We agree with Seddon’s premise that the combination of process and variance
interpretations of IS success in one model can be confusing. However, we believe
that Seddon’s reformulation of the D&M Model into two partial variance models
[40, p. 245] unduly complicates the success model, defeating the intent of the original
model.
The creation of the D&M IS Success Model was driven by a process understanding
of IS and their impacts. This process model has just three components: the creation of
a system, the use of the system, and the consequences of this system use. Each of
these steps is a necessary, but not sufficient, condition for the resultant outcome(s).
For instance, without system use, there can be no consequences or benefits. However,
with system use, even extensive use, which is inappropriate or ill-informed, there
may also be no benefits. Thus, to understand fully the dimensions of IS success, a
variance model is also needed. Thus, as Seddon himself pointed out [40, 42], the
application of our model to empirical research also requires a contextual variance
specification of the model. Here too there are three components: the first is production,
the second is use, and the third is net benefits. The only argument is whether
these two necessary dimensions can be combined into one model. Along with Seddon,
we believe that they can; only our formulations are different.
We agree with Seddon’s premise that the combination of process and varianceinterpretations of IS success in one model can be confusing. However, we believethat Seddon’s reformulation of the D&M Model into two partial variance models[40, p. 245] unduly complicates the success model, defeating the intent of the originalmodel.The creation of the D&M IS Success Model was driven by a process understandingof IS and their impacts. This process model has just three components: the creation ofa system, the use of the system, and the consequences of this system use. Each ofthese steps is a necessary, but not sufficient, condition for the resultant outcome(s).For instance, without system use, there can be no consequences or benefits. However,with system use, even extensive use, which is inappropriate or ill-informed, theremay also be no benefits. Thus, to understand fully the dimensions of IS success, avariance model is also needed. Thus, as Seddon himself pointed out [40, 42], theapplication of our model to empirical research also requires a contextual variancespecification of the model. Here too there are three components: the first is production,the second is use, and the third is net benefits. The only argument is whetherthese two necessary dimensions can be combined into one model. Along with Seddon,we believe that they can; only our formulations are different.
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)
เราเห็นด้วยกับเซดเดิ่นหลักฐานว่าการรวมกันของกระบวนการและความแปรปรวน
การตีความ คือ ความสำเร็จในรูปแบบหนึ่งอาจจะสับสน อย่างไรก็ตาม เราเชื่อว่า
ที่เซดเดิ่นคือ reformulation ของ D & M แบบออกเป็น 2 รูปแบบ
ผลต่างบางส่วน [ 40 , หน้า 245 ] จนเกินไปกลายเป็นความสำเร็จแบบชัยเจตนาของรูปแบบเดิม
การสร้าง& D M แบบสำเร็จคือขับเคลื่อนโดยกระบวนการความเข้าใจ
เป็นและผลกระทบของพวกเขา แบบจำลองกระบวนการนี้มีแค่สามองค์ประกอบ : การสร้าง
ระบบ การใช้งานของระบบ และผลลัพธ์ของระบบนี้ใช้ แต่ละ
ขั้นตอนเหล่านี้เป็นเรื่องจำเป็น แต่ไม่เพียงพอ อาการที่ผลลัพธ์ ( s )
ตัวอย่าง โดยไม่ต้องใช้ระบบจะไม่มีผลหรือผลประโยชน์ อย่างไรก็ตาม
กับใช้ระบบ แม้การใช้ที่กว้างขวาง ซึ่งไม่เหมาะสม หรือป่วยทราบ มี
อาจไม่มีประโยชน์ . ดังนั้น การเข้าใจมิติของความสําเร็จ ,
รูปแบบเป็นสิ่งจำเป็น ดังนั้น เมื่อเซดเดิ่นตัวชี้ [ 40 , 42 ] ,
การประยุกต์ใช้แบบจำลองของเราเพื่อการวิจัยเชิงประจักษ์ต้อง
( บริบทคุณสมบัติของแบบจำลอง ที่นี่มีสามองค์ประกอบ : แรกคือการผลิต
ที่สองจะใช้ , และที่สามเป็นประโยชน์สุทธิ อาร์กิวเมนต์เดียวคือว่า
สองคนนี้จำเป็นขนาดสามารถรวมกันเป็นรูปแบบหนึ่ง พร้อมกับเซดเดิ่น
, เราเชื่อว่าพวกเขาสามารถ เพียง สูตรของเราจะแตกต่างกัน
การแปล กรุณารอสักครู่..
![](//thimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)