PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2020 | nr 7 (64) | 102--117
Tytuł artykułu

Dynamics of Changes in the Level of Propensity to Use the Internet in European Union Countries in 2010-2019

Warianty tytułu
Dynamika zmian poziomu skłonnosci do wykorzystania Internetu w państwach Unii Europejskiej w latach 2010-2019
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The article analyses the level of propensity to use the Internet in 28 countries of the European Union in 2010 and 2019 and assesses its dynamics of changes in this period. For this purpose, information available in the databases of Eurostat and the World Bank regarding the ways in which the Internet was used by citizens and households. The study omitted issues related to the commercial use of the Internet potential by enterprises. For individual years, taxonomic synthetic measures were constructed based on a set of diagnostic features, using the TOPSIS method. These measures determine, respectively: the level of willingness to use the network by citizens and households of individual EU countries as well as the rate of changes in the analysed period. The research shows that the highest propensity to use the Internet was characteristic of citizens of Northern European countries and the lowest was in Southern Europe. The R environment and the Statistica package were used for the calculations.
W artykule dokonano analizy poziomu skłonności do wykorzystania Internetu w 28 państwach Unii Europejskiej w latach 2010 oraz 2019, a także dokonano oceny jej dynamiki zmian w tym okresie. W tym celu posłużono się informacjami dostępnymi w bazie danych Eurostatu oraz Banku Światowego dotyczącymi sposobów korzystania z sieci przez obywateli oraz gospodarstwa domowe. W badaniu pominięto kwestie związane z komercyjnym wykorzystaniem potencjału Internetu przez przedsiębiorstwa. Dla poszczególnych lat, na podstawie zestawu cech diagnostycznych, skonstruowano taksonomiczne mierniki syntetyczne, wykorzystując do tego celu metodę TOPSIS. Mierniki te określać będą odpowiednio: poziom skłonności do korzystania z sieci przez obywateli oraz gospodarstwa domowe poszczególnych państw UE, a także dynamikę zmian w analizowanym okresie. Z przeprowadzonych badań wynika, że najwyższą skłonnością do wykorzystania Internetu charakteryzowali się obywatele państw Europy Północnej, a najniższą - Europy Południowej. Do obliczeń wykorzystano środowisko R oraz pakiet Statistica.
Rocznik
Numer
Strony
102--117
Opis fizyczny
Twórcy
  • West Pomeranian University of Technology Szczecin
Bibliografia
  • Anderson, D. R., Sweeney, D. J., and Williams, T. A. (2011). Statistics for business and economics. South-Western: Cengage learning.
  • Bąk, I., and Szczecińska, B. (2016). Przestrzenne zróżnicowanie województw Polski pod względem sytuacji społeczno-gospodarczej. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, (439), 23-34. doi: 10.15611/pn.2016.439.02
  • Castells, M. (2014). The impact of the Internet on society: a global perspective. bbvaopenmind.com. Retrieved May 28, 2020 from https://www.bbvaopenmind.com/wp-content/uploads/2014/03/BBVA-OpenMind-Internet-Manuel-Castells-The-Impact-of-the-Internet-on-Society-A-Global-Perspective.pdf.pdf
  • Datareportal. (2019). Digital 2019: Global Digital Yearbook. Retrieved May 28, 2020 from https:// datareportal.com/reports/digital-2019-global-digital-yearbook?utm_source=Reports&utm_medium=PDF&utm_campaign=Digital_2019&utm_content=Global_Overview_Promo_Slide
  • Eurostat. (2020). Digital economy and society. Retrieved May 26, 2020 from https://ec.europa.eu/eurostat/web/digital-economy-and-society/data/database
  • Główny Urząd Statystyczny [GUS]. (2019). Społeczeństwo informacyjne w Polsce. Wyniki badań statystycznych z lat 2015-2019. Retrieved May 29, 2020 from https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/nauka-i-technika-spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwo-informacyjne/spoleczenstwoinformacyjne-w-polsce-wyniki-badan-statystycznych-z-lat-2015-2019,1,13.html
  • Golds, A. (2018). Google turns 20: the evolution of online behaviour in the UK. Kantar.com. Retrieved May 28, 2020 from https://uk.kantar.com/tech/digital/2018/google-turns-20-the-evolution-of-online-behaviours-in-the-uk/
  • Grabiński, T. (1992). Metody taksonometrii. Kraków: Akademia Ekonomiczna w Krakowie.
  • Hydzik, P. (2012). Zastosowanie metod taksonomicznych do oceny poziomu rozwoju społeczno-ekonomicznego powiatów województwa podkarpackiego. Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej, 286(19), 17-32.
  • Internet World Stats. (2020). Internet and Population Statistics. Retrieved May 28, 2020 from https:// www.internetworldstats.com/stats.htm
  • Kemp, S. (2019). Digital trends 2019: every single stat you need to know about the internet. Thenextweb.com. Retrieved May 28, 2020 from https://thenextweb.com/contributors/2019/01/30/digitaltrends-2019-every-single-stat-you-need-to-know-about-the-internet/
  • Krairit, D. (2019). The new face of Internet user typology: the case of Thailand. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 13(2), 58-79. doi:10.4067/S0718-18762018000200106
  • Leiner, B. M., Cerf, V. G., Clark, D. D., Kahn R. E, Kleinrock, L., Lynch, D. C., Postel, J., Roberts, L. G., and Wolff, S. (1997). Brief history of the Internet. Internet Society. Retrieved May 28, 2020 from https://www.internetsociety.org/wp-content/uploads/2017/09/ISOC-History-of-the-Internet_1997.pdf
  • Liu, F. (2020). How information-seeking behavior has changed in 22 years. NNGroup. Retrieved May 28, 2020 from https://www.nngroup.com/articles/information-seeking-behavior-changes/
  • Manoj, S. (2013). Multi attribute decision making techniques. International Journal of Research in Management, Science & Technology, 1(1), 49-51.
  • Morrison, J. B., Pirolli, P., and Card, S. K. (2001). A taxonomic analysis of what world wide web activities significantly impact people's decisions and actions. Retrieved May 28, 2020 from https:// dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/634067.634167
  • Nowak, E. (1990). Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych. Warszawa: PWE.
  • OECD. (2016). Forging a digital society. Retrieved May 29, 2020 from https://www.oecd.org/innovation/forging-a-digital-society.htm
  • Oesterreich, M., Perzyńska, J., and Barej-Kaczmarek, E. (2019). Application of the TOPSIS procedure for evaluation of socio-economic development of the West Pomeranian voivodeship districts in years 2004-2017. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Administracja i Zarządzanie, 122(49), 79-88. doi: 10.34739/zn.2019.49.09
  • Parida, P., and Sahoo, S. (2013). Multiple attribute decision making approach by TOPSIS technique. International Journal of Engineering Research & Technology, 2(11), 907-912.
  • RMAA. (2019). How Russians' online behavior changed in 2000-2019. Retrieved May 29, 2020 from https://russia-promo.com/blog/how-russians-online-behavior-changed-in-2000-2019
  • Roszkowska, E., Filipowicz-Chomko, M., and Wachowicz, T. (2017). Wykorzystanie metody TOPSIS do oceny zróżnicowania rozwoju województw Polski w latach 2010-2014 w kontekście kształtowania się ładu instytucjonalnego. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 469(29), 149-158.
  • Stachowiak, B. (2008). Rozwój społeczeństwa informacyjnego w krajach Unii Europejskiej a procesy globalizacyjne. Zeszyty Naukowe Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej we Włocławku, Zbliżenia Cywilizacyjne, (4), 15-30.
  • Talooki, N. N., Ataee, M., Gorji, M. A., and Aghaei, N. (2017). The role of regular Internet usage on social behavior of students. Indian J Soc Psychiatry, (33), 53-56. DOI: 10.4103/0971-9962.200094
  • Tarka, D. (2010). Własności cech diagnostycznych w badaniach typu taksonomicznego. Ekonomia i Zarządzanie, 2(4), 194-205.
  • UNPD. (2020). Human Development Report 2019. Retrieved May 29, 2020 from http://www.hdr.undp. org/sites/default/files/hdr2019.pdf
  • Walesiak, M., and Obrębalski, M. (2017). Spójność społeczna województwa dolnośląskiego w latach 2005-2015 - pomiar i ocena zmian. Przegląd Statystyczny, LXIV(4), 437-455.
  • World Bank. 2020. Secure Internet servers (per 1 milion people). Retrieved May 29, 2020, from https:// data.worldbank.org/indicator/IT.NET.SECR.P6
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171607329

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.