¿Importa la personalidad en la intención de usar la biblioteca digital en la generación Z?
En este estudio, Sanjeev et al., (2021) tuvieron como objetivo evaluar el papel de la personalidad en la intención de adopción de los sistemas de bibliotecas digitales (DLS, Digital Library Sistem) entre los estudiantes de la Generación Z. Los autores eligieron a la Generación Z para el estudio porque tendrían entre 9 y 25 años de edad y serían la población estudiantil más grande en la actualidad. La población que asiste a la universidad estaría compuesta predominantemente por esta generación, y sería uno de los usuarios más importantes de los recursos de la biblioteca.
Se envió un correo electrónico a un total de 1.123 estudiantes solicitando su participación en la investigación de las dos universidades. Con una tasa de respuesta del 26 %, 293 estudiantes respondieron a la solicitud completando el cuestionario en línea alojado en los formularios de Google
El estudio se realizó en dos facultades, una en India y otra en Irán. Con base en los objetivos de la investigación, se desarrolló un cuestionario de 30 ítems para el estudio (Apéndice). Incluye el inventario de los cinco grandes (BFI)-10 en su versión breve para medir los cinco grandes rasgos de personalidad.
El FFM (five-factor model) es una organización jerárquica de los rasgos de personalidad en cinco dimensiones: extroversión, amabilidad, escrupulosidad, neuroticismo y apertura a la experiencia.
Las intenciones de adopción de DLS se estudiaron utilizando el modelo de adopción de la innovación UTAUT2, un marco robusto para predecir la intención de adopción de tecnología entre los usuarios (Venkatesh et al., 2012).
UTAUT2 (Venkatesh et al., 2012) ha intentado combinar las diferentes variables del modelo de adopción de la innovación. Ha propuesto siete variables, que incluyen expectativa de desempeño (PE), expectativa de esfuerzo (EE), influencia social (SI), condición facilitadora (FC), motivación hedónica (HM), valor de precio (PV) y hábito (H).
El estudio midió la intención de usar la biblioteca digital (la variable dependiente) utilizando cuatro ítems adaptados de estudios previos sobre la aceptación de las bibliotecas digitales por parte de los estudiantes universitarios (Moorthy et al., 2019). Las cuatro variables dependientes medidas fueron PE, EE, SI y HM.
«La personalidad es una parte integral de la existencia humana y es un factor esencial en el consumo humano. Sin embargo, esto no ha motivado su inclusión en los modelos de adopción de tecnología desarrollados a lo largo de los años»
«La incorporación e investigación de factores psicológicos en la adopción de tecnología son limitadas»
El hecho de que la teoría de la acción razonada (TRA), predecesora de los modelos de adopción de tecnología actuales, haya incluido la personalidad como un factor de fondo esencial en la formación de las intenciones de comportamiento no ha motivado la inclusión posterior de la personalidad como variable en la mayoría de los estudios de adopción de tecnología (Devaraj et al., 2008)
Los autores proponen 9 hipótesis que analizan el efecto directo de los componentes de la FFM sobre las variables basadas en la UTAUT2.
Los efectos directos de las variables de personalidad se calcularon utilizando el coeficiente de correlación de Pearson y los efectos moderadores de las variables de personalidad en la relación utilizando SEM.
Solo la hipótesis 5, que la apertura a la experiencia se asociará positivamente con las intenciones de comportamiento, mostró significancia estadística, por lo tanto, no se rechazó. El resto de las ocho hipótesis no establecieron relaciones estadísticamente significativas y, por tanto, no fueron aceptadas.
Nota. Adaptado de: “Generation Z and intention to use the digital library: does personality matter?”, Sanjeev et al., et al, 2021, The Electronic Library, ahead-of-print .
Los resultados del estudio indican que solo PE (espectativa de desempeño), es decir, la creencia de que usar el sistema ayudará a mejorar el desempeño de la labor, tiene una influencia estadísticamente significativa en la intención de la Generación Z de adoptar DLS
Nota. Adaptado de: “Generation Z and intention to use the digital library: does personality matter?”, Sanjeev et al., et al, 2021, The Electronic Library, ahead-of-print.
Las otras tres variables del UTAUT2 incluidas en el estudio no tuvieron una influencia estadísticamente significativa en la intención de adopción de DLS de los sujetos del estudio. EE (espectativa de esfuerzo) no influyó significativamente en la intención de compartamiento ya que los sujetos de investigación ya estaban usando tecnología para la educación.
SI (influencia social) tiene una influencia más sustancial en el comportamiento intencional en un entorno obligatorio (Venkatesh y Davis, 2000). Sin embargo, en la investigación actual, la adopción de DLS fue voluntaria (aunque el método preferido debido a la pandemia), por lo que no influyó significativamente en el comportamiento intencional.
La motivación hedónica es la diversión o el placer de usar/consumir algo. HM depende de las características y la demografía del usuario (El-Masri y Tarhini, 2017). En este contexto, los posibles usuarios ya están utilizando una tecnología similar con fines educativos y es posible que no esperen más placer o aprendizaje.Los autores concluyen lo siguiente:
«La Generación Z, una cohorte nacida después de los Millennials y antes de la Generación Alfa, nació en un mundo ubicuo de tecnología en comparación con las generaciones anteriores. Tal exposición a la tecnología y su constante evolución los impulsa a exhibir comportamientos de adopción de tecnología diferentes a los de las generaciones anteriores»
Sería beneficioso promover las diversas ventajas de DLS entre Gen Z para una adopción más rápida.
Beneficios que mejoran el rendimiento de DLS, como:
- Acceso remoto y 24/7
- Bases de datos más extensas desde las que se puede acceder a la información
- Múltiples métodos de acceso
- Creación de bibliotecas personales
- Autosugerencias para nuevas lecturas
«Un mensaje promocional tan conciso conducirá a una mejor penetración y comprensión del mensaje, aumentando la adopción de DLS»
«Los usuarios también pueden recibir una breve capacitación sobre el uso, enfatizando las mejoras de rendimiento debido a DLS»
«También se puede considerar la aprobación de los beneficios de rendimiento por parte del usuario para promover una adopción más rápida de DLS»
«Otros parámetros de adopción de tecnología no afectan significativamente el comportamiento intencional, lo que facilita persuadir a la Gen Z»
Los resultados del estudio indican que los factores de fondo, como el género y la personalidad, pueden perder rápidamente relevancia como predictores en los modelos de adopción de tecnología a medida que la tecnología se vuelve omnipresente.
También parece que solo las mejoras progresivas y no los cambios drásticos se adoptarán más rápido y sin resistencia si pueden exhibir una mejora del rendimiento. Además, el hecho de que la personalidad no influya en las intenciones del usuario hace que DLS sea más atractivo para la cohorte Gen Z y encuentra una aplicación universal, a diferencia de las generaciones anteriores que a veces se resistían a estas tecnologías progresivas y de mejora de la eficiencia.
Aunque la personalidad puede no afectar las intenciones de adopción de la tecnología y el uso posterior entre la Generación Z, aún puede afectar la satisfacción con la tecnología, lo que requiere una mayor investigación. El estudio actual tiene sus limitaciones. El estudio se lleva a cabo entre un grupo privilegiado de estudiantes de educación terciaria que ya tienen acceso a la educación facilitada por la tecnología, haciéndolos sentir cómodos con conceptos como DLS. También son favorecidos en el sentido de que cuentan con las condiciones facilitadoras que promueven el uso de la tecnología.
Extender el estudio a estudiantes más jóvenes y aquellos que no tienen acceso a la educación basada en la tecnología puede arrojar resultados diferentes. Sin embargo, en general, se puede argumentar que la adopción de tecnología entre Gen Z puede ser muy diferente en comparación con las generaciones anteriores y diferirá aún más cuando se trata de Gen Alpha (aquellos nacidos después de 2010).
Con una mayor penetración de la tecnología y una mayor ubicuidad, la rápida aceptación y la facilidad de adopción serán evidentes entre las generaciones más jóvenes. Su exposición a la tecnología y su frecuente evolución los hace más abiertos a la aceptación y uso de la tecnología. El no uso de la tecnología ya no es una opción para ellos y para sus “futuras” generaciones por venir.
Referencias
Devaraj, S., Easley, R.F. and Crant, M.J. (2008), “Research note: how does personality matter? Relatingthe five-factor model to technology acceptance and use”, Information Systems Research, Vol. 19No. 1, pp. 93-105.
El-Masri, M. and Tarhini, A. (2017), “Factors adopting e-learning systems in Qatar and USA: extendingthe unified theory of acceptance and use of technology 2 (UTAUT2)”, Educational TechnologyResearch and Development, Vol. 65 No. 3, pp. 743-763.
Moorthy, K., Chun T’ing, L., Ming, K.S., Ping, C.C., Ping, L.Y., Joe, L.Q. and Jie, W.Y. (2019), “Behavioral intention to adopt digital library by the undergraduates”, International Information and Library Review, Vol. 51 No. 2, pp. 128-144.
Sanjeev, M.A., Khademizadeh, S., Arumugam, T. and Tripathi, D.K. (2021), «Generation Z and intention to use the digital library: does personality matter?», The Electronic Library, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/EL-04-2021-0082.
Venkatesh, V. and Davis, F.D. (2000), “A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies”, Management Science, Vol. 46 No. 2, pp. 186-204.
Venkatesh, V., Thong, J.Y.L. and Xu, X. (2012), “Consumer acceptance and use of informationtechnology: extending the unified theory of acceptance and use of technology”, MIS Quarterly,Vol. 36 No. 1, pp. 157-178.
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