在达卡模拟家庭采用基于物联网的家庭安全:一个PLS机器学习框架
Arif Mahmud1, Ashikur Rahman2, Fahmid Al Farid3
1Department of Computer Science and Engineering, Daffodil International University, Dhaka, Bangladesh.
Frontiers in big data
|February 20, 2026
概括
这项研究揭示了影响物联网 (IoT) 在达卡家庭安全采用的关键因素. 脆弱性和响应成本显著预测用户的意图,指导未来加强住宅安全的战略.
科学领域:
- 技术采用 技术采用
- 住宅安全 住宅安全
- 新兴市场 新兴市场
背景情况:
- 孟加拉国在物联网 (IoT) 部署方面面临着挑战.
- 对于达卡来说,调查住宅安全中物联网采用因素至关重要.
研究的目的:
- 探索影响物联网采用达卡住宅安全的因素.
- 分析这些因素对采用意向的贡献.
主要方法:
- 一种混合方法,结合了保护动机理论 (PMT) 和态度-社会影响-自我效能 (ASE) 模型.
- 使用了部分最小平方 (PLS) 和机器学习 (ML) 技术.
- 调查数据来自达卡的348个家庭主管.
主要成果:
- 确定了物联网采用意向的关键预测因素:脆弱性,响应成本,态度,响应有效性,自我有效性,社会影响力和严重性.
- 脆弱性成为最重要的预测因素.
- 在预测意图方面实现了34.9%的差异和74.28%的准确性.
结论:
- 集成的PMT和ASE模型为新兴市场的技术采用提供了新的见解.
- 调查结果可以提高公众对家庭安全的认识,改善达卡的公共秩序.
- 洞察力可以指导企业制定有效的营销策略,以促进消费者采用.
