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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This dissertation aims to understand if end-users are aware of big data analytics, and given
this, if the perceived value of healthcare products that use big data techniques is sufficient
to surpass their concerns for sharing personal data. Additionally, it is tested whether they
are interested in purchasing such products.
In order to address this topic, the theoretical foundations are based on the Theory of
Reasoned Model, which studies human’s decision-making process. Based on the data from
a questionnaire directed to end-users, a Chi-square test studies if it exists an association
between the different variables and Simple Linear Regressions evaluate the strength of the
associations.
The results obtained from both type of tests prove that a higher perception of value from
health products that require the use of big data technologies (PV) is positively correlated
with a superior willingness to share personal data (WTS), as well as a higher willingness to
buy (WTB), a positive word of mouth for both sharing data (WoM_sd) and purchasing
such devices (WoM_d).
Finally, three Multiple Regression models are created. The first model explains WTB as a
positive influence of PV, WTS, WoM_d and WoM_sd. The second regression tests the
WoM_d dimension as a result of PV, WTB and WTS. The third model shows that
WoM_sd is explained by PV, WTB and WTS. These three models are in line with the
previous conclusions obtained from both the Chi-Square test and the Simple Linear
Regressions.
Esta dissertação tem como objetivo compreender se os consumidores finais estão cientes das técnicas analiticas de big data e, em caso afirmativo, se o valor percepcionado de produtos na área da saúde que usem tecnologias big data é suficiente para ultrapassar os receios de partilha de dados pessoais. Adicionalmente é testado se estes estão interessados na compra de tais produtos. Para tal, a abordagem teórica é baseada no modelo Theory of Reasoned Action, o qual estuda o processo de tomada de decisão do ser humano. Com base nos dados obtidos através de um questionário destinado aos consumidores finais, um teste de tabelas de contingência de Qui-quadrado testa se existe associação entre as diferentes variáveis, enquanto regressões lineares simples avaliam a força destas associações. Os resultados obtidos comprovam que uma maior percepção de valor dos produtos de saúde que exigem o uso de tecnologias big data (PV) está positivamente corelacionada com uma maior predisposição para a partilha de dados pessoais (WTS), bem como uma maior intenção para a aquisição deste tipo de produtos (WTB) e, finalmente, com uma positiva recomendação, tanto para a partilha de dados pessoais (WoM_sd) como para a compra de tais dispositivos (WoM_d). Finalmente, são criados três modelos de regressões lineares múltiplas. O primeiro modelo relaciona a dimensão de WTB com uma influência positiva de PV, WTS, WoM_d e WoM_sd. A segunda regressão testa a dimensão de WoM_d associada a PV, WTB e WTS. O terceiro modelo mostra que WoM_sd é explicado por PV, WTB e WTS. Estes três modelos estão em linha com as conclusões anteriormente obtidas no teste Qui-quadrado e nas regressões lineares simples.
Esta dissertação tem como objetivo compreender se os consumidores finais estão cientes das técnicas analiticas de big data e, em caso afirmativo, se o valor percepcionado de produtos na área da saúde que usem tecnologias big data é suficiente para ultrapassar os receios de partilha de dados pessoais. Adicionalmente é testado se estes estão interessados na compra de tais produtos. Para tal, a abordagem teórica é baseada no modelo Theory of Reasoned Action, o qual estuda o processo de tomada de decisão do ser humano. Com base nos dados obtidos através de um questionário destinado aos consumidores finais, um teste de tabelas de contingência de Qui-quadrado testa se existe associação entre as diferentes variáveis, enquanto regressões lineares simples avaliam a força destas associações. Os resultados obtidos comprovam que uma maior percepção de valor dos produtos de saúde que exigem o uso de tecnologias big data (PV) está positivamente corelacionada com uma maior predisposição para a partilha de dados pessoais (WTS), bem como uma maior intenção para a aquisição deste tipo de produtos (WTB) e, finalmente, com uma positiva recomendação, tanto para a partilha de dados pessoais (WoM_sd) como para a compra de tais dispositivos (WoM_d). Finalmente, são criados três modelos de regressões lineares múltiplas. O primeiro modelo relaciona a dimensão de WTB com uma influência positiva de PV, WTS, WoM_d e WoM_sd. A segunda regressão testa a dimensão de WoM_d associada a PV, WTB e WTS. O terceiro modelo mostra que WoM_sd é explicado por PV, WTB e WTS. Estes três modelos estão em linha com as conclusões anteriormente obtidas no teste Qui-quadrado e nas regressões lineares simples.