解释消防员对技术的接受程度：一项奥地利横断面研究的发现

《International Journal of Disaster Risk Reduction》：Explaining firefighters‘ technology acceptance: Findings from an Austrian cross-sectional study

本研究基于UTAUT模型，通过在线调查分析奥地利消防员对无人机（UAV）和地面车辆（UGV）的技术接受度，发现绩效期望、努力期望和社会影响是主要驱动因素，控制变量和促进条件贡献较小，UAV模型拟合度更高，揭示通用与特定技术接受因素的存在。

　　随着科技的不断进步，消防领域正经历着深刻的变革。无人机（UAVs）和地面机器人（UGVs）等创新灭火技术为消防战术和策略提供了新的可能性，同时也为侦察、通信、运输等辅助任务带来了变革性的支持。然而，这些技术的实际应用不仅依赖于其技术性能，更需要消防员的接受与采纳。尽管在多个领域中，技术接受度的研究已经取得了丰富的成果，但在消防员这一特定群体中，相关研究却相对有限。因此，本研究旨在填补这一空白，探讨影响消防员接受和采用无人机与地面机器人等技术的因素，并通过实证分析，揭示这些技术在实际应用中的接受度差异。

研究采用了一种基于统一技术接受与使用理论（UTAUT）模型的概念框架，同时结合了消防领域内的前沿研究。数据通过面向奥地利消防员的在线调查收集，并使用回归分析进行处理。研究结果表明，所提出的框架在解释消防员愿意使用无人机和地面机器人方面具有显著贡献。其中，性能期望、努力期望和社会影响这三个子变量对解释模型起到了关键作用，而控制变量和促进条件则对整体模型拟合度贡献较小。值得注意的是，研究发现两种技术在消防员接受度方面存在明显差异，无人机的模型拟合度优于地面机器人。尽管大多数模型变量在两种技术的接受度上表现出显著相关性，但回归分析显示，只有少数预测变量对各自技术的接受度解释具有独特贡献。研究结果进一步表明，消防员在采用不同技术时，既存在普遍性的接受因素，也存在特定于技术的接受因素。

研究的背景表明，技术接受度的探讨在近年来逐渐受到重视。在消防领域，技术接受度的研究虽然有所进展，但仍然存在许多未被充分研究的方面。首先，技术接受度的研究通常基于传统的理论模型，如技术接受模型（TAM）和扩散创新理论（DOI），这些模型在解释个体行为方面具有一定的适用性。然而，这些模型在消防领域的应用往往需要根据特定的组织环境和使用情境进行调整。例如，消防服务作为应急组织的一种，其日常运作通常遵循规范化的流程，包括培训、演练等，以确保应急准备工作的持续性。但在实际应急响应中，消防员则需要在复杂、动态变化且充满危险的环境中迅速做出决策，这种环境对技术的采用和使用提出了不同的挑战。

其次，消防员的接受度不仅仅受到技术性能的影响，还受到组织内部和社会因素的制约。在许多国家，消防服务高度依赖于志愿消防员，奥地利更是高达99%。这种志愿性质使得技术使用既非完全自主也非强制执行，因此，合法性和接受度在其中扮演了更为重要的角色。志愿消防员的人员配置往往具有不确定性，这给培训、教育和战略规划带来了额外的困难。此外，尽管已有许多关于技术接受度的研究，但这些研究大多集中于单一技术，缺乏对不同技术之间接受度差异的系统性探讨。因此，本研究不仅关注技术本身，还试图通过比较无人机和地面机器人，揭示消防员在接受和采用不同技术时的潜在差异。

研究的意义在于，通过深入了解消防员对技术的接受度，可以为未来的技术开发和应用提供重要的参考。在消防领域，技术的采纳和使用不仅关系到工作效率的提升，更涉及到人员的安全和任务的顺利完成。因此，研究消防员对技术的接受度，有助于更好地理解技术在实际应用中的可行性，并为技术推广和政策制定提供依据。此外，研究还强调了技术接受度研究的复杂性，不仅需要考虑技术本身的特性，还需要结合组织环境、人员结构和使用情境进行综合分析。

在方法论上，本研究采用了基于UTAUT模型的概念框架，同时结合了消防领域的实际研究。通过面向奥地利消防员的在线调查，研究收集了大量数据，并通过回归分析对这些数据进行了深入分析。研究结果表明，UTAUT模型在解释消防员对无人机和地面机器人的接受度方面具有较高的解释力。其中，性能期望、努力期望和社会影响这三个子变量对解释模型起到了关键作用，而控制变量和促进条件则对整体模型拟合度贡献较小。这种发现对于技术推广具有重要意义，表明在实际应用中，技术的性能和使用便捷性是影响消防员接受度的主要因素，而其他因素的作用相对有限。

此外，研究还发现，无人机和地面机器人在消防员接受度方面存在显著差异。无人机的模型拟合度优于地面机器人，这可能与无人机在实际应用中的灵活性和实时性有关。无人机能够在复杂和动态变化的环境中快速部署，为消防员提供更全面的信息支持，从而提高其接受度。相比之下，地面机器人在实际应用中可能受到更多限制，如移动性、操作复杂性等，这可能影响其在消防员中的接受度。因此，研究不仅揭示了技术接受度的普遍性因素，还指出了不同技术在特定情境下的独特接受度影响。

研究的另一个重要发现是，虽然大多数模型变量在两种技术的接受度上表现出显著相关性，但只有少数预测变量对各自技术的接受度解释具有独特贡献。这种现象表明，技术接受度的研究需要更加细致的分析，以识别出那些对特定技术具有显著影响的因素。例如，某些因素可能对无人机的接受度具有显著影响，而对地面机器人的接受度则影响较小。因此，研究强调了在技术接受度研究中，需要区分通用因素和特定因素，以更准确地理解技术在不同情境下的接受度差异。

研究还指出，技术接受度的研究不仅需要关注技术本身，还需要考虑组织环境和人员结构的影响。在志愿消防员为主的消防服务中，技术的接受度可能受到更多社会和组织因素的影响，如人员的可获得性、培训的充分性等。因此，研究强调了在技术接受度研究中，需要结合具体的组织环境和使用情境，以更全面地理解技术的采纳和使用过程。

综上所述，本研究通过分析奥地利消防员对无人机和地面机器人的接受度，揭示了技术接受度的普遍性因素和特定性因素。研究结果表明，UTAUT模型在解释技术接受度方面具有较高的适用性，但需要根据具体的组织环境和使用情境进行调整。此外，研究还发现，不同技术在消防员中的接受度存在显著差异，这可能与技术的性能、使用便捷性和实际应用场景有关。因此，本研究不仅为消防领域的技术接受度研究提供了新的视角，也为未来的技术开发和应用提供了重要的参考。