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Abstract(s)
Accelerated by the increasing digitalization, the connection of humans and machines has exponentially grown in recent years and the trend continues to gain momentum. Connected cars follow this course of connecting everyday objects to the internet and as contemporary vehicles are becoming more networked, services tailored around connectivity functions form a central value proposition of modern OEM business models. Yet, while connectivity features extend and improve a vehicle’s functional portfolio, the dependency on personal user data fosters the relevance of informational privacy in vehicles. This thesis aims at examining the moderating role of data privacy risks in the adoption process of connected car features. Building on Davis’ Technology Acceptance Model, an adapted acceptance framework which accounts for data privacy risks of connected car features is proposed.
In a split-test experiment, 440 participants were exposed to different levels of connected car related data privacy risks and subsequently responded to an acceptance survey. Interaction based regression modelling revealed a statistically significant and practically meaningful attenuating moderation effect of data privacy risks on the perceived usefulness and perceived ease of use of connected car features, which in turn influenced usage intention. The obtained results underscore the importance of data privacy for the adoption of connected car features and contribute to the existing research by showing the importance of combining data privacy risks of connected cars with classical TAM constructs.
Acelerada pela digitalização, a ligação entre humanos e máquinas cresceu exponencialmente nos últimos anos e a tendência continua a ganhar ímpeto. Os automóveis em rede [AR] seguem essa tendência de conectar objetos do quotidiano à Internet e, à medida que os veículos contemporâneos se tornam progressivamente mais digitais, os serviços afetos às funções de conectividade representam uma proposta de valor central nos modelos de negócio OEM. Contudo, enquanto as soluções de conectividade ampliam e melhoram as características funcionais de um veículo, a dependência de dados pessoais do utilizador promove a importância da privacidade dos mesmos. Esta tese visa examinar a função moderadora dos riscos da privacidade de dados no processo de adoção de funcionalidades dos AR. Com base no Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM) de Davis, é proposto um modelo de aceitação adaptado que considera os riscos associados à privacidade de dados nos AR. Numa experiência de teste dividida, cerca de 440 participantes foram expostos a diferentes níveis de risco de privacidade de dados relacionado com AR tendo, posteriormente, sido requisitada a sua resposta a um questionário de aceitação. Regressão Linear Interativa revelou um efeito de moderação atenuante, estatisticamente significativo, da privacidade de dados na utilidade e facilidade de uso perceptível das funcionalidades dos AR, o que influencia a intenção de uso. Os resultados obtidos salientam a importância da privacidade de dados na adoção de funcionalidades dos AR contribuindo para a pesquisa existente salientando a relevância da combinação dos riscos da privacidade de dados com construções clássicas da TAM.
Acelerada pela digitalização, a ligação entre humanos e máquinas cresceu exponencialmente nos últimos anos e a tendência continua a ganhar ímpeto. Os automóveis em rede [AR] seguem essa tendência de conectar objetos do quotidiano à Internet e, à medida que os veículos contemporâneos se tornam progressivamente mais digitais, os serviços afetos às funções de conectividade representam uma proposta de valor central nos modelos de negócio OEM. Contudo, enquanto as soluções de conectividade ampliam e melhoram as características funcionais de um veículo, a dependência de dados pessoais do utilizador promove a importância da privacidade dos mesmos. Esta tese visa examinar a função moderadora dos riscos da privacidade de dados no processo de adoção de funcionalidades dos AR. Com base no Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM) de Davis, é proposto um modelo de aceitação adaptado que considera os riscos associados à privacidade de dados nos AR. Numa experiência de teste dividida, cerca de 440 participantes foram expostos a diferentes níveis de risco de privacidade de dados relacionado com AR tendo, posteriormente, sido requisitada a sua resposta a um questionário de aceitação. Regressão Linear Interativa revelou um efeito de moderação atenuante, estatisticamente significativo, da privacidade de dados na utilidade e facilidade de uso perceptível das funcionalidades dos AR, o que influencia a intenção de uso. Os resultados obtidos salientam a importância da privacidade de dados na adoção de funcionalidades dos AR contribuindo para a pesquisa existente salientando a relevância da combinação dos riscos da privacidade de dados com construções clássicas da TAM.
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Keywords
Connected cars Data privacy Technology acceptance model Usefulness Ease of use Automóveis em rede Privacidade de dados Modelo de aceitação da tecnologia Utilidade Facilidade de uso