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Uma Análise sobre Intenção de Uso de Sistemas de Mobile Banking

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Uma Análise sobre Intenção de Uso de Sistemas de Mobile Banking
 Uma Análise sobre Intenção de Uso de Sistemas de Mobile Banking: Estudo pela
Perspectiva do Custo x Benefício
Autoria: Márcia Zampieri Grohmann, Jaquelini Silinske, Matheus Frohlich Marquetto, Cristiane Rosa Moreira,
Ana Luíza Rossato Facco, Luís Adriano Rodrigues
Resumo:
O estudo buscou identificar o comportamento de adoção de sistemas de mobile banking por
meio de uma perspectiva de custo (segurança) e benefício (conveniência). Para tanto, foi
realizada uma pesquisa descritiva e qualitativa, pautada no modelo de Shen et al (2010), com
274 universitários que possuíam conta bancária. Utilizando-se a Modelagem de Equações
Estruturais, o modelo, após uma séria de alterações, foi validade e seis das nove hipóteses
foram comprovadas. Os resultados apontaram que a confiança e o comportamento
introspectivo são antecedentes da segurança percebida, ansiedade é antecedente da confiança,
a auto eficácia é antecedente do controle percebido e o controle é antecedente da
conveniência. Porém, o principal resultado foi o de que apenas a conveniência é antecedente
da intenção de adoção, visto que a relação entre segurança e intenção não foi significativa.
Desta forma, conclui-se que os universitários brasileiros pesquisados relacionaram a adoção
de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios gerados e ignoram os custos
envolvidos. Como principal contribuição, o estudo propõe a utilização de uma nova
perspectiva de análise, complementar ao Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), com a
validação de um modelo com dimensões distintas e que apresentam outro olhar sobre o
fenômeno de adoção de inovações e tecnologias.
Palavras-chave: intenção de uso; inovação; mobile banking; custos; benefícios.
1. INTRODUÇÃO
As inovações tecnológicas afetam diretamente a forma como as organizações atuam
sendo que, segundo McCole et al (2010), a internet é considerada uma das principais fontes de
mudança organizacional já que esta tecnologia tornou-se essencial para as atividades de
negócios e na vida dos consumidores.
Um dos fenômenos organizacionais gerados pelo uso da inovação tecnológica nos
negócios foi o surgimento dos serviços de mobile banking, um serviço financeiro prestado por
meio de tecnologias móveis, tal como os smartphones (SHAIKH E KARJALUOTO, 2014). A
importância da internet para o setor bancário brasileiro já foi destacada por Pires e Filho
(2008) que afirmavam que no ano de 2005, do total de contas correntes (70,5 milhões), 37,3%
se utiliza do Internet banking.
A relevância do tema gerou interesse no meio acadêmico e, segundo pesquisa realizada
na Plataforma Scopus, o número de publicações sobre este tema cresce anualmente. Nos últimos
cinco anos, em renomados periódicos internacionais, foram publicados 618 artigos sobre mobile
banking. Destes artigos destacam-se os trabalhos (pelo critério do número de citações) de Zhou
et al (2010), Luo et al (2010), Lin (2011), Koenig-Lewis et al (2010) e Riquelme e Rios (2010).
E os artigos considerados como mais relevantes são os de Luarn e Lin (2005), Lafort e Li
(2005), Kim et al (2009), Lee e Chung (2009) e Laukkanen e Lautonen (2005). Na pesquisa,
também foram encontrados seis artigos nacionais: Püschel et al (2010), Pereira et al (2013),
Costa et al (2012), Dorá et al (2013), Kaizer et al (2012) e Santos et al (2011).
As pesquisas sobre a adoção de novas tecnologias, normalmente, pautam-se no
Modelo de Aceitação de Tecnologia, desenvolvido por Davis (1989), e suas posteriores
adaptações (SONG et al, 2009; SHEN et al, 2010). Atualmente, grande parte dos estudos
mensuram o comportamento, em relação a aceitação de tecnologias, por meio de cinco
dimensões: percepção de facilidade, percepção de utilidade, atitude frente ao uso, intenção de
1
uso, e uso atual, conforme proposto nos estudos de Davis, Bagozzi e Warshaw (1989) e
Venkatesch e Davis (1996; 2000).
Porém, conforme destacam Shen et al (2010), o modelo TAM tem sucesso para
mensurar comportamento já vivenciados o que nem sempre é o caso em pesquisas que
buscam compreender comportamentos de intenção de uso. Além disso, em diversas
publicações, os autores sugerem que se utilizam outros construtos para buscar uma maior
compreensão do comportamento de adoção de tecnologias.
Dessa forma, observa-se uma carência de estudos nacionais sobre mobile banking e
uma hegemonia de utilização dos mesmos construtos. Assim, visando suprir essas lacunas, o
presente artigo inova no sentido de utilizar a perspectiva do custo benefício, buscando
identificar o comportamento de adoção de sistemas de mobile banking por meio de uma
perspectiva de custo (segurança) e benefício (conveniência). Para tanto, é realizada uma
pesquisa de cunho quantitativo e descritivo, pautando-se no trabalho de Shen et al (2010) que
utiliza como antecedentes da intenção de adoção as dimensões segurança e conveniência.
Dessa forma, os objetivos do artigo são: adaptar o modelo de Shen et al (2010) para o
contexto nacional, compreender como a conveniência e a segurança interferem no
comportamento de intenção de uso do mobile banking; identificar os antecedentes da
conveniência e da segurança e comparar os resultados da presente pesquisa com os do estudo
original (universitários do Brasil e universitários de Taiwan).
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Este estudo pauta-se na perspectiva do custo x benefício para a adoção de novas
tecnológicas (BOTOSON et al, 2007; CHEN et al, 2007; PRINSKER e LI, 2008). Isto
significa que um indivíduo, no momento de decidir sobre a adoção de inovações, como a do
mobile banking, irá levar em consideração tanto os pontos positivos quanto os pontos
negativos de tal decisão.
Segundo Shen et al (2010), a conveniência é o benefício principal nas decisões de
adoção de sistemas de mobile banking. No caso deste tipo de serviço, a conveniência é
oriunda das possibilidades de acesso aos dados bancários e, principalmente, às transações
bancárias.
A relação entre conveniência e intenção de uso de serviços bancários já foi
comprovada por estudos anteriores, como os de Subpratatsavee e Kuacharoen (2015), Sagib e
Zapan (2014); Shin et al (2014) e Pura (2005. Assim, a primeira hipótese deste estudo é a de
que:
ƒ H1: a conveniência na adoção do sistema de mobile banking é positivamente
associada com a intenção de adoção do sistema.
Em contrapartida, os consumidores podem optar por não utilizaram sistemas de mobile
banking devido aos riscos percebidos. Tal afirmativa é comprovada por diversos estudos
(RAM 1989; RAM e SHETH 1989; LUNSFORD e BURNETT 1992) que concluíram que o
risco percebido é um fator de resistência para a adoção de novas tecnologias.
Dessa forma, constata-se que o principal risco da utilização de mobile banking é a
segurança percebida no sistema, ou seja, a garantia de minimização do risco de descoberta de
informações sigilosas ou até mesmo o uso indevido destas informações para transações
escusas (roubos virtuais).
Os estudos de Sagib e Zapan (2014), Shin et al (2014), Awasthi e Sangle (2013), Vaithilingam et al (2013) comprovaram que a segurança é um antecedente importante da
adoção de mobile banking. Tal fato deu origem a segunda hipótese do estudo:
ƒ H2: a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking é
positivamente associada com a intenção de adoção do sistema.
2
As premissas anteriores buscaram analisar os dois antecedentes diretos na intenção de
adoção de sistemas de mobile banking (conveniência e segurança). Porém, o framework deste
estudo também analisou os antecedentes da conveniência percebida e da segurança percebida.
Os antecedentes da conveniência (controle percebido, auto eficiência e conhecimento),
segundo Shen et al (2010) referem-se à habilidades do usuário em lidar com a tecnologia,
sendo fundamentais para que o mesmo perceba os benefícios que ela pode gerar.
Segundo Ajzen (1985), o controle percebido é a extensão na qual o indivíduo percebe
que a situação encontra-se sob seu controle. O controle percebido é um forte determinante do
comportamento, também influenciando de forma direta o comportamento do consumidor
(CITAR ALGUNS ESTUDOS). Proshansky et al (1974) argumentam que quanto maior o
controle percebido, mais fácil é para o consumidor lidar com as tecnologias e, assim, perceber
as conveniências desta tecnologia.
Desta forma, Shen et al (2010) afirmam que quanto maior for o controle percebido,
maios o consumidor aproveitaria e identificaria os benefícios do sistema de mobile banking.
Alguns dos estudos que analisaram essa relação foram os de Tiessen (2015), Balabanoff
(2014) e Li et al (2014), dando suporte para a formulação da seguinte hipótese:
ƒ H3: o comportamento de controle percebido é positivamente associado com a
conveniência da adoção do sistema de mobile banking.
A auto eficiência significa a confiança em ser capaz de desempenhar uma tarefa com
sucesso, isto significa que é uma característica pessoal que interfere diretamente na
capacidade de obtenção dos objetivos. Segundo Shen et al (2010), o controle percebido é um
consequente da auto eficácia, na medida em que auxilia os consumidores a diminuírem suas
dúvidas, aumentando sua sensação de controle. Assim, a quarta hipótese do estudo é:
ƒ H4: a percepção de auto eficiência é positivamente associada com o
comportamento de controle percebido
A última relação entre os antecedentes da conveniência diz respeito às dimensões de
conhecimento e controle percebido. Neste sentido, Bem-Bassat et al (2008) argumentam que
o controle é percebido de maneira mais intensa quanto maior for o número de informações
disponíveis. Ou, conforme completa Bruzel (2005), a experiência aumenta o conhecimento e
as habilidades das pessoas, o que maximiza seu sentimento de controle. Assim, a próxima
hipótese do estudo propõe que:
ƒ H5: o conhecimento é positivamente associado como o comportamento de controle
percebido.
Na sequencia são apresentadas as hipóteses que envolvem o risco associado na adoção
de sistemas de mobile banking, ou seja, as dimensões que servem de antecedentes para a
segurança percebida.
Evidências sugerem que as principais razões pelas quais as pessoas não realizam
transações on-line estão relacionadas com a segurança online e confiabilidade de empresas e
tecnologia do website. (GEFEN, 2000). No caso do modelo adotado, a confiança diz respeito
aos procedimentos adotados pelo operador do sistema de mobile banking para minimizar os
riscos envolvidos nas transações. E, segundo Tamimi e Sebastianelli (2007), no domínio da
internet confiança significa fiabilidade e credibilidade.
Alguns autores que apregoam a relação entre confiança e diminuição dos risos e,
portanto, da segurança percebido são McKnight e Chervany (2001), Pavlou (2003), Lee
(2005) e Lu et al (2008). Portanto, a sexta hipótese do estudo é:
ƒ H6: a confiança no provedor do sistema de comunicação é positivamente associada
com a percepção de segurança em relação ao sistema de mobile banking.
A capacidade de observar o próprio comportamento e fazer inferências sofisticados
sobre ele é chamada de comportamento introspectivo e é uma habilidade única dos seres
humanos. Tal comportamento pode ter efeitos importantes nas ações humanas (PRONIN;
3
KUGLER, 2007) e também no comportamento de consumo (WANKE et al, 1997). Por ser
mais observador e refletir mais sobre os fatos, as pessoas com comportamento introspectivo
tendem a maximizar as análises e, consequentemente, maximizar a percepção do riso de
utilização de mobile banking (SHEN et al 2010). Portanto:
ƒ H7: o comportamento introspectivo é negativamente associado com a segurança
percebida na adoção do sistema de mobile banking.
Por ansiedade tecnológica entende-se um sofrimento emocional ou a tendência de
um individuo ser inquieto, apreensivo ou ter fobia em relação à utilização da tecnologia
(IGBARIA e IIVARI, 1995), portanto, seguindo Shen et al (2010) é uma diferença individual
que dificulta consumidores de utilização das novas tecnologias. O estudo de Hwang e Kim
(2007) comprovou que a ansiedade tecnológica influencia na confiança em relação aos
consumidores online de produtos e serviços. Assim, a oitava hipótese do estudo é:
ƒ H8: a ansiedade tecnológica é negativamente associada com a confiança no
provedor do sistema de comunicação.
Pautando-se nas explicações anteriores sobre ansiedade tecnológica e comportamento
instrospectivo, a última hipótese do estudo propõe a relação entre estas duas dimensões.
Pessoas com altos níveis de ansiedade tecnológica possuem mais dúvidas sobre suas
capacidades de dominar as novas tecnologias e quanto mais a pessoa reflete sobre suas
fraquezas, maior tende a ser essa ansiedade (SHEN et al, 2010). Portanto:
ƒ H9: a ansiedade tecnológica é positivamente associada com o comportamento
introspectivo.
A Figura 1 apresenta o esquema das hipóteses formuladas e justificadas anteriormente
e que são testadas na parte empírica deste estudo.
Auto eficácia
H4 (+)
Conhecimento
H5 (+)
H8 (‐)
Controle percebido
H3 (+)
Conveniência
H1 (+)
Confiança
Intenção de Adoção
H6 (+)
Segurança
Ansiedade tecnológica
H9 (‐)
Comport. instrospectivo
H2 (+)
H7 (‐)
Figura 1 – Hipóteses da pesquisa
Fonte: adaptado de Shen et al (2010)
3. MÉTODO
A pesquisa tem caráter quantitativo e descritivo, utilizando o modelo de Shen et al
(2010) validado e aplicado em outra realidade (Taiwan). O modelo foi traduzido para o
português por meio de tradução reversa e foram submetidas a um pré-teste
O estudo original foi realizado com estudantes universitários e optou-se por utilizar o
mesmo tipo de amostra, para que a comparação dos resultados fosse mais fidedigna. Assim, a
pesquisa teve como amostra estudantes do Centro de Ciências Sociais e Humanas de uma
universidade federal.
4
A coleta de dados ocorreu no segundo semestre de 2014, em diversos cursos, com um
total de 274 respondentes, caracterizando uma amostra probabilística com 95% de grau de
confiança.
O questionário de coleta de dados apresentava questões relativas ao perfil dos
respondentes (sexo, idade e frequência de compra de livros na internet) e 46 variáveis
propostas pelo modelo de Shen et al (2010) que se dividem nas dimensões: intenção de
adoção do mobile banking, conveniência, segurança, comportamento introspectivo, confiança
no fornecedor da telecomunicação, controle, auto eficácia, ansiedade tecnológica e
conhecimento. Todas as dimensões foram medidas por uma escala Likert de 5 pontos, em que
os respondentes deveriam posicionar-se entre discordo totalmente (1) e concordo totalmente
(5).
Este estudo busca comprovar hipóteses de relações causais e, desta forma, utiliza de
procedimentos estatísticos mais complexos como a Modelagem de Equações. As análises
foram divididas em quatro fases: análise de frequência e percentuais para caracterizar os
respondentes da pesquisa; análise fatorial exploratório para a purificação do mocelo, análise
fatorial confirmatória para a validação do modelo e regressões múltiplas para o teste de
hipóteses. Foram utilizados os softwares estatísticos PASW Statistics 18 e Amos.
4. RESULTADOS
Dos 274 estudantes pesquisados, 149 (54,4%) eram mulheres e 125 (45,6%) eram
homens. Em relação a idade dos estudantes de ensino médio, 219 (79,9%) tinham entre 18 a
25 anos, 43 (15,7%) possuíam entre 26 a 35 anos, 7 (2,6%) tinham menos de 17 anos e 5
(1,9%) possuíam mais de 36 anos.
Sobre a escolaridade dos estudantes pesquisados, 237 (86,5%) estão cursando o
ensino superior, 16 (5,8%) disseram que possuíam ensino superior e 21 (7,7%) estavam
cursando pós-graduação. Os estudantes foram questionados sobre o estado civil,
Por fim, a renda familiar dos estudantes pesquisados foi de: 34,1% (n=91) entre R$
2.501,00 a R$ 5.000,00; 19,1% (n=51) entre R$ 1.501,00 a R$ 2.500,00; 15,4% (n=41) entre
R$ 5.001,00 a R$ 8.000,00; e 13,9% (n=37) entre R$ 901,00 a R$ 1.500,00; 12,0% (n=32)
acima de R$ 8.001,00; e 5,6% (n=15) abaixo de 900,00. Os estudantes foram questionados se
trabalhavam, estudavam ou ambos, sendo que, 143 (52,2%) disseram que estudam, 131
(47,8%) relataram que trabalham e estudam.
Inicialmente, foi realizada a Análise Fatorial Exploratória (Tabela 1), utilizando o
método de componentes principais, com fatores fixos previamente definidos no estudo de
Shen et al (2010). Para exclusão as variáveis utilizou-se o critério de exclusão de cargas
fatoriais e/ou comunalidades inferiores a 0,50.
O construto Intenção de Adoção do Mobile Bank era composto por 8 variáveis, sendo
que três foram retiradas pelo fato de apresentarem comunalidades inferiores a 0,5. A variável
IN5 “Eu usarei o M-Banking quando for mais conhecido” apresentou comunalidade de 0,049,
a variável IN4 “Estou disposto a usar o M-Banking contanto que o custo seja razoável”
comunalidade de 0,470 e a variável IN8 “Eu usarei, quando possível, serviços bancários
móveis ao invés de serviços bancários tradicionais” com valor de 0,499. As demais variáveis
apresentaram comunalidades entre 0,642 (IN7) a 0,754 (IN1) e cargas fatoriais entre 0,801
(IN7) e 0,869 (IN1). O construto Conveniência apresentou todas as cargas fatoriais e/ou
comunalidades superiores a 0,50 e foi constituído por três variáveis, que apresentaram
comunalidades que variaram entre 0,632 (C3) a 0,788 (C2), bem como, cargas fatoriais entre
0,795 (C3) a 0,887 (C2).
5
Tabela 1: Análise Fatorial Exploratória
Variáveis
IN (Intenção de adoção de Mobile Bank)
IN1 Estou muito interessado em adotar o M-Banking.
IN2 Acho que usaria M-Banking com muita frequência, até mais que um caixa eletrônico.
IN3 Eu recomendaria o M-Banking a meus amigos.
IN6 Estarei entre os primeiros a usar o M-Banking.
IN7 Quero estar entre os primeiros a usar o M-Banking.
C (Conveniência)
C1 Eu valorizo a conveniência de usar o M-Banking.
C2 Usar o M-Banking é um meio eficiente de administrar meu tempo.
Acho que a conveniência de um M-Banking pode me manter longe de aborrecimentos
C3
desnecessários.
S (Segurança)
S2 Me preocupo que as informações de minha conta possam ser roubadas por outras pessoas.
S3 Eu não acredito que o modelo do M-Banking pode prover segurança e privacidade.
S4 Eu acredito que o risco é maior usando M-Banking do que agências físicas.
BI (Comportamento Introspectivo)
BI1 Tenho tendência a esquecer minhas coisas, então é possível que perca o celular.
BI2 É muito provável perder meu celular, quando saio.
BI3 Tenho muitas experiências ruins nas quais perdi meus pertences ao sair.
Eu, frequentemente, perco o controle das informações (como números de telefones de
BI4
meus amigos) por ter perdido ou mudado meu celular.
BI5 Eu não vejo utilizando o M-Banking, pois é fácil esquecer onde deixei meu celular.
TM (Confiança na Cadeia de Telecomunicação)
Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará o que estiver ao
TM2
seu alcance para proteger os direitos dos usuários.
Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará de tudo para
TM3
garantir segurança às transações.
TM4 Acredito que o sistema de comunicação é capaz de superar todas dificuldades técnicas.
Eu acredito que o sistema de comunicação que provê o M-Banking fará de tudo para
TM5
auxiliar os usuários em caso de problemas.
Eu tenho certeza de que existem certos procedimentos gerenciais e técnicos para proteger
TM6
minhas informações pessoais.
PBC (Controle de Comportamento Percebido)
PBC1 Eu acredito que possa usar o serviço bancário M-Banking efetivamente.
PBC2 Usar o M-Banking estará totalmente ao meu alcance.
PBC3 Eu seria capaz de fazer um bom uso do M-Banking.
PBC4 Acredito que seja fácil acessar todas as ferramentas e recursos para utilizar o M-Banking.
SE (Auto-Eficácia)
SE1 Sinto-me confortável utilizando o M-Banking por conta própria.
SE2 Seria capaz de usar M-Banking mesmo que não houvesse ninguém para me auxiliar.
SE3 Eu posso facilmente dominar o M-Banking observando como outras pessoas o utilizam.
SE4 Eu posso encontrar soluções quando tiver algum problema ao utilizar o M-Banking.
TA (Ansiedade Tecnológica)
TA1 Estou confiante que serei pioneiro a usar o novo M-Banking.
TA2 Apender a usar o novo M-Banking é empolgante.
EX (Conhecimento)
EX1 Estou familiarizado com M-Banking.
EX2 Eu conheço bastante sobre a respeito de M-Banking.
Eu tenho uma ideia clara de quais características são importantes em um M-Banking a fim
EX3
de satisfazer-me.
EX4 Eu costumo ler informações sobre as operadoras de M-Banking.
EX5 Eu costumo ler informações sobre a indústria de M-Banking.
Carga Com.
0,869
0,831
0,816
0,827
0,801
0,754
0,691
0,666
0,684
0,642
0,873
0,887
0,795
0,763
0,788
0,632
0,754
0,742
0,830
0,568
0,551
0,690
0,822
0,886
0,890
0,813
0,676
0,784
0,792
0,662
0,768
0,591
0,822
0,676
0,862
0,743
0,713
0,838
0,508
0,702
0,765
0,585
0,842
0,849
0,908
0,876
0,709
0,721
0,825
0,767
0,788
0,908
0,855
0,788
0,620
0,824
0,731
0,620
0,806
0,806
0,898
0,898
0,852
0,878
0,830
0,726
0,772
0,688
0,852
0,827
0,727
0,684
Inicialmente, o constructo Segurança era constituído por seis variáveis, porém as
variáveis S6 “Eu acho que todas as transformações eletrônicas deviam ser fechadas com um
recibo como confirmação final, de forma a dificultar cópias”, S5 “Eu considero seguro fazer
6
transações financeiras pela internet”, S1 “Sou cético a respeito da segurança do M-Banking”
apresentaram comunalidades inferiores a 0,5, na ordem de 0,056, 0,319 e 0,400,
respectivamente. Dessa maneira, o construto Segurança foi formado por três variáveis com
comunalidades que variaram entre 0,551 (S3) a 0,690 (S4) e as cargas fatoriais oscilaram
entre 0,742 (S3) a 0,830 (S4). Destaca-se que as variáveis que permaneceram no constructo
possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a falta de segurança.
O construto Comportamento Introspectivo não apresentou comunalidades e cargas
fatoriais inferiores a 0,50, desse modo, compreendeu 5 variáveis com comunalidades variando
entre 0,591 (BI5) e 0,792 (BI3), bem como, as cargas fatoriais oscilaram entre 0,768 (BI5) e
0,890 (BI3).
Inicialmente, o construto Confiança na Cadeia de Telecomunicações foi constituído de
seis variáveis, sendo que, a variável TM1 “Eu acredito que o sistema de comunicação que
provê o M-Banking é fidedigno” foi excluída pelo fato de apresentar comunalidade inferior a
0,5, na ordem de 0,294. Então, o referido construto foi constituído por cinco variáveis,
apresentando comunalidades que variaram entre 0,508 (TM4) a 0,743 (TM3) e cargas fatoriais
que oscilaram entre 0,713 (TM4) a 0,862 (TM3).
O construto Controle de Comportamento Percebido originalmente foi formado por
quatro variáveis que apresentaram comunalidades entre 0,709 (PBC1) a 0,825 (PBC3) e cargas
fatoriais entre 0,842 (PBC1) a 0,908 (PBC3). O construto Auto-Eficácia também permaneceu
com as quatro variáveis propostas inicialmente por Shen et al. (2010). As comunalidades
variaram entre 0,620 (SE1 e SE4) a 0,824 (SE2) e as cargas fatoriais oscilaram entre 0,788
(SE1 e SE4) a 0,908 (SE2).
O constructo Ansiedade Tecnológica inicialmente foi constituído por 5 variáveis,
sendo que, a variável TA5 “Estou preocupado com a possibilidade de cometer erros
irreparáveis ao utilizar o M-Banking” apresentou comunalidade de 0,105, a variável TA4
“Estou preocupado com a possibilidade de perder informações importantes ao pressionar uma
tecla errada” apresentou comunalidade de 0,070 e a TA3 “Estou preocupado com o quanto
posso me tornar dependente do M-Banking uma vez que aprenda a utilizá-los” com 0,492,
valores inferiores a 0,5. Dessa maneira, as referidas variáveis foram excluídas do construto
Ansiedade Tecnológica. O construto compreendeu duas variáveis, apresentando
comunalidades de 0,898 e cargas fatoriais de 0,806. É importante ressaltar que as variáveis
que permaneceram possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a
falta de ansiedade tecnológica.
O construto Conhecimento inicialmente compreendeu 5 variáveis propostas por Shen
et al. (2010). Essas variáveis apresentaram comunalidades e cargas fatoriais superiores a 0,5,
com comunalidades variando entre 0,684 (EX5) a 0,772 (EX2) e cargas fatoriais entre 0,827
(EX5) a 0,878 (EX2).
A Tabela 2 contém os índices de ajusta da Análise Fatorial Exploratória. O KMO
mede a adequação da amostra em relação ao grau de correlação parcial entre as variáveis,
sendo que, valores próximos de 1 indicam maior adequação na utilização da análise fatorial
(FÁVERO et al. 2009). Os construtos apresentados na presente pesquisa demonstraram
valores de KMO bons, variando de 0,637 para o construto Segurança e Auto Eficácia até
0,856 para o constructo Comportamento Introspectivo.
A variância explicada representa o quanto as variáveis explicam o constructo. Hair et
al., (2009) indicam que 60% de explicação é o limite aceitável para a variância explicada.
Todas as variâncias explicadas foram superiores ao limite aceitável de 60%, apresentando
uma variação entre 60,29% para o construto Segurança até 75,53% para o construto Controle
de Comportamento Percebido.
7
Tabela 2: Índices de ajuste
Fatores
Intenção de adoção de Mobile Bank
Conveniência
Segurança
Comportamento Introspectivo
Confiança na Cadeia de Telecomunicação
Controle de Comportamento Percebido
Auto Eficácia
Ansiedade Tecnológica
Conhecimento
KMO
0,772
0,687
0,637
0,856
0,814
0,831
0,795
0,500
0,807
VE
68,74%
72,74%
60,29%
70,08%
64,28%
75,53%
69,87%
80,58%
71,93%
Alpha
0,886
0,810
0,670
0,892
0,859
0,891
0,855
0,757
0,902
O Alpha de Cronbach compreende a confiabilidade dos fatores. Hair et al., (2005)
sugerem valores superiores a 0,60. Dessa maneira, os construtos apresentaram Alpha de
Cronbach superiores a 0,60, oscilando entre 0,670 para o construto Segurança até 0,902 para o
construto Conhecimento.
Conforme Tabela 2, os valores das variâncias explicadas foram superiores a 60% e os
construtos apresentaram valores de Alpha satisfatórios, superiores a 0,60. Dessa maneira,
pondera-se que os índices de ajuste da Análise Fatorial Exploratória foram aceitáveis.
Análise Fatorial Confirmatória foi gerada com base na estimação dos parâmetros
utilizando o método máxima verossimilhança, no software Amos, tendo por objetivo a
validação do modelo de Shen et al (2010).
O modelo apresentava índices insatisfatórios e um número grande de variáveis na
maioria dos construtos. A literatura (Hair et al, 2009) indica que um número satisfatório seria
de cerca de 3 variáveis por construto. Seguindo tal recomendação, as primeiras alterações do
modelo foram a exclusão de variáveis que possuíam correlações altas com outros modelos
(indicando que tal variável poderia estar em outro construto, o que prejudica a
unidimensionalidade do modelo).
As variáveis excluídas foram: IN6 (Estarei entre os primeiros a usar o M-Banking) e
IN7 (Quero estar entre os primeiros a usar o M-Banking) por possuir alta correlação com o
construto ansiedade tecnológica e com o construto auto eficácia; C2 (Usar o M-Banking é um
meio eficiente de administrar meu tempo) por possuir alta correlação com o construto
conhecimento e com o construto segurança; S2 (Eu me preocupo que as informações de
minha conta possam ser roubadas por outras pessoas) por possuir correlação com o construto
conhecimento; EX3 (Eu tenho uma ideia clara de quais características são importantes em um
M-Banking a fim de satisfazer-me) por possuir correlação com o construto ansiedade e com o
construto auto eficácia; BI5 (Eu não vejo utilizando o M-Banking, pois é fácil esquecer onde
deixei meu celular) por possuir correlação com o construto auto eficácia. Duas variáveis
foram excluídas por possuírem altas correlações com variáveis de outras dimensões, tais
variáveis foram: IN1 (Estou muito interessado em adotar o M-Banking) que era altamente
correlacionada com as variáveis BI2 e BI3; e a variável SE4 (Eu posso encontrar soluções
quando tiver algum problema ao utilizar o M-Banking) que possuía alta correlação com as
variáveis SE2 e S2.
A segunda etapa das modificações do modelo foi a inclusão de correlações sugeridas
nos outputs do software Amos. Foram inseridas correlações entre os seguintes pares de
variáveis: EX4 e EX5; TM2 e TM3; SE2 e SE3; BI1 e BI2; e PBC3 e PBC4.
Um dos principais motivos para a inclusão de correlações entre variáveis é sua
proximidade semântica, ou seja, os respondentes consideram as afirmativas similares.
Analisando-se os enunciados das variáveis que foram correlacionadas é possível identificar as
proximidades semânticas: Eu costumo ler informações sobre as operadoras de M-Banking
(EX4) e Eu costumo ler informações sobre a indústria de M-Banking (EX5); Eu acredito que
8
o sisstema de coomunicaçãoo que provêê o M-Bank
king fará o que estiveer ao seu allcance paraa
proteeger os direeitos dos ussuários (TM
M2) e Eu acredito
a
quee o sistemaa de comun
nicação quee
provê o M-Bankking fará dee tudo para garantir seg
gurança às transações
t
((TM3); Eu seria capazz
de ussar o M-Bannking aindaa que não houvesse nin
nguém por perto
p
para m
me auxiliar (SE2) e Euu
possoo facilmentte dominar o M-Bankiing observaando como outras pesssoas o utilizzam (SE3);;
Tenhho tendênciaa a esqueceer meus perttences quan
ndo saio, enntão é possívvel perder meu
m celularr
(BI1)) e É muitoo provável perder
p
meu celular, qu
uando saio (BI2);
(
Eu seeria capaz de
d fazer um
m
bom uso do M-Banking
M
(PBC3) e Eu acreditto que sejaa fácil paraa eu acessaar todas ass
ferraamentas e reecursos a fim
m de utilizarr os M-Ban
nking (PBC44).
O modelo final (Figura 2), após
a
os ajustes, apreseentou os ínndices: estaatística qui-quaddrado (χ²) com
c
o valorr de 560,8553; graus de
d liberdadee de 332; qqui-quadrad
do/graus dee
liberdade (χ²/gl)) com valorr de 1,689; GFI com valor
v
de 0,8864; RMR com valor de 0,097 e
índicce de medidda de ajustee absoluto (R
RMSEA) com valor de
d 0,050. Esstes índices,, segundo a
literaatura (Hair et al, 20099), devem teer valores de
d RMR e RMSEA innferiores à 0,100, qui-quaddrado/graus de liberdadde entre 1 e 5 e GFI sup
perior a 0,9000.
Os índicces Baseliannos encontraados foram de: NFI coom valor dee 0,899; IFII com valorr
de 0,953;
0
TLI com valor de 0,946 e CFI 0,95
52. Todos estes
e
índicees foram co
onsideradoss
satisffatórios, vissto que a liteeratura (Haiir et al. 200
09) prega índdices superiiores a 0,90
00.
Na Figuura 2 conssta o diagrrama de caminho
c
paadronizado com o reesultado daa
modeelagem de equações estruturais e os resu
ultados da Análise F
Fatorial Co
onfirmatóriaa
referrente ao moddelo final sãão demonstrados na Taabela 3.
Fiigura 2 – Diagrama de caminho
c
(pa
adronizado)) para o mod
delo final
9
Após a primeira etapa de validação do modelo, novos procedimentos foram realizados.
As confiabilidades dos construtos foram calculadas e os valores dos alphas de Cronbach
foram satisfatórios, todos superaram o valor limite de 0,600. O construto intenção de adoção
obteve confiabilidade de 0,801; conveniência 0,682; controle de comportamento percebido
0,891; auto eficácia 0,841; conhecimento 0,885; ansiedade tecnológica 0,757; confiança na
cadeia de telecomunicação 0,859; comportamento introspectivo 0,887 e segurança 0,612.
Desta forma, comprovou-se a confiabilidade de todos os construtos do modelo.
Tabela 3 – Resultado da Análise Fatorial Confirmatória
Variável
IN2
IN3
BI3
S3
TM4
SE2
TA2
S4
TM5
TM6
TM3
TM2
BI4
BI1
BI2
TA1
EX2
EX1
EX4
EX5
C1
C3
PBC2
PBC1
PBC3
PBC4
SE3
SE1
Carga
1,070
0,934
1,228
1,183
0,966
0,816
1,008
0,854
1,154
1,095
1,096
0,912
1,006
0,943
1,060
0,992
0,957
1,044
0,685
0,636
1,194
0,838
1,060
0,943
1,034
0,955
0,679
1,473
Carga pd
0,811
0,820
0,911
0,734
0,660
0,711
0,733
0,597
0,815
0,715
0,750
0,686
0,766
0,713
0,810
0,787
0,878
0,886
0,685
0,641
0,787
0,655
0,810
0,782
0,829
0,790
0,632
0,869
erro
0,075
0,065
0,097
0,215
0,101
0,063
0,086
0,154
0,103
0,107
0,071
0,059
0,086
0,058
0,065
0,084
0,053
0,058
0,054
0,055
0,110
0,077
0,073
0,065
0,070
0,069
0,062
0,134
t-valor
14,358
14,358
12,691
5,496
9,522
12,894
11,769
5,496
11,234
10,199
15,468
15,468
11,731
16,286
16,286
11,769
17,944
17,944
12,763
11,638
10,852
10,852
14,445
14,445
14,820
13,920
11,029
11,029
Hair Jr. et al (2009) consideram que a unidimensionalidade significa que um conjunto
de variáveis explica apenas um constructo. Para medir a unidimensionalidade do modelo
proposto, utilizou-se o critério de resíduos padronizados (erros), os quais devem apresentar
valores inferiores a 2,58 (p<0,05) e se a variável apresenta significância para seu respectivo
construto. O maior resíduo padronizado encontrado no modelo foi de 0,215 para a variável S3
e todas as variáveis foram significativas ao nível de 0,000 para seus respectivos constructos,
comprovando a unidimensionalidade de todas as variáveis.
Os autores Hair Jr. et al (2009) afirmam que para existir validade convergente as
cargas fatoriais padronizadas devem ser 0,5 ou mais. Todas as cargas fatoriais foram
superiores a 0,6, sendo que a variável SE3 apresentou a menor carga fatorial padronizada, na
ordem de 0,679. Também, deve-se considerar o t-valor superior a 2,33 (para um nível de
10
confiança de 1%), diante disso, o menor t-valor encontrado foi de 5,496 para as variáveis S3 e S4.
Assim, a validade convergente foi comprovada.
Com a validação do modelo, partiu-se para o teste das hipóteses (Tabela 4). Conforme
mencionado na Análise Fatorial Exploratória, as variáveis que permaneceram no constructo
de ansiedade tecnológica possuem sentido inverso e, portanto, a dimensão mensurou a falta de
ansiedade tecnológica. Da mesma forma, as variáveis que permaneceram no constructo
segurança possuem sentido inverso e, desta forma, a dimensão acabou mensurando a falta de
segurança Por isso, o sentido das relações envolvendo ansiedade tecnológica e segurança
(sinal do coeficiente de regressão) foi invertido nas tabelas 4 e 5.
Tabela 4 – Hipóteses do estudo
Hip
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
H8
H9
Intenção Adoção
Intenção Adoção
Conveniência
Controle
Controle
Segurança
Segurança
Confiança
Comp. Introspectivo
Relação
Å Conveniência
Å Segurança
Å Controle
Å Auto Eficácia
Å Conhecimento
Å Confiança
Å Comp. Introspectivo
Å Ansiedade
Å Ansiedade
Coeficiente
0,991
0,028
0,972
0,694
0,074
0,478
-0,234
-0,511
0,104
Sig
***
0,729
***
***
0,163
***
***
***
0,162
Conclusão
Confirmada
Rejeitada
Confirmada
Confirmada
Rejeitada
Confirmada
Confirmada
Confirmada
Rejeitada
*** significativo a 0,001
As duas primeiras hipóteses objetivavam testar as dimensões antecedentes da intenção
de adoção do sistema de mobile banking. H1 propunha que a conveniência na adoção do
sistema de mobile banking é positivamente associada com a intenção de adoção do sistema e
tal afirmação foi comprovada, com um coeficiente de regressão extremamente elevado,
identificando que a relação de dependência é muito forte (β=0,991; sig=0,000). Porém, H2
que pregava a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking é positivamente
associada com a intenção de adoção do sistema não se confirmou ((β=0,028; sig=0,729).
Assim, os dados da pesquisa apontaram que um dos grandes motivos para se adotar o mobile
banking é a conveniência, em contrapartida, os entrevistados não pensam em questões de
segurança na hora de optar por esta adoção.
A terceira hipótese identificava que o comportamento de controle percebido é
positivamente associado com a conveniência da adoção do sistema de mobile banking. A
relação é significativa e com forte relação (β=0,972; sig=0,000), comprovando um dos
grandes motivos para os entrevistados considerarem o sistema conveniente são as questões
relacionadas ao controle do mesmo.
As hipóteses quatro e cinco se referiam aos antecedentes do controle percebido. Foi
comprovada a relação de que a percepção de auto eficácia é positivamente associada com o
comportamento de controle percebido (H4), com um coeficiente de 0,694 e significância de
0,000. Porém, os dados identificaram que o conhecimento sobre o sistema de mobile banking
não é positivamente associado como o comportamento de controle percebido (β=0,074;
sig=0,163). Portanto, constatou-se que um antecedente moderado do controle percebido nos
sistemas de mobile banking é a auto eficácia e que o conhecimento sobre o sistema não
interfere na percepção do controle destes sistemas.
As duas próximas hipóteses (H6 e H7) visavam testar os antecedentes da segurança e
ambas foram confirmadas. A confiança no provedor do sistema de comunicação é
positivamente associada com a percepção de segurança em relação ao sistema de mobile
banking (H6), com coeficiente de 0,478 (sig=0,000) e o comportamento introspectivo é
negativamente associado com a segurança percebida na adoção do sistema de mobile banking
11
(β=-0,234; sig=0,000). Assim, conclui-se que que a segurança percebida pelos usuários de
sistemas de mobile banking é moderadamente influenciada pela confiança atribuída ao
sistema e fracamente influenciada pelo comportamento introspectivo dos usuários,
demonstrando que os respondentes com maior nível de introspecção são os que atribuem aos
sistemas uma menor segurança.
Por fim, as duas últimas hipóteses tinham a ansiedade tecnológica como fator
consequente. O estudo comprovou que a ansiedade tecnológica é negativamente associada
com a confiança no provedor do sistema de comunicação (β=-0,511; sig=0,000) e que a
ansiedade tecnológica não tem associação com o comportamento introspectivo (β=0,104;
sig=0,162).
A Tabela 5 demonstra a comparação dos resultados das hipóteses do estudo de Shen et
al (2010) e os resultados encontrados nesta pesquisa. O estudo original comprovou oito
hipóteses, rejeitando apenas a relação da ansiedade tecnológica ser antecedente da confiança.
Na presente pesquisa, foram comprovadas seis hipóteses e rejeitadas as relações da segurança
percebida no sistema ser um antecedente da intenção de uso; o conhecimento em relação aos
sistemas de mobile banking ser antecedente do controle percebido; e a ansiedade tecnológica
ser antecedente do comportamento introspectivo.
Tabela 5 – Comparação entre os estudos
Relação
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
H8
H9
Intenção
Intenção
Conveniência
Controle
Controle
Segurança
Segurança
Confiança
Comp. Int.
Å
Å
Å
Å
Å
Å
Å
Å
Å
Conveniência
Segurança
Controle
Auto Eficácia
Conhecimento
Confiança
Comp. Int.
Ansiedade
Ansiedade
Presente pesquisa
Coeficiente Conclusão
0,99
Confirmada
0,03
Rejeitada
0,97
Confirmada
0,69
Confirmada
0,07
Rejeitada
0,48
Confirmada
-0,23
Confirmada
-0,51
Confirmada
0,10
Rejeitada
Shen et al (2010)
Coeficiente
Conclusão
0,86
Confirmada
0,20
Confirmada
0,74
Confirmada
0,77
Confirmada
0,21
Confirmada
0,40
Confirmada
-0,16
Confirmada
-0,05
Rejeitada
0,34
Confirmada
*** significativo a 0,001
As hipóteses que foram confirmadas nos dois estudos apresentaram graus de relação
(coeficiente) similares, conforme as informações apresentadas na sequencia: a conveniência é
um forte antecedente da intenção de uso, sendo que na presente pesquisa o coeficiente
(β=0,99) foi um pouco maior do que o encontrado no estudo de Shen et al (2010) (β=0,86); o
comportamento introspectivo é um fraco antecedente da segurança percebida no sistema,
sendo que na presente pesquisa o coeficiente (β=-0,23) foi um pouco maior do que o
encontrado no estudo de Shen et al (2010) (β=-0,16); a auto eficácia é um antecedente de
intensidade média do controle percebido, sendo que na pesquisa de Shen et al (2010) o
coeficiente (β=0,77) foi um pouco maior do que o encontrado neste estudo (β=0,69); a
confiança no sistema é um antecedente moderado da segurança percebida, com coeficientes
bem próximos (β=0,48 nesta pesquisa e β=0,40 no estudo original). A maior diferença
encontrada nos coeficientes das regressões foi entre o controle percebido e a conveniência de
utilizar o sistema de mobile banking. O grau de relação da hipótese três neste estudo foi de
0,97 e no estudo de Shen et al (2010) foi de 0,74, o que indica um forte relação de
antecedência entre controle e conveniência nesta pesquisa e uma relação moderada no estudo
original.
Em suma, a comparação de resultados demonstrou que os universitários de Taiwan
levam em consideração tanto os benefícios (conveniência) quanto os custos (segurança) no
processo de adoção de sistemas de mobile banking. Já os universitários brasileiros
12
pesquisados relacionaram a adoção de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios
gerados.
5. CONCLUSÕES
As considerações finais deste trabalho iniciam com o resgate dos objetivos. O primeiro
objetivo era o de adaptar o modelo de Shen et al (2010) para o contexto nacional o que foi
realizado com sucesso, pois algumas alterações (principalmente exclusão de variáveis) o
modelo foi satisfatoriamente validado.
Como segundo objetivo, o artigo buscava compreender como a conveniência e
segurança interfere no comportamento de intenção de uso do mobile banking. Constatou-se
que apenas a conveniência (dimensão de benefício) é um antecedente significativo da
intenção de uso. Ou seja, os resultados comprovaram que os universitários pesquisados não
levam em consideração os custos (dimensão segurança) envolvidos na adoção do mobile
banking. Esta descoberta vai contra os achados de diversas pesquisas citadas no referencial
teórico deste estudo.
O terceiro objetivo do estudo era o de identificar os antecedentes da conveniência e da
segurança. Os resultados apontaram que o controle percebido é um forte antecedente da
conveniência percebida, ou seja, quanto maior o conhecimento e domínio sobre o sistema de
mobile banking, mais são percebidas as conveniências de se adotar tal sistema. E em relação
aos aspectos de segurança, constatou-se que a confiança é um antecedente moderado e que o
comportamento introspectivo é um fraco antecedente da segurança percebida. Assim,
constata-se que os usuários que confiam no provedor do sistema minimizam os riscos
envolvidos nas transações financeiras online e os usuários que analisam de forma mais
completa e refletem mais sobre os fenômenos maximizam os riscos envolvidos nestas
transações.
Por fim, o último objetivo era o de comparar as relações comportamentais de
universitários do Brasil e de Taiwan e constatou-se que os universitários de Taiwan levam em
consideração tanto os benefícios (conveniência) quanto os custos (segurança) no processo de
adoção de sistemas de mobile banking. Já os universitários brasileiros pesquisados
relacionaram a adoção de sistemas de mobile banking apenas com os benefícios gerados.
As limitações deste estudo referem-se ao fato de que a amostra foi formada apenas por
universitários e, apesar deste ser o público do estudo original, a constatação de que os
usuários não levam em consideração os riscos envolvidos no mobile banking pode ser reflexo
de um comportamento mais comum em jovens. Assim, sugere-se que outras pesquisas sejam
realizadas, com este modelo, em outros tipos de amostras. Outra limitação é a do ineditismo
do modelo no Brasil e para comprovação de sua robustez seriam necessárias novas aplicações.
Como principal contribuição, o estudo propõe a utilização de uma nova perspectiva de
análise, complementar ao Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), com a validação de um
modelo com dimensões distintas e que apresenta outro olhar sobre o fenômeno de adoção de
inovações e tecnologias.
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