[논문 리뷰] A novel statistical framework for the analysis of the degree of technology adoption

Vahidin Jeleskovic, David Alexander Behrens외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 18.

Innovation Diffusion and Forecasting인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 TAM 및 CMM와 같은 다양한 모델을 통합하여 유일하고 검증 가능한 지수로 만드는 새로운 통계적 프레임워크인 통합 기술도입지수(ITA-I)를 소개한다. 이 프레임워크는 점 渐近 정규성과 분산 추정을 통해 도입 차이를 통계적으로 검증할 수 있게 하여, 기술 도입 동역학을 비선형적이고도 민감하게 분석할 수 있는 정량적 접근법을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기술 도입 연구에서 정량적이고 검증 가능한 방법의 부족을 해결하기 위해, 이는 대부분 기술 도입에 대해 서술적 또는 정성적인 접근을 유지해 왔다.
• 기술 도입의 다단계적이고 진화적인 성격을 포괄하는 통합된 통계 지수를 개발하기 위해.
• 다양한 산업, 기업, 기술 간 기술 도입 수준의 비교 분석을 가능하게 하기 위해.
• 유연한 모델 파rameterization을 통해 도입 과정의 비선형성을 반영하기 위해.
• 지수의 渐近 성질을 바탕으로 한 통계적 검정 절차를 제공하여 가설 검정을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 프레임워크는 기존 모델(예: TAM 및 CMM)의 부분지수를 조합하여 복합 지수를 구성하며, 각 부분지수는 [0,1] 척도로 정규화된다.
• 전반적인 기술도입지수는 정규화된 부분지수의 산술 평균으로 정의된다: $\hat{I} = \frac{1}{2}(\hat{I}_{TAM} + \hat{I}_{CMM})$, 여기서 $\hat{I}_{TAM} = \hat{S}_{TAM}/5$ 및 $\hat{I}_{CMM} = \hat{S}_{CMM}/5$.
• 지수는 선형, 오목, 볼록, S자형 등의 비선형 파arameterization을 지원하여 도입 곡선의 민감한 모델링이 가능하다.
• 부분지수 간 공분산 항을 포함하여 지수의 분산을 유도한다: $\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{1}{100n}(\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM} + 2n\sigma_{TAM,CMM})$, 이는 모델 간 상관관계를 반영한다.
• 지수 $\hat{I}$ 의 점 渐近 정규성을 확립하여 도입 수준 간 비교를 위한 검정 통계량을 구성할 수 있다.
• 프레임워크는 두 개 이상의 모델로의 확장이 가능하며, 복잡한 도입 구조를 수용하기 위해 고차원 공간 내 전역 지수가 존재한다.

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

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 산업과 조직 간 기술 도입을 어떻게 정량적으로 측정하고 비교할 수 있는가?
• RQ2 기업과 그 산업 간 기술 도입 수준의 차이를 검증하기 위해 어떤 통계적 방법을 사용할 수 있는가?
• RQ3 S자형 또는 오목 성장과 같은 비선형 도입 패턴을 통합된 통계 지수에 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ4 다양한 모델에서 유도된 복합 기술 도입지수의 표본 분포와 분산 구조는 무엇인가?
• RQ5 이 프레임워크는 두 개 이상의 기반 도입 모델을 포함하도록 어떻게 확장할 수 있는가?

주요 결과

• 통합 기술도입지수(ITA-I)는 점 渐近 정규성을 가지며, 타당한 통계적 추론과 가설 검정을 가능하게 한다.
• 지수의 분산은 기초 부분지수의 분산과 공분산에 의존하며, 부분지수가 상관이 없을 경우 단순화된 형태로 표현된다: $\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM}}{100n}$.
• 프레임워크는 부분지수의 비선형 파arameterization을 지원하여 S자형, 오목 또는 볼록 패턴을 포함한 현실적인 도입 곡선 모델링이 가능하다.
• 지수는 두 개 이상의 모델로 확장 가능하며, 복잡한 다면적 도입 과정을 수용하기 위해 고차원 공간 내 전역 지수가 존재한다.
• TAM 및 CMM에 대한 실증 적용을 통해, 이 프레임워크는 다양한 기술과 조직적 맥락 간 도입 수준의 의미 있는 비교를 가능하게 한다.
• 프레임워크는 기술 도입 연구에서 기존의 정성적 또는 서술적 접근법에 대한 새로운 정량적 대안을 제공하며, 엄밀한 통계적 검정을 가능하게 한다.

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