Perception of New Technologies: Constructing an Innovation Openness Index

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Rapid technological progress is one of the basic processes in the modern world. It is an integral part both in the field of labor and employment and in leisure and recreation. The request for an accelerated implementation of digital technologies in the economy and social sphere, which is inherent in one of the national development goals of the Russian Federation, makes this topic more important. In the presence of technological challenges, people have to adapt to constantly emerging innovations. Meanwhile the perception of innovations together with other individual characteristics and socioeconomic characteristics of different social groups could be considered determinants of openness to technological innovations. Based on this assumption, the authors of this article set the following objectives: they evaluate the openness of the population to innovation (through the construction of the index), examine the perception of innovation (by identifying factors of the perception of new technologies), and test the relationship between openness to innovation and the perception of new technologies. The multi-domain index of openness to innovation combines assessments of individual attitude, acceptance, and trust in innovations related to various spheres of the population’s life. The perception of innovation is revealed through the Technology Acceptance Model and includes: perceived ease of use of new technologies; the perceived usefulness of new technologies; perceived security and reliability of new technologies; and perceived elitist features of new technologies. This study demonstrates that openness to innovation depends upon the perception of new technologies and is differentiated among population groups.

About the authors

A. Pishnyak

HSE University

Author for correspondence.
Email: apishniak@hse.ru

N. Khalina

HSE University

Email: nkhalina@hse.ru

References

  1. Ajzen I. (1991) The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. DOI: https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
  2. Ansong E., Boateng R. (2019) Surviving in the digital era - Business models of digital enterprises in a developing economy. Digital Policy, Regulation and Governance, 21(2), 164-178. DOI: https://doi.org/10.1108/DPRG-08-2018-0046
  3. Cooke M., Watkins N., Moy C. (2008) A Hybrid Online and Offline Approach to Market Measurement Studies. International Journal of Market Research, 51(1), 29-48. https://doi.org/10.1177%2F147078530905100101.
  4. Cornell University, INSEAD, WIPO (2020). The Global Innovation Index 2020: Who Will Finance Innovation?, Ithaca, Fontainebleau, and Geneva. Cornell University, INSEAD, WIPO. https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2020.pdf, дата обращения 27.01.2021.
  5. Davis F.D. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. DOI: https://doi.org/10.2307/249008
  6. Decancq K., Lugo M.A. (2013) Weights in multidimensional indices of wellbeing: An overview. Econometric Reviews, 32(1), 7-34. DOI: https://doi.org/10.1080/07474938.2012.690641
  7. Drucker P. (1985) Innovation and Entrepreneurship, New York: Harper & Row.
  8. European Commission (2014) Special Eurobarometer 419. Wave EB81.5. TNS Opinion & Social, Brussels: European Commission. https://ec.europa.eu/commfrontoffice/publicopinion/archives/ebs/ebs_419_en.pdf, дата обращения 27.01.2021.
  9. Fishbein M., Ajzen I. (1975) Belief, Attitudes, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research, Reading, MA: Addision-Wasely.
  10. Gault F., von Hippel E. (2009) The prevalence of user innovation and free innovation transfers: Implications for statistical indicators and innovation policy, Cambridge, MA: MIT Sloan School of Management.
  11. Gefen D., Karahanna E., Straub D.W. (2003) Trust and TAM in online shopping: An integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90. DOI: https://doi.org/10.2307/30036519
  12. Grinin L., Korotayev A. (2015) Great Divergence and Great Convergence. A Global Perspective, Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer.
  13. Hallerod B. (1994) A new approach to the direct consensual measurement of poverty (Social Policy Research Centre Discussion Papers, 50), Sydney: University of New South Wales.
  14. Hoffman D., Novak P., Peralta M. (1999) Building consumer trust online. Communications of ACM, 42(4), 80-85. DOI: https://doi.org/10.1145/299157.299175
  15. Hofstede G. (1984) Culture's Consequences: International Differences in Work-Related Values (2nd ed.), Beverly Hills, CA: SAGE Publications.
  16. Im I., Hong S., Kang M.S. (2011) An international comparison of technology adoption: Testing the UTAUT model. Information & Management, 48(1), 1-8. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2010.09.001
  17. Jacobs R., Smith P., Goddard M. (2004) Measuring performance: An examination of composite performance indicators (Centre for Health Economics (CHE) Technical Paper 29). York (UK): University of York.
  18. Negrea A., Ciobanu G., Dobrea C., Burcea S. (2019) Priority aspects in the evolution of the digital economy for building new development policies. Calitatea, 20(S2), 416-421.
  19. Nepelski D. (2019) How to facilitate digital innovation in Europe. Intereconomics, 54(1), 47-52. DOI: https://doi.org/10.1007/s10272-019-0791-6
  20. OECD, Eurostat (2018) Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. The Measurement of Scientific, Technological and Innovation Activities (4th ed.), Paris: Eurostat, OECD Publishing. DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
  21. Popova D., Pishnyak A. (2017) Measuring individual material well-being using multidimensional indices: An application using the Gender and Generation Survey for Russia. Social Indicators Research, 130(3), 883-910. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-016-1231-7
  22. Rogers E.M. (2003) Diffusion of Innovations (5th ed.), New York: Free Press.
  23. Santo B. (1994) Innovation in Crisis: Hungary before and after the Watershed of 1989. Technovation, 14(9), 601-611. DOI: https://doi.org/10.1016/0166-4972(94)90042-6
  24. Schumpeter J.A. (1934) The theory of economic development, Oxford: Galaxy Books.
  25. Straub D., Mark K., Brenner W. (1997) Testing the technology acceptance model across cultures: A three country study. Information and Management, 33(1), 1-11. DOI: https://doi.org/10.1016/S0378-7206(97)00026-8
  26. Swan J., Newell S., Scarbrough H., Hislop D. (1999) Knowledge management and innovation: Networks and networking. Journal of Knowledge Management, 3(4), 262-275. DOI: https://doi.org/10.1108/13673279910304014
  27. Taber K.S. (2018) The Use of Cronbach's Alpha When Developing and Reporting Research Instruments in Science Education. Research in Science Education, 48, 1273-1296. DOI: https://doi.org/10.1007/s11165-016-9602-2
  28. Venkatesh V., Davis F.D. (2000) A theoretical extension of the technology acceptance model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
  29. Venkatesh V., Morris M., Davis G., Davis F. (2003) User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. DOI: https://doi.org/10.2307/30036540
  30. Wegner G. (2019) Entrepreneurship in autocratic regimes - How neo-patrimonialism constrains innovation. Journal of Evolutionary Economics, 29, 1507-1529. DOI: https://doi.org/10.1007/s00191-019-00617-y
  31. Willitts M. (2006) Measuring child poverty using material deprivation: Possible approaches (Working Paper 28), Norwich (UK): Department for Work and Pensions. https://dera.ioe.ac.uk/6157/1/WP28.pdf, дата обращения 14.11.2020.
  32. Бобылев С.Н, Григорьев Л.М. (ред.) (2018) Человек и инновации: доклад о человеческом развитии в Российской Федерации за 2018 год, М.: Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации. http://ecoline.ru/wp-content/uploads/people-and-innovation-2018-report.pdf, дата обращения 27.01.2021.
  33. Войнилов Ю.Л., Полякова В.В. (2016) Мое тело - моя крепость: общественное мнение о биомедицинских технологиях. Социология власти, 28(1), 185-207.
  34. Полтерович В.М. (2009) Проблема формирования национальной инновационной системы. Экономика и математические методы, 45(2), 3-18.
  35. Шувалова О.Р. (2007) Образ науки: восприятие населением результатов научной деятельности. Форсайт, 1(2), 50-59.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».