비자가 보고한 병원 앱의 유익성과 한계점을 바탕으로 병원 앱 개발자나 운영자들에게 보다 이용자 친화적인 앱을 제공하기 위한 실질적인 시사점을 제공하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The present study aims to identify the factors that affect the continuous use and discontinuance of the hospital information seeking applications(hospital apps thereafter) by employing the post acceptance model. The surveys were conducted with people who used the hospital apps from October 11 to 18,...

주제어

표/그림 (16)

참고문헌 (24)

  1. Han, Haejin (2018. March 23). Care labs gooddak vs vibros spark. daily medi, Available: https://www.dailymedi.com/detail.php?number828724 

  2. Jung, You-Soo (2013). A study on a use-diffusion model of medical service websites and applications. Doctoral dissertation, Inje University, Business. 

  3. Ki, Yeon-Su (2007). Research about factor affecting the continuous use of health app: Focusing on the moderating effect of sex and age. Master's thesis, Kookmin University, Department of Data Science. 

  4. Kim, Sangwoo (2020. April 7). Corona 19 effect, explosive increase in app service utilization...gooddak, 1639%↑. Bridge Economy, Available: http://www.viva100.com/main/view.php?key2020040700010002597 

  5. Kim, Seong-Jin (2018). Influences of service convenience of medical service mobile application on behavioral intention: Focusing on intermediary effect of experience value and control effect of involvement. Doctoral dissertation, Gachon University, Business Administration. 

  6. Lee, Jaeik (2018. June 11). Air-conditioning? hospital? pharmacy search apps have skyrocketed by more than 100,000 new installers. Digital Today, Available: http://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno200478 

  7. Li, Jingshun (2017). Medical service information seeking of chinese who visit Korea: Medical tourists for cosmetic surgery. Master's thesis, Seoul National University, Nursing. 

  8. Naver Knowledge Encyclopedia [n.d.]. National Science Museum - Internet of Things: O2O. Available: https://terms.naver.com/entry.nhn?docId3386844&cid58369&categoryId58369 

  9. Noh, Kyung-seop (2014). Well-written thesis statistical analysis SPSS & AMOS. Seoul: Hanbit Academy. 

  10. Suh, Hyojung, Hong, Hyeonseok, Kim, Minjeong, Yoon, Wonjung, Lee, Taehoon, Jung, Jiyun, Hwang, Shinha, & Cho, Youngtae (2015). Mhealth apps: The current status of usage and the factors of continuous use. Journal of HCI Society of Korea, 10(1), 19-27. 

  11. Yi, Yong Jeong & Bae, Beom Jun (2017). An analysis of non-users of mobile healthcare applications: Based on diffusion of innovations theory. Journal of the Korean Society for Information Management, 34(1), 135-154. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.1.135 

  12. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: an expectation-confirmation model. MIS quarterly, 351-370. 

  13. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. Management Information Systems Quarterly, 13(3), 319-340. 

  14. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003. 

  15. Hsu, C. L. & Lin, J. C. C. (2019). Understanding continuance intention to use online to offline (O2O) apps. Electronic Markets, 1-15. 

  16. Krebs, P. & Duncan, D. T. (2015). Health app use among US mobile phone owners: a national survey. JMIR mHealth and uHealth, 3(4), e101. 

  17. Lee, M. C. (2010). Explaining and predicting users' continuance intention toward e-learning: An extension of the expectation-confirmation model. Computers & Education, 54(2), 506-516. 

  18. Leung, L. & Chen, C. (2019). E-health/m-health adoption and lifestyle improvements: Exploring the roles of technology readiness, the expectation-confirmation model, and health-related information activities. Telecommunications Policy, 43(6), 563-575. 

  19. Mathieson, K. (1991). Predicting user intentions: Comparing the technology acceptance model with the theory of planned behavior. Information Systems Research, 173-191. 

  20. Oh, In-gyu (2021. 2. 3). Healthcare services, leading the way in hospital paths. Medical Newspaper, Retrieved from http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno2143543 

  21. Moscone, F., Tosetti, E., & Vittadini, G. (2012). Social interaction in patients' hospital choice: Evidence from Italy. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 175(2), 453-472. 

  22. Spreng, R. A., MacKenzie, S. B., & Olshavsky, R. W. (1996). A reexamination of the determinants of consumer satisfaction. Journal of Marketing. 60, 15-32. 

  23. Thong, J. Y., Hong, S. J., & Tam, K. Y. (2006). The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance. International Journal of Human-Computer Studies, 64(9), 799-810. 

  24. Xiao, N., Sharman, R., Rao, H. R., & Upadhyaya, S. (2014). Factors influencing online health information search: An empirical analysis of a national cancer-related survey. Decision Support Systems, 57, 417-427. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로