PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2014 | nr 113, T.2 Ekonomiczno-społeczne i techniczne wartości w gospodarce opartej na wiedzy. | 141--152
Tytuł artykułu

Analiza determinant dyfuzji innowacji ICT w inteligentnych miastach

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Analysis of the Determinants of Innovation Diffusion of ICT in Smart Cities
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Celem niniejszego artykułu jest określenie uwarunkowań wpływających na dyfuzję, czyli rozprzestrzenianie się nowych rozwiązań ICT w inteligentnych miastach. Teoria dyfuzji innowacji Everetta Rogersa (1995) posłuży, jako podstawa do interpretacji czynników akceptacji nowych rozwiązań. Wyróżnia on pięć cech innowacji, których odpowiednie postrzeganie przez odbiorców ma wpływ na adopcję nowego produktu lub usługi. Atrybuty te to względna korzyść, zgodność (kompatybilność), stopień złożoności, testowalność i obserwowalność. Cechami najbardziej wpływającymi na dyfuzję ICT są: względna korzyść z innowacji definiowana jako stopień, w którym innowacja przejawia swą wyższość w stosunku do poprzednich rozwiązań znanych rynkowi oraz obserwowalność. Największą przeszkodą w dyfuzji ICT jest złożoność, czyli stopień trudności w zrozumieniu, przyjęciu i stosowaniu nowego rozwiązania. Stopień złożoności nowego rozwiązania postrzegany przez użytkowników ma negatywny wpływ na tempo dyfuzji. Wymagania użytkowników związane są z ich potrzebami, wartościami, które wpływają na ludzką aktywność, staną się podstawą dla adopcji i interakcji z przyszłościowymi inteligentnymi usługami i aplikacjami w inteligentnych miastach.(abstrakt autora)
EN
The paper presents the context of smart cities putting emphasis on the increasing role of ICT. Diffusion of Innovation Theory has been applied to investigate the diffusion process of ICT technology. Many variables will influence individual when deciding to, or not to, adopt or implement an innovation. The influence of the five attributes of diffusion of innovation theory - relative advantage, complexity, compatibility, trialability, and observability - on use of information and communication technologies have been investigated. The attributes relative advantage, and observability were found to have a positive influence on attitude toward using ICTs. The attribute - complexity was found to have a negative influence on ICT adoption.(author's abstract)
Słowa kluczowe
Twórcy
  • Aalborg University Copenhagen, Denmark
Bibliografia
  • Griliches Z. (1957), Hybrid corn: an exploration in the economics of technical change, "Econometrica" No 25 (4), s. 501-522.
  • Inteligentne Miasta i Społeczności - Europejskie Partnerstwo Innowacyjne (2013), Dokument Roboczy Komisji Środowiska, Zmiany Klimatu i Energii, EU, Luty.
  • Komninos N., Schaffers H., Pallot M. (2013), Open Innovation and Smart Cities, Open Innovation Yearbook 2013, EU Publications, Directorate-General for Communications Networks, Content and Technology, s. 34-42.
  • Komninos N., Schaffers H., Pallot M. (2012), Special Issue on Smart Cities and the Future Internet in Europe, Springer Science+Business Media, LLC.
  • Rantakokko M. (2012), Smart City as an Innovation Engine: Case Oulu, Elektrotehniški Vestnik, "Journal of Electrical Engineering and Computer Science" Vol. 79, No 5, s. 248-254.
  • Rogers E.M. (1995), Diffusion of innovations, Free Press, New York.
  • Rosenberg N. (1972), Factors affecting the diffusion of technology, "Explorations in Economic-History" No 10 (1), s. 3-33. Reprinted in: Rosenberg N. (1976), Perspectives on Technology, Cambridge: Cambridge University Press, s. 189-212.
  • Smart Applications for Smart Cities (2012), (ed.) H. Schaffers, N. Komninos, C. Ratti, "Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research" Vol. 3, Νο 3.
  • Smart Cities Study: International study on the situation of ICT, innovation and Knowledge in cities (2012), (ed.) I. Azkuna, The Committee of Digital and Knowledge-based Cities of UCLG, Bilbao.
  • Sonis M. (2009), Innovation Diffusion Theory: 100 Years of Development, Tool Kits in Regional Science, Theory, Models, and Estimation, Springer.
  • Stoneman P. (2001), The Economics of Technological Diffusion, Oxford: Blackwells.
  • Szarucki M. (2009), Wybrane czynniki dyfuzji innowacji, www.naukaigospodarka.pl, (dostęp 9.08.2009).
  • Tatnall A., Burgess S. (2004), Using Actor-Network Theory to Identify Factors Affecting the Adoption of E-Commerce in SMEs', in: E-Business Innovation and Change Management, (ed.) M. Singh, IDEA Group Publishing, Hershey, s. 152-169.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171328433

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.