การศึกษาการยอมรับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ในประเทศไทย: มุมมองขององค์กร (A STUDY OF BIG DATA TECHNOLOGY ADOPTION IN THAILAND: ORGANIZATIONAL PERSPECTIVE)

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยในการยอมรับเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ภายใต้บริบทของประเทศไทย โดยใช้ทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี (TAM) ในการอธิบาย กลุ่มประชากรของการวิจัยเป็นบุคคลที่คุ้นเคยกับเทคโนโลยี Big Data จำนวน 260 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล คือ แบบสอบถาม งานวิจัยใช้โมเดลสมการเชิงโครงสร้าง (SEM) ในการทดสอบสมมติฐานการวิจัย และ AMOS เป็นโปรแกรมที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ค่าสถิติความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง ผลการวิจัยพบว่า โมเดลสมมติฐานมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยมีค่าสถิติ GFI = 0.959, AFGI = 0.929, RMSEA = 0.054, SRMR = 0.519, NFI = 0.977, CFI = 0.990 และ Normed Chi-Square = 1.747 โมเดลสมมติฐานสามารถอธิบายความตั้งใจแสดงพฤติกรรมการใช้เทคโนโลยี Big Data ได้ร้อยละ 50 ปัจจัยการรับรู้ประโยชน์และปัจจัยการรับรู้ความง่ายในการใช้งานส่งผลกระทบต่อความตั้งใจแสดงพฤติกรรมการใช้ เท่ากับ 0.71 และ 0.45 ตามลำดับ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.001 นอกจากนี้ยังพบว่า ปัจจัยการรับรู้ประโยชน์อาจเป็นตัวแปรส่งผ่านระหว่างการรับรู้ความง่ายในการใช้งานและความตั้งใจแสดงพฤติกรรมการใช้ด้วย สิ่งที่ค้นพบนี้แสดงให้เห็นว่า การที่บุคคลจะยอมรับเทคโนโลยี Big Data นั้น ไม่ใช่แค่ใช้งานง่ายเพียงอย่างเดียวแต่เทคโนโลยีต้องมีประโยชน์ด้วยจึงจะมีการใช้งานจริงเกิดขึ้นคำสำคัญ: ทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี  เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่  โมเดลสมการเชิงโครงสร้างThe purpose of this study was to investigate the acceptance of Big Data Technology (BDT) within the Thailand context, using Technology Acceptance Model (TAM). The informants of this study were 260 participants who were familiar with BDT. Questionnaires were used to collect the data. The structural equation model (SEM) was employed to test the hypotheses via AMOS software. The result indicated that the research model was consistent with the empirical data with the statistics GFI = 0.959, AFGI = 0.929, SRMR = 0.519, RMSEA = 0.054, NFI= 0.977, CFI = 0.990 and Normed Chi-Square = 1.747. The research model could explain behavior intention to use BDT for 50%. Perceived usefulness and perceived ease of use affect the behavior intention to use BDT at 0.71 and 0.45 at statistical significance level of 0.001. Furthermore, perceived usefulness might be a mediator between the perceived ease of use and behavior intention to use. However, the results also showed that people would actually use BDT only when it was easy to use and useful.Keywords: Technology acceptance model, Big data technology, Structural equation modeling