コンピュータユーザーの満足度

コンピュータ ユーザー満足度(および密接に関連する概念として、システム満足度、ユーザー満足度、コンピュータ システム満足度、エンド ユーザーコンピューティング満足度) とは、作業環境という文脈で使用するコンピュータ システムに対するユーザーの態度です。Doll と Torkzadeh (1988) によるユーザー満足度の定義は、ユーザーが使用する特定のコンピュータ アプリケーションに関するユーザーの意見です。より広い意味では、ユーザー満足度の定義は、あらゆるコンピュータ ベースの電子機器に対するユーザー満足度にまで拡張できます。ただし、学者は、ヒューマン コンピュータ インタラクションの一部として、ユーザー満足度と使いやすさを区別しています。成功している組織は、利益を最大化し、諸経費を最小化するのに役立つと信じているシステムを導入しています。したがって、すべてのシステムが成功し、成功し続けることが望ましいのですが、これにはコンピュータ ベースのシステムも含まれます。DeLone と McLean (2002) などの主要な学者によると、ユーザー満足度は、コンピュータ システムの成功と同義ではないにしても、重要な指標です。ただし、ユーザー満足度を定義および測定する手法の開発は、場当たり的で疑問の余地があります。この記事では、 「コンピュータ ユーザー満足度」という用語は「ユーザー満足度」と略されます。

Bailey と Pearson (1983) の 39 因子コンピュータ ユーザー満足度 (CUS)質問票と、その派生版であるBaroudi、Olson、Ives によるユーザー情報満足度 (UIS)短縮形は、「因子ベース」と呼べる典型的な手段です。これらは因子のリストで構成され、回答者は各因子を 1 つ以上の多点スケールで評価するよう求められます。Bailey と Pearson の CUS では、39 の因子それぞれについて 5 つの評価を求めました。最初の 4 つのスケールは品質評価で、5 番目は重要度評価でした。各因子の 5 番目の評価から、サンプルのユーザーが最も重要なものとして評価したのは、正確性、信頼性、適時性、関連性、システムへの信頼であることがわかりました。最も重要でない因子は、制御感、出力量、ベンダー サポート、トレーニングの程度、 EDP (電子データ処理部門、またはコンピューティング部門)の組織的位置付けであることがわかりました。しかし、CUS では 39 x 5 = 195 の個別の 7 段階スケールの回答が必要です。Ives、Olson、Baroudi (1983) らは、回答数が多すぎると、脱落エラーが発生する可能性があると考えました。これは、回答者がアンケートを返送しなかったり、長いフォームに記入する際に回答者の不注意が増すことを意味します。心理測定学では、このようなエラーによりサンプル サイズが減少するだけでなく、結果が歪む可能性もあります。長いアンケートを適切に記入して返送した人は、返送しなかった人と心理的特性が異なる可能性があるためです。Ives らは、UIS を開発しました。これは、回答者が 13 の要素を評価するだけで済むため、現在でも広く使用されています。要素ごとに 2 つの 7 段階スケール (それぞれが品質用) が提供され、合計で 26 の個別の回答が必要です。しかし、最近の記事で、Islam、Mervi、Käköla (2010) は、回答率が低いことが多いため、業界の環境でユーザー満足度を測定することは難しいと主張しました。したがって、よりシンプルなバージョンのユーザー満足度測定ツールが必要になります。

これらの評価法に対する初期の批判は、コンピュータ技術が進化し変化するにつれて、要素が時代遅れになるというものだった。これは更新の必要性を示唆し、他の一連の要素ベースの評価手段につながった。たとえば、Doll と Torkzadeh (1988) は、当時登場したエンドユーザーと呼ばれる新しいタイプのユーザー向けに、要素ベースの評価手段を作成した。彼らは、エンドユーザーを、コンピューター インターフェイスのみと対話する傾向があるユーザーと特定したが、それ以前のユーザーは開発者や運用スタッフとも対話していた。McKinney、Yoon、および Zahedi (2002) は、情報フェーズで Web 顧客満足度を測定するモデルと評価手段を開発した。Cheung と Lee (2005) は、e ポータルに対するユーザー満足度を測定する評価手段の開発において、McKinney、Yoon、および Zahedi (2002) の評価手段をベースにしたが、その評価手段は主に先行研究の評価手段をベースにしていた。

一般的に使用されているツールはどれもユーザー満足度の構成を厳密に定義していないため、Cheyney、Mann、Amoroso (1986) などの一部の学者は、エンドユーザー コンピューティングの成功に影響を与える要因についてさらに研究する必要があると訴えています。しかし、この問題に新たな光を当てるその後の取り組みはほとんどありません。すべての要因ベースのツールは、回答者にとって無関係な要因を含める一方で、回答者にとって非常に重要な要因を省略するリスクを伴います。言うまでもなく、これは情報技術の継続的な変化によってさらに悪化しています。

文献では、ユーザー満足度には 2 つの定義があり、「ユーザー満足度」と「ユーザー情報満足度」は互換的に使用されています。Doll と Torkzadeh (1988) によると、「ユーザー満足度」は、ユーザーが使用する特定のコンピュータ アプリケーションに関するユーザーの意見として定義されています。Ives ら (1983) は、「ユーザー情報満足度」を「利用可能な情報システムがユーザーの情報要件を満たしているとユーザーが信じる程度」と定義しました。ユーザー情報満足度の他の用語には、「システム受容」(Igersheim、1976)、「認識された有用性」(Larcker と Lessig、1980)、「MIS 評価」(Swanson、1974)、「情報システムに関する感情」(Maish、1979) などがあります。Ang en Koh (1997) は、ユーザー情報満足度 (UIS) を「システムの成功の知覚的または主観的な尺度」と説明しています。これは、ユーザー情報の満足度は人によって意味や重要性が異なることを意味します。言い換えれば、ある定義と尺度に従って同じシステムに等しく満足しているユーザーが、別の定義と尺度に従って等しく満足しているとは限りません。

特定の要因が UIS に影響を与えるかどうかについては、Yaverbaum (1988) や Ang と Soh (1997) などの研究で調査されています。Yaverbaum (1988) の研究では、コンピュータを不定期に使用する人の方が、定期的に使用する人よりも満足度が高い傾向があることがわかりました。一方、Ang en Soh (1997) の研究では、コンピュータの使用経験が UIS に影響を与えるという証拠は見つかりませんでした。

Mullany、Tan、Gallupe (2006) は、ユーザー満足度の定義を論じ、ユーザー満足度はシステムの過去の使用に関する記憶に基づいていると主張しています。逆に、モチベーションはシステムの将来の使用に関する信念に基づいていると彼らは示唆しています。(Mullany 他、2006)

この記事で引用されているように、過去数十年間にわたる多数の研究は、多少矛盾した結果があるにもかかわらず、ユーザーの情報満足度が研究調査の重要なトピックであり続けていることを示しています。

これらの測定ツールのほとんどに共通するもう 1 つの難点は、心理学や経営理論による理論的裏付けが欠けていることです。例外として、Zhang と von Dran (2000) が開発した Web サイト設計の成功モデル、および Cheung と Lee (2005) が開発した e ポータルのユーザー満足度の測定があります。これらのモデルは両方とも、Herzberg の動機付けの 2 要因理論に基づいています。したがって、これらの要因は「満足度要因」と「衛生要因」の両方を測定するように設計されていました。しかし、Herzberg の理論自体は、動機付け、職務意欲、職務満足度などの用語を適切に区別していないと批判されています。Islam (2011) は最近の研究で、不満の原因は満足の原因とは異なることを発見しました。彼は、環境要因 (例: システム品質) は不満を引き起こすのにより重要であり、結果に特有の要因 (例: 認識された有用性) は満足を引き起こすのにより重要であることを発見しました。

Mullany (2006) の研究では、システムの寿命中、ユーザーのシステム体験が増えるにつれて、ユーザー満足度は平均して時間とともに増加することが示されています。研究の全体的な調査結果では、ユーザーとアナリストの認知スタイルのギャップ(KAI スケールを使用して測定) とユーザー満足度の間に弱い関連しか示されていませんでしたが、システムの使用開始から 85 日目と 652 日目の領域では、より顕著な関連が見られました。この関連は、ユーザーとアナリストの認知スタイルの絶対的なギャップが大きいと、ギャップが小さい場合よりもユーザーの不満率が高くなることが多いことを示しています。さらに、システム使用の初期段階と後期段階 (約 85 日目と 652 日目) で、ユーザーよりも適応性の高い認知スタイルを持つアナリストは、ユーザーの不満を軽減する傾向があります。

Mullany、Tan、Gallupe (2006) は、ユーザーが生成した要因 (つまり、ほとんど排他的に) を利用するツール (システム満足度スケジュール (SSS)) を考案しました。そのため、要因の日付の問題を回避できます。また、Herzberg の考えに同調するこれらの著者は、商売道具の有用性 (またはそうでないこと) の認識は状況に関連しており、衛生要因の特殊なケースも同様であると主張しています。したがって、彼らはユーザー満足度を、少なくとも何らかのシステム使用経験のあるユーザーが評価したユーザーの不満や苦情の欠如と定義しています。言い換えると、満足度はシステムの過去の使用の記憶に基づいています。逆に、動機はシステムの将来の使用に関する信念に基づいています。 (Mullany 他、2007、p. 464)

現在、一部の学者や実務家は、他の測定方法や、満足度とユーザー満足度の定義のさらなる改良を実験しています。また、構造化されたアンケートを非構造化アンケートに置き換える人もいます。非構造化アンケートでは、回答者は、システムに関して満足または不満足となるすべての要素を単に書き留めるか、口述するように求められます。ただし、このアプローチの問題点は、このツールでは定量的な結果が得られない傾向があり、比較や統計分析が困難になることです。また、学者が満足度という用語の正確な意味について合意できない場合、回答者がこのようなツールに一貫して回答する可能性は非常に低くなります。新しいツールの中には、構造化された項目と非構造化項目が混在しているものもあります。

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