Введение (Introduction). Бурное развитие индустрии туризма в последние десятилетия во многом обеспечивалось развитием инновационных технологий, которые способствуют формированию уникального туристского опыта, с одной стороны, и повышению эффективности процессов в туристическом секторе, с другой (Pierdicca, Paolanti and Frontoni, 2019). Новые туристские услуги во многом базируются на инновационных технологиях, призванных воздействовать на впечатления туристов во время посещения туристских аттракций (Платов, Петраш, Силаева, 2022). Таким образом, инновационные технологии вторгаются в сферу формирования туристического опыта (Ivars-Baidalet, Celdrán-Bernabeu, Mazón, and Perles-Ivars, 2017). В этом контексте смартфон в наши дни стал незаменимым инструментом в повседневной деятельности, получившим всеобщее признание потребителей (Wang, 2019).

Отвечая текущим запросам глобализированного и непрерывно меняющегося мира, смартфоны быстро эволюционировали, интегрируя множество функций и трансформируя их в большие утилиты и функциональные возможности с разнообразными коммуникационными интерфейсами, такими, как Wi-Fi, Bluetooth и Near Field Communication (NFC), а также многочисленными периферийными устройствами, такиими, как Глобальная система позиционирования (GPS), камеры, акустические системы, сенсорные экраны и клавиатуры.

Коммуникация ближнего поля (Near Field Communication, NFC) – это технология беспроводной связи небольшого радиуса действия, имеющая рабочую частоту 13,56 МГц. Радиус действия такой связи составляет 4 – 10 см. Устройства, применяющие эту технологию, разделяются на активные и пассивные. Активные устройства передают энергию пассивным, обладая собственным источником питания. Именно они инициируют установление взаимодействия. Пассивные устройства аккумулируют энергию, переданную им активными устройствами, осуществляют трансляцию информации. К активным устройствам относятся платежные терминалы, смартфоны с технологией NFC, а в качестве пассивных устройств могут выступать банковские карты.

Индустрия туризма уже пользуется выгодами, которые обеспечивают эти технологии (Egger, 2013).  NFC также имеет большой потенциал для еще большего применения в туризме и гостеприимстве. Технология NFC способна снизить затраты компаний, влиять на процесс формирования туристского опыта, способствовать продвижению и распространению информации о туристских аттракциях (Museli and Navimipour, 2018). Исследований по использованию технологии NFC в туризме пока довольно немного (Han, Park, Chung and Lee, 2016), в основном они касаются использования NFC как платежного инструмента. Возможности применения NFC для поиска информации изучены слабо. Целью данного исследования было определение факторов, влияющих на решение об использовании туристических приложений на базе NFC. Такая информация была бы полезна туристическим дестинациям при использовании NFC как инструмента формирования туристского потребительского опыта.

К настоящему времени сформировалось множество поведенческих теорий и моделей намерений применения инноваций.

Обзор литературы выявляет взаимозаменяемое использование терминов «принятие» и «распространение», хотя эти термины заметно отличаются друг от друга. Отметим разницу между этими двумя терминами. Принятие относится к стадии, на которой технология выбирается для использования отдельным лицом или организацией (Carr, 1999), в то время как термин «распространение» относится к «стадии, на которой технология распространяется для общего пользования и применения» (Rogers, 2003). Поэтому, хотя термин «принятие» используется на индивидуальном уровне, распространение можно рассматривать как массовое принятие. С точки зрения нашего исследования, оба термина важны, поскольку принятие, как правило, приводит к распространению. Следовательно, изучая эволюцию исследований по внедрению технологий, мы принимаем во внимание исследования распространения, а также исследования по принятию.

В области принятия технологий получили развитие два основных направления исследований. Одно относится к принятию на индивидуальном уровне, а другое – на организационном. Если намерение или использование индивидом является предметом изучения, это рассматривается как принятие на индивидуальном уровне (Compeau and Higgins, 1995; Davis, 1989). С другой стороны, если изучается успех внедрения организацией, это рассматривается как принятие на уровне организации (Leonard-Bartonan and Deschamps, 1988). Принятие на индивидуальном и организационном уровнях приводит к массовому внедрению, которое можно обозначить как распространение или диффузия технологии. Кратко изложим в хронологическом порядке теории и модели, которые были разработаны для объяснения принятия технологии.

Теория распространения инноваций (Rogers, 2003). Исследования в области распространения технологий прослеживаются с публикации широко известной работы Эверетта Роджерса в 1960 году, названной "Теория диффузии инноваций". Эта работа многократно упоминалась исследователями на протяжении многих лет. Основная идея теории заключается в том, что существует четыре элемента, которые влияют на распространение новой идеи: инновация, каналы коммуникации, время и социальная система. Процесс распространения состоит из пяти этапов, а именно: знание, убеждение, решение, внедрение и подтверждение. В результате получается шесть категорий пользователей: новаторы, ранние приверженцы, раннее большинство, позднее большинство, отстающие и опережающие.

Концепция теории диффузии инноваций представляется S-образной кривой принятия, которая получила название эпидемической модели принятия, так как распространение инфекций среди населения можно рассматривать как аналогию с распространением новой техники или идеи. В соответствии с этой аналогией, изначально скорость распространения невысока. В средней части кривой процесс распространения ускоряется и в конце скорость распространения опять уменьшается.

Объяснение такой характера кривой заключается в том, что изначально инновация должна определяться границами социальной системы. Это означает, что количество людей, которые подвергаются воздействию инноваций, вначале невелико. По мере того как люди в социальной системе начинают принимать инновации, они приводят их в контакт со все большим количеством людей. Поэтому скорость распространения продолжает увеличиваться. В конечном счете, инновация принимается большинством членов социальной системы, и скорость распространения снижается. Поскольку больше не остается участников для принятия нововведения, распространение полностью прекращается. S-образная кривая иллюстрирует, что существует критическая «точка взлета», при которой наклон кривой роста становится положительным, а число участников, принявших инновацию, становится настолько большим, что практически не остается новых участников для ее внедрения. Согласно Роджерсу, этот момент наступает, когда от 10% до 20% членов социальной системы приняли инновацию. Данная S-образная кривая принятия применима к большинству инноваций, однако ее использование имеет особое значение для принятия коммуникационных технологий, где действует закон Меткалфа (Gilder, 1993). В таком случае ценность инновации повышается для существующих пользователей системы связи по мере того, как все больше и больше людей внедряют инновацию. Каждое добавление пользователя оказывает положительное влияние на существующих пользователей системы, что приводит к ускорению процесса внедрения. Феноменальный рост Интернета за последние десятилетия часто объясняется этим законом.

Теория обоснованного действия (Fishbein and Ajzen, 1977). Теория обоснованного действия (TRA) уходит своими корнями в социальную психологию. Теория предлагает три общие конструкта, а именно поведенческое намерение (BI), отношение (A) и субъективную норму (SN). Согласно данной модели, поведенческие намерения человека зависят от его отношения и субъективных норм. Математически это можно интерпретировать так, что поведенческое намерение – это сумма отношения и субъективных норм. Намерение человека, который может перейти к действию, если есть намерение вести себя определенным образом, достаточно сильно.

Приведем определения различных конструктов, используемых в теории. Установки – это сумма убеждений о конкретном поведении, взвешенных по оценкам этих убеждений.  

Субъективными нормами является влияние людей в социальном окружении человека на его поведенческие намерения, убеждения людей, взвешенные по важности, которую человек приписывает каждому из мнений, влияющих на его поведенческие намерения.

Поведенческое намерение является функцией как установок, так и субъективных норм в отношении этого поведения.

Данная теория проходила апробацию во многих эмпирических исследованиях, где получила весомое подтверждение. Тем не менее ряд экспертов выразили сомнения в допущении рациональности принятия решения индивидом вследствие его довольно узких способностей перерабатывать поступающую информацию. 

Теория планируемого поведения (Ajzen, 1991). Теория планируемого поведения, предложенная Айзеком Айзеном в 1991 году, была разработана на основе теории обоснованных действий. Данная теория добавляет концепцию воспринимаемого поведенческого контроля к конструктам, составляющим модель TRA. Воспринимаемый поведенческий контроль относится к восприятию людьми легкости или трудности выполнения интересующего поведения. Воспринимаемый поведенческий контроль отличается от концепции воспринимаемого локуса контроля (Rotter, 1966) тем, что он не постоянен и меняется в зависимости от различных ситуаций, с которыми сталкивается индивид. Локус контроля считается более обобщенным ожиданием индивида, которое остается довольно стабильным в разных ситуациях. Таким образом, критика, с которой столкнулась TRA по поводу того, что основана на относительно статичной конструкции отношения и, следовательно, не может быть использована для прогнозирования поведенческого результата, была устранена моделью Айзена.  

Модель принятия технологии (Davis, 1989). Модель принятия технологии (TAM) широко использовалась в исследованиях по принятию технологий. Преимущество модели заключается в ее простоте, поскольку она имеет только два конструкта, а именно «предполагаемую полезность» и «предполагаемую простоту использования» для прогнозирования степени принятия новых технологий на индивидуальном уровне.

Эти конструкции взяты из теории самоэффективности Бандуры (Bandura, 1982), которая определяет воспринимаемую простоту использования как суждения о том, насколько хорошо человек может выполнять действия, необходимые для решения предполагаемой ситуации, и из статьи Роджерса и Шумейкера (Rogers and Shoemaker, 1971), которая определяет сложность (интерпретируемую как простота использования) как степень, в которой инновация воспринимается как относительно трудная для понимания и использования.

Первоначально TAM была протестирована в контексте внедрения службы электронной почты и редактора файлов в IBM с 14 элементами в каждом из 2 конструктов. Результаты опроса выборки из 112 пользователей подтвердили правильность модели, обнаружив, что воспринимаемая полезность является более сильным фактором, стимулирующим внедрение технологии, чем воспринимаемая простота использования. В последующие десять лет TAM зарекомендовала себя как надежная, сильная и экономичная модель для прогнозирования принятия инноваций пользователями.

Расширенная модель ТАМ2 (Venkatesh and Davis, 2000). Венкатеш и Дэвис модифицировали ТАМ, включив в свою расширенную модель дополнительные ключевые детерминанты предполагаемой полезности и намерений использования. Дополнительные конструкты включали процессы социального влияния (субъективная норма, добровольность и образ) и когнитивные инструментальные процессы (актуальность работы, качество результатов, доказуемость результатов и воспринимаемая простота использования).

В качестве главной зависимой переменной в исследовани­ях моделей принятия технологии выступает решение использования, которое определяется как вероятность использования технологии чело­веком (Van der Heijden, 2003). В модели принятия технологии центральным связующим элементом между различными пере­менными и решением о применении является от­ношение к использованию инновации (Davis, Bagozzi and Warshaw, 1989), другими словами, понятие, характеризующее оценку инновации индивидом.

Модель принятия технологии является основой для про­гнозирования принятия и использования инновационных технологий на корпоративном уровне (Wu and Wang, 2005). Модель допускает, что использование новой технологии напрямую определяется намерением ее применения, которое, в свою очередь, обусловливается отношением индивида к употреблению новшества и ее субъективной полезности. Последнюю можно описать как степень уверенности, что новая технология станет залогом увеличения производительности. В модели принятия технологии позиция пользователей и субъективная полезность новой технологии обусловливаются субъективной легкостью использования, то есть уверенностью, что использование инновации не предполагает приложения значительных усилий.

Центральным местом изучения потенциала применения инноваций является их допустимость или принятие пользователем. Допустимость или принятие, зависит от действительной готовности пользователя прибегнуть к инновации в конкретной ситуации (Dabholkar and Bagozzi, 2002).

Процесс принятия инновации и обусловливающие его факторы выступают объектом изучения уже несколько десятков лет.

 В рассматриваемой области можно выделить два направления исследований.

При процессно-ориентированном подходе принятие инновации рассматривается как процесс, обладающий отдельными этапами развития. Поведение пользователей анализируется на разных стадиях процесса принятия. В рамках процессно-ориентированного подхода к исследованию поведения потребителя используется модель процесса принятия решения об инновации Роджерса (Rogers, 2003) и модель ТАМ Дэвиса (Davis, 1989).

Факторный подход фокусируется в основном на анализе факторов, определяющих поведение пользователей на отдельных стадиях принятия инновации. При этом подходе принято дифференцировать общие и специфические атрибуты инноваций. Общие подробно описаны в модели Роджерса (Rogers, 2003) и их можно применить и к принятию технологии NFC. В модели Дэвиса представлены специфические атрибуты технологий.

Обе группы атрибутов имеют влияние на потребительское принятие инновационных технологий. В группу общих атрибутов включены сочетаемость, апробируемость, наглядность, относительная выгода и сложность; к специфическим характеристикам относятся быстрота, надежность, удовольствие от использования, осознание контроля и понимание риска.

Раскроем сущность общих атрибутов инноваций.

Сочетаемость демонстрирует, насколько инновация корреспондируется со сформировавшимся опытом пользователя, а также его ценностями и намерениями. Потенциал позитивного принятия потребителями выше, если они уже имели опыт использования аналогичных технологий (Trocchia and Janda, 2000).  

Апробируемость инновации повышает вероятность принятия инновации в будущем, так как при этом уровень неопределенности снижается. Помимо этого, принципы функционирования, а также преимущества и возможности инновации становятся узнаваемыми (Meuter, Bitner, Ostrom  and Brown, 2005).

Наглядность новых технологий – это то, насколько результаты использования инновационной технологии очевидны также и для других пользователей.

Относительная выгода – это оценка инновации как определенного улучшения по сравнению с ранее существующими технологиями. Такое улучшение может оцениваться с точки зрения экономических и социальных выгод. Относительная выгода аналогична термину «воспринимаемая полезность», введенному Дэвисом в модели TAM (Davis, 1989).  

Указанные атрибуты инновационной технологии позитивно влияют на готовность потребителя принять новшество.

Рассмотрим специфические атрибутам новых технологий.

Быстрота определяется временем ожидания оказания услуги потребителю (Dabholkar, 1996). В более ранних исследованиях было доказано, что экономия времени является весомым критерием выбора технологии (Bateson, 1985).  

Воспроизводимость определяется точностью, c которой технология справляется с заданием пользователя при ее повторном употреблении. Относительно инноваций воспроизводимость для потребителя служит важным атрибутом снижения рисков (Evans and Brown, 1988).

Удовлетворение является атрибутом принятия, возникающим в процессе применения технологии (Dabholkar, 1996). 

Управляемость соответствует глубине контроля, которую воспринимает индивид относительно реализации и результатов процесса. Управляемость минимизирует риск потенциальных ошибок при реализации технологии. В некоторых работах данный атрибут описывается как самый важный в процессе принятия новшества (Bateson, 1985).

Рискованность свидетельствует о неопределенности вероятных результатов решений. Относительно технологии повышается риск технической ошибки при реализации услуги (отсутствие надежности), а также наличествует опасение незаконного использования данных. Этот фактор имеет негативный характер.

В соответствие с вышеизложенным в рамках данного исследования выдвинуты следующие гипотезы.

Гипотеза 1. Сочетаемость инновации со сформированным опытом, с ценностями и стремлениями пользователя имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 2. Апробируемость имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 3. Наглядность инноваций как возможность наблюдения за применением технологий и результатами их использования имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 4. Относительная выгода технологии как улучшение по сравнению с традиционными альтернативами имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 5. Быстрота определяется временем ожидания услуги клиентом и имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 6. Воспроизводимость как точность, c которой технологии выполняют задание клиента при их повторном применении имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 7. Удовлетворение от применения инновации имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 8. Управляемость имеет положительное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Гипотеза 9. Рискованность имеет отрицательное влияние на намерение использовать NFC-технологии.

Цельисследования (The aim of the work). Целью исследования является разработка и апробация теоретической модели принятия туристами технологии коммуникация ближнего поля (NFC).

Материалы и методы исследования(Materials and Methods).  Чтобы определить значимость вышеперечисленных атрибутов, мы провели исследование, состоящее из следующих этапов:

1. Качественный этап: были проведены углубленные полуструктурированные интервью с тридцатью пользователями технологии NFC. Чтобы подтвердить значимость взаимосвязи между компонентами модели, для ранжированных данных были определены непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена. Для последующей проверки были выбраны общие и специфические факторы;

2. Количественный этап включал в себя подготовку анкет по результатам первого этапа и проведение с их помощью онлайн-опроса. Была разработана анкета, включающая два раздела. Первый раздел выявляет демографические характеристики опрошенных. Второй раздел анкеты содержит информацию, являющуюся основной для всего исследования. В ходе исследования опросу подверглись 235 респондентов. Для онлайн-опроса использовались Google-формы, которые распространялись по электронной почте среди посетителей Москвы с декабря 2021 года по июнь 2022 года;

3. Третьим этапом стало формирование регрессионной модели, определяющей силу и значимость влияния выбранных факторов на принятие новой технологии потребителями. Кроме того, был также проведен дискриминантный анализ факторов внедрения технологии.

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion).  Демографический профиль респондентов представлен в таблице 1.

Таблица 1

Демографический профиль респондентов

Table 1

Demographic profile of the respondents

Чтобы определить атрибуты, имеющие значимое влияние на принятие инновации, первоначально были реализованы полуструктурированные интервью на базе многоэтапной стратифицированной вероятностной выборки. Далее был вычислен индекс для атрибутов, имеющих влияние на принятие технологии. В ряд таких атрибутов были включены сочетаемость, апробируемость, наглядность, относительная выгода, быстрота, воспроизводимость, удовлетворение, управляемость, рискованность. Сводные данные о частоте упоминаний атрибутов принятия NFC-технологии отражены в таблице 2.

Таблица 2

Частота упоминания атрибутов

Table 2

Frequency of attribute mentions

Для ранжирования данные были определены непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена (ps). Для признания значимости взаимосвязи между элементами модели коэффициент корреляции должен превышать пороговую величину 0,50. Корреляционный анализ демонстрирует, что принятие новой технологии связано с ее общими атрибутами: апробируемостью (ps = 0,56) и ее относительной выгодой (ps = 0,77). Специфические атрибуты технологии имеют корреляцию с воспроизводимостью (ps = 0,71), управляемостью (ps = 0,59) и рискованностью (ps = 0,65).

Для проверки предложенных гипотез были использованы два метода анализа – множественный регрессионный анализ и дискриминантный анализ.

Регрессионный анализ. Предлагаемая модель имеет одну зависимую переменную и девять независимых переменных. Зависимая переменная – это намерение потребителя использовать технологию; независимыми переменными являются сочетаемость, апробируемость, наглядность, относительная выгода, быстрота, воспроизводимость, удовлетворение, управляемость, рискованность. Для проверки на случайность, постоянство дисперсии и наличие нормального распределения были реализованы тесты прогонов, тест Левена и тест Колмогорова-Смирнова. Их результаты демонстрируют, что нет никаких доказательств нарушения допущений, лежащих в основе множественного регрессионного анализа. Также нет доказательств мультиколлинеарности (VIF<4,00 и индексы состояния <30,00). Множественный регрессионный анализ (табл. 3) показывает тестируемость, приемлемость, сравнительное преимущество, надежность, осознание контроля, осознание риска как значимые факторы при принятии решения об использовании технологии NFC. Таким образом, гипотезы (H2, H3, H4, H6, H8 и H9) были подтверждены. Гипотезы H1, H5, H7 не получили достаточно доказательств в свою поддержку.

Таблица 3

Регрессионный анализ

Table 3

Regression analysis

Дискриминантный анализ. Дискриминантная модель призвана продемонстрировать основные различия между группами потребителей, которые твердо намерены использовать NFC, и теми, кто не намерен использовать эту технологию.

Ранее был проведен кластерный анализ. Кластеризация k-средних позволила нам выделить группу с высоким намерением использовать NFC и группу, характеризующуюся низким намерением использовать NFC.

Следующим шагом был дискриминантный анализ с выявленными кластерами в качестве зависимых переменных и девятью изученными факторами в качестве независимых переменных. Подобно результатам множественного регрессионного анализа, результаты дискриминантного анализа (табл. 4) показывают, что только апробируемость, наглядность, относительная выгода, воспроизводимость, управляемость, рискованность являются значимыми для различения двух кластеров. Таким образом, результаты дискриминантного анализа согласуются с результатами регрессионного анализа.

Таблица 4

Дискриминантный анализ

Table 4

Discriminant analysis

Заключение. Индустрия туризма обратилась к инновационным технологиям для создания новых услуг, которые обогащают впечатления от посещения дестинаций. Эта идея породила умные туристские дестинации, которые связывают новые технологии с опытом путешествий (Platov, Kalemulloev, Zikirova and Lysoivanenko, 2021). Смартфон сегодня является незаменимым инструментом в самых разнообразных потребительских действиях. Учитывая растущее значение индустрии туризма в России, технология NFC может стать идеальным инструментом для туристской инфраструктуры, поскольку ее можно очень широко использовать в туристических достопримечательностях, транспорте, объектах HoReCa.

В этом исследовании изучалось использование туристских приложений NFC для поиска информации во время путешествия. Авторы определили свойства инновационных технологий NFC, которые наиболее существенно влияют на их принятие потребителями:

1) апробируемость технологии потребителем;

2) относительная выгода от технологии для потребителя;

3) управляемость процессом использования технологии потребителем.

Чем выше уровень этих факторов, тем сильнее у туриста будет желание использовать технологию NFC.

Вопреки результатам более ранних исследований, фактор удовлетворения от использования не повлиял на принятие инновации. В рамках этого исследования респонденты оказались скорее прагматичными, чем гедонистичными. Гипотеза о влиянии прошлого опыта потребителя и его системы ценностей также не подтвердилась.

Представленное исследование внесло теоретический вклад тем, что продемонстрировало влияние ряда атрибутов на намерение потребителя использовать NFC для поиска информации во время пребывания в туристской локации. Эти атрибуты сгруппированы как общие и специфические.

На базе результатов данного исследования можно разработать практические рекомендации по усилению намерения использовать приложения NFC во время посещения туристских дестинаций. Разработчики должны сосредоточить свои маркетинговые усилия на потребительском тестировании технологии, сравнительном преимуществе технологии для потребителя и способности контролировать использование технологии потребителем.

Представленная исследовательская модель основана на обширном обзоре предшествующей литературы по принятию технологических инноваций. Однако данное исследование ни в коей мере не претендует на то, что список факторов является исчерпывающим. В будущих исследованиях модель может быть расширена за счет включения других атрибутов. Наша цель состояла в том, чтобы определить атрибуты, повлиявшие на принятие технологии NFC потребителями. Внедрение технологий NFC в индустрии путешествий также обладает огромным исследовательским потенциалом.

Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: the authors have no conflict of interests to declare.