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Some aspects of technology behaviour remain unclear, such as the generation of technology use and engagement. So, this study aims to address the following question: does engagement with technology drive the use of technology?or does the use of technology create the engagement with technology?

Based on the uses and gratifications theory, this study compares three alternative competing models that explain technology behaviour on a sample of 715 individuals, using the selection criteria proposed by Mathieson. A comprehensive analysis and comparison of three structural competing models on technology behaviour, namely, “use-and-engagement”, “use-to-engagement” and “engagement-to-use”, are presented.

Findings show that the “use-and-engagement” model provides a better explanation of technology behaviour and is superior to predict technology behaviour, suggesting that both technology engagement and use could be considered as consequences.

This study’s major contribution is the empirical examination of three structural competing models and the selection of the best explaining model of technology behaviour.

Algunos aspectos del comportamiento tecnológico permanecen sin aclarar, como la creación del uso e implicación hacia la tecnología. Así que abordamos la siguiente pregunta: ¿La implicación con la tecnología impulse su uso?, o ¿es el uso de la tecnología el que impulse la implicación?.

Basándonos en la Teoría de los Usos y Gratificaciones se han comparado tres modelos alternativos que compiten entre sí para explicar el comportamiento tecnológico, en una muestra de 715 individuos utilizando el criterio de selección propuesto por Mathieson. Se presenta un análisis y una comparación exhaustive de tres modelos estructurales competitivos sobre el comportamiento tecnológico, que son “uso-e-implicación”, “uso-para-la implicación” e “implicación-para-el uso”.

Los resultados muestran que el modelo “uso-e-implicación” proporciona la mejor explicación del comportamiento tecnológico y es superior para predecir el comportamiento tecnológico, lo que sugiere que tanto la implicación como el uso de la tecnología podrían considerarse como consecuencias.

Nuestra principal contribución es el análisis empírico de tres modelos estructurales competitivos y la selección del mejor de ellos para explicar el comportamiento tecnológico.

技术行为的某些方面仍然不清楚, 例如技术使用和参与的产生。因此, 我们意在解决以下问题：对技术的参与是否推动了技术的使用,还是技术的使用创造了技术的参与？

基于 “使用与满足 “理论, 我们使用马蒂森提出的选择标准, 在715人的样本上比较了三种解释技术行为的替代竞争模型。即我们对三个关于技术行为的结构性竞争模型, “使用和参与”、“使用到参与 ”和 “参与到使用 ”进行了综合的分析和比较。

研究结果显示, “使用和参与 “模型更好的解释了技术行为, 并且其优于预测技术行为, 这表明技术参与和使用都可以被认为是后果。

我们的主要贡献是对三个结构性竞争模型进行了实证检验, 并选择了对技术行为的最佳解释模型。

This study aims to determine how Internet of Things (IoT) risks and benefits affect both the intention to use and actual use of a smartwatch.

The stimulus–organism–behavior–consequence (SOBC) hypothesis is used to explain the mechanisms underpinning the discontinuity between intention and technology usage. A total of 394 questionnaires distributed to smartwatch users were analyzed, using convergent analysis, discriminant analysis and structural modeling.

The IoT’s technical features, such as continuous connectivity and real-time value, serve as effective stimuli for smartwatches, positively influencing individuals’ responses and behavioral consequences associated with smartwatch usage. While IoT risks such as data, performance and financial have no negative relationship with the usefulness of smartwatches, data and financial risks have a negative influence on their ease of use. Additionally, as ease of use and usefulness have a positive impact on intention to use, users’ behavior is positively influenced by their intentions to use a smartwatch.

The study applies technology acceptance theory and the SOBC paradigm to smartwatches to determine if users’ intentions to use them impact their behavior. Furthermore, the research analyzed the technical elements of smartwatches in terms of IoT advantages and risks.

El objetivo del presente estudio es determinar cómo los riesgos y beneficios del Internet de las Cosas afectan tanto a la intención de uso como al uso real de un smartwatch.

Se utiliza el modelo Estímulo-Organismo-Comportamiento-Consecuencia (SOBC) para explicar los mecanismos que sustentan la discontinuidad entre la intención y el uso de la tecnología. Se analizaron 394 cuestionarios distribuidos a usuarios de smartwatches, empleando análisis convergente, análisis discriminante y modelización estructural.

Las características técnicas del IoT, como la conectividad continua y el valor en tiempo real, sirven como estímulos efectivos para los smartwatches, influyendo positivamente en las respuestas de los individuos y en las consecuencias conductuales asociadas al uso del smartwatch. Mientras que los riesgos de la IO, como los datos, el rendimiento y los financieros, no tienen una relación negativa con la utilidad de los smartwatches, los riesgos de los datos y los financieros influyen negativamente en su facilidad de uso. Además, dado que la facilidad de uso y la utilidad tienen un impacto positivo en la intención de uso, el comportamiento de los usuarios está positivamente influenciado por sus intenciones de usar un smartwatch.

El estudio aplica la teoría de la aceptación de la tecnología y el paradigma SOBC a los smartwatches para determinar si las intenciones de uso de los usuarios influyen en su comportamiento. Además, la investigación analiza los elementos técnicos de los smartwatches en cuanto a las ventajas y los riesgos del IoT.

本研究的目的是确定物联网的风险和利益如何影响智能手表的使用意向和实际使用。

刺激-组织-行为-后果（SOBC）假说被用来解释意图和技术使用之间不连续的基础机制。对发放给智能手表用户的394份调查问卷进行了分析, 采用了收敛分析、判别分析和结构模型法。

物联网的技术特点, 如持续连接和实时价值, 作为智能手表的有效刺激, 对个人的反应和与智能手表使用相关的行为后果产生积极影响。虽然数据、性能和财务等物联网风险与智能手表的有用性没有消极关系, 但数据和财务风险对其易用性有消极影响。此外, 由于易用性和有用性对使用意图有积极影响, 用户的行为受到他们使用智能手表的意图的积极影响。

该研究将技术接受理论和SOBC范式应用于智能手表, 以确定用户的使用意图是否影响其行为。此外, 该研究还从物联网的优势和风险方面分析了智能手表的技术要素。