[論文レビュー] A novel statistical framework for the analysis of the degree of technology adoption

Vahidin Jeleskovic, David Alexander Behrens+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2023

Innovation Diffusion and Forecasting被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、TAM や CMM などの複数のモデルを統合して統一的で検証可能なインデックスを構築する、革新的な統計的枠組み、統合的技術採用インデックス（ITA-I）を導入する。この枠組みにより、漸近正規性と分散推定を用いた統計的仮説検定が可能となり、技術採用の動的変化を定量的・非線形的・柔軟に分析することが可能となる。

ABSTRACT

Technology adoption research aims to determine the reasons why and how individuals, corporations, and industries start using new technology. Furthermore, technology adoption itself is decomposed into underlying sub-processes which are characterized by a finite number of sequential states in order to capture its evolutionary nature. Building upon that, in this paper a technology adoption index is being constructed that allows for statistical testing. This new framework is flexible with respect to the number of underlying models, and accounts for nonlinearities within the evolution of technology adoption. It can be considered as novel because it gives opportunity to a quantitative analysis of technology adoption that has not existed before. Subsequently, this framework is applied for an integrated model of technology adoption.

研究の動機と目的

• 技術採用研究において、定量的かつ検証可能な手法の不足に応えること。この分野は、主に記述的または定性的なアプローチにとどまっている。
• 技術採用の多段階的かつ進化的な性質を捉える統一的統計インデックスの開発。
• 異なる産業、企業、技術間における技術採用水準の比較分析を可能にすること。
• 柔軟なモデルパrameterization を用いて、採用プロセスにおける非線形性を扱うこと。
• インデックスの漸近的性質に基づく統計的仮説検定手順の提供。

提案手法

• 枠組みは、既存のモデル（例：TAM および CMM）からの部分インデックスを組み合わせることで合成インデックスを構築する。各部分インデックスは [0,1] スケールに正規化される。
• グローバル技術採用インデックスは、正規化された部分インデックスの算術平均として定義される：$\hat{I} = \frac{1}{2}(\hat{I}_{TAM} + \hat{I}_{CMM})$、ここで $\hat{I}_{TAM} = \hat{S}_{TAM}/5$ および $\hat{I}_{CMM} = \hat{S}_{CMM}/5$。
• インデックスは線形、凹型、凸型、S字型の非線形パラメータ化をサポートしており、採用曲線の柔軟なモデリングを可能にする。
• 部分インデックス間の共分散項を用いてインデックスの分散が導出される：$\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{1}{100n}(\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM} + 2n\sigma_{TAM,CMM})$。この式は、モデル間の依存性を反映している。
• インデックス $\hat{I}$ の漸近正規性が確立され、採用水準の比較に用いる検定統計量の構築が可能となる。
• この枠組みは、2つ以上のモデルへの拡張も可能であり、複雑な採用構造を扱うために、高次元空間に存在するグローバルインデックスを実現する。

Figure 1: Plot of nonlinear sub-indices with different $\alpha$ and $\beta$ against a score with $m=4$ .

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、異なる産業および組織間で技術採用を定量的に測定・比較できるか？
• RQ2 企業とその産業との間で技術採用水準の差を検証するための統計的手法は何か？
• RQ3 S字型や凹型成長などの非線形採用パターンを、統一的統計インデックスに統合する方法は何か？
• RQ4 複数のモデルから構築された合成技術採用インデックスの標本分布と分散構造は何か？
• RQ5 この枠組みは、2つ以上の基礎となる採用モデルを含めるようにどのように拡張できるか？

主な発見

• 統合的技術採用インデックス（ITA-I）は漸近的に正規分布に従うため、妥当な統計的推論と仮説検定が可能である。
• インデックスの分散は、基礎となる部分インデックスの分散と共分散に依存する。部分インデックスが無相関である場合には、簡略化された形で表される：$\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM}}{100n}$。
• この枠組みは、部分インデックスの非線形パラメータ化をサポートしており、S字型、凹型、凸型の採用曲線を現実的にモデリングすることが可能である。
• インデックスは2つ以上のモデルへ拡張可能であり、グローバルインデックスは高次元空間に存在し、複雑で多面的な採用プロセスを扱える。
• TAM および CMM への実証的応用により、この枠組みが異なる技術および組織的文脈における採用水準の意味のある比較を可能にすることが示された。
• この枠組みは、技術採用研究における定性的または記述的アプローチの代替として、革新的な定量的アプローチを提供し、厳密な統計的仮説検定を可能にする。

Figure 2: Plots of the surface of the global index where each model has the same parameterization. (1): linear parameterization as in the example above. (2): concave parameterization. (3): convex parameterization. (4): s-shaped parameterization. With coordinates {0,0} the index is zero meaning no te