低所得のアジア系アメリカ人の高齢者間の技術の受け入れ：横断調査分析

背景：調査によると、スマートフォン、タブレット、コンピューター、インターネットなど、情報通信技術（ICT）の使用は、年齢、性別、教育の達成などの人口統計学的要因によって異なることが示されています。ただし、ICTの使用と、特にアジア系アメリカ人の高齢者の間での民族性や英語の習熟度などの要因との関係は、まだ調査されていません。テクノロジー受け入れモデル（TAM）は、2つの重要な態度要因、知覚された有用性（PU）と知覚容易さ（PEOU）が技術の受け入れに影響を与えることを示唆しています。TAMは中国、台湾、シンガポール、韓国の高齢者に適応していますが、アジア系アメリカ人の高齢者ではテストされていません。これは、不均一で米国の言語障壁を経験している人口です。 目的：この研究の目的は、低所得のアジア系アメリカ人の高齢者における人口統計（年齢、性別、教育的達成、民族性、およびPEOU、およびICTの使用」間の関係を調べることを目的としています。2つの結果が調べられました。スマートフォンの使用とICTの使用、それぞれが長年の経験と現在の使用頻度で測定されます。 方法：これは、カリフォルニア州の8つの手頃な価格のシニア住宅コミ​​ュニティに住む住民に無料のブロードバンド、ICTデバイス、デジタルリテラシートレーニングを提供するLighthouseプロジェクトの横断的なベースライン調査からの二次データ分析でした。この分析は、62歳以上（n = 392）、特に韓国語、中国語、ベトナム、フィリピン人、およびその他のアジアの民族（モン族、日本人など）のアジアの参加者（n = 392）に焦点を当てていました。仮説は、記述統計、相関分析、階層回帰分析を使用して調べられました。 結果：若い年齢、高等教育、および英語の習熟度の向上は、スマートフォンの使用と積極的に関連していました（年齢：β= - 。202; P <.001;教育：β= .210; P <.001;および英語の習熟度：β=.124; P = .048）およびICT使用（年齢：β= - 。157; P = .002;教育：β= .215; P <.001;）。男性の性別は、PEOU（β= .111; p = .047）と正の関連がありましたが、PU（β= - 。031; p = .59）、スマートフォンの使用（β= .023; p = .67）、またはICT使用（β= .078; p = .16）。民族性は、PU（F4,333 = 5.046; P <.001）、PEOU（F4,345 = 4.299; P = .002）、およびICT使用（F4,350 = 3.177; P = .01）の重要な予測因子でした。中国人の参加者は、参照グループであった韓国の参加者よりも高いレベルを報告しています（β= .143; p = .007）。PUとPEOUは互いに正の相関があり（r = 0.139、95％CI = 0.037-0.237; p = .007）、両方ともスマートフォン使用の有意な予測因子でした（PU：β= .158; P = .002およびPEOU：β= .166; PU：β= .117; P = .02およびPEOU：β= 0.22; P <.001）とICTの使用。 結論：調査結果は、低所得のアジア系アメリカ人の高齢者の間でのTAMの使用を支持しています。さらに、民族性と英語の習熟度は、この集団の間でスマートフォンとICTの使用の重要な予測因子です。将来の介入では、この集団の不均一性と言語の障壁を考慮して、技術の受け入れと使用を増やす必要があります。

BACKGROUND: Studies show that the use of information and communications technologies (ICTs), including smartphones, tablets, computers, and the internet, varies by demographic factors such as age, gender, and educational attainment. However, the connections between ICT use and factors such as ethnicity and English proficiency, especially among Asian American older adults, remain less explored. The technology acceptance model (TAM) suggests that 2 key attitudinal factors, perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU), influence technology acceptance. While the TAM has been adapted for older adults in China, Taiwan, Singapore, and Korea, it has not been tested among Asian American older adults, a population that is heterogeneous and experiences language barriers in the United States. OBJECTIVE: This study aims to examine the relationships among demographics (age, gender, educational attainment, ethnicity, and English proficiency), PU, PEOU, and ICT use among low-income Asian American older adults. Two outcomes were examined: smartphone use and ICT use, each measured by years of experience and current frequency of use. METHODS: This was a secondary data analysis from a cross-sectional baseline survey of the Lighthouse Project, which provided free broadband, ICT devices, and digital literacy training to residents living in 8 affordable senior housing communities across California. This analysis focused on Asian participants aged ≥62 years (N=392), specifically those of Korean, Chinese, Vietnamese, Filipino, and other Asian ethnicities (eg, Hmong and Japanese). Hypotheses were examined using descriptive statistics, correlation analysis, and hierarchical regression analysis. RESULTS: Younger age, higher education, and greater English proficiency were positively associated with smartphone use (age: β=-.202; P<.001; education: β=.210; P<.001; and English proficiency: β=.124; P=.048) and ICT use (age: β=-.157; P=.002; education: β=.215; P<.001; and English proficiency: β=.152; P=.01). Male gender was positively associated with PEOU (β=.111; P=.047) but not with PU (β=-.031; P=.59), smartphone use (β=.023; P=.67), or ICT use (β=.078; P=.16). Ethnicity was a significant predictor of PU (F4,333=5.046; P<.001), PEOU (F4,345=4.299; P=.002), and ICT use (F4,350=3.177; P=.01), with Chinese participants reporting higher levels than Korean participants, who were the reference group (β=.143; P=.007). PU and PEOU were positively correlated with each other (r=0.139, 95% CI=0.037-0.237; P=.007), and both were significant predictors of smartphone use (PU: β=.158; P=.002 and PEOU: β=.166; P=.002) and ICT use (PU: β=.117; P=.02 and PEOU: β=0.22; P<.001), even when controlling for demographic variables. CONCLUSIONS: The findings support the use of the TAM among low-income Asian American older adults. In addition, ethnicity and English proficiency are significant predictors of smartphone and ICT use among this population. Future interventions should consider heterogeneity and language barriers of this population to increase technology acceptance and use.