Title: Understanding Fit and Appropriation Effects in Group Support Systems via Meta-Analysis
Source: MIS Quarterly, 25(2), 2001, pp. 167-193
[摘要]
過去GSS相關研究的結果並不一致，此研究發展一個整合模型，解釋GSS對績效的效果，即Fit-Appropriation Model, (FAM)，並認為GSS績效受到兩種因素的影響：(1) 任務與GSS結構之適配(即溝通與資訊處理的支援)；(2) 適當支援，使群組透過訓練、推廣與軟體限制以協助有效將GSS結構整合以滿足其流程。利用MA整理與分類過去文獻，當用使用得當，GSS可以增加想法，花費較少時間，且較沒有GSS之參與者更滿意；適配(fitting)對GSS結果(決策品質、想法)較有影響，而適當支援對過程(耗費時間、過程滿意度)較有影響。
- [緒論]
過去針對GSS效益的研究結果並不一致，與人工支援相比較，決策品質: (Chidambaram & Jones, 1993)提升、(Straus & McGrath, 1994)下降；想法數量：(Gallupe et al., 1992)增加、(Straus & McGrath, 1994)減少；決策時間：(Denni et al., 1996b)更快、(George et al., 1990)更久；滿意度：(Anson et al., 1995)較滿意、(Gallupe et al., 1992)較不滿意。
MA經常被用來解釋在許多研究中被推定為衝突之結果，一開始似乎衝突的結果，一但利用MA統計分析則變得一致(see Hunter & Schmidt, 1990)；1990早前的兩份MA研究結果相當不確定，McLeod(1992)及Benbasat & Lin (1993)認為GSS只能稍微地改善決策品質與產生的想法數，但卻會增加完成任務的時間並降低參與滿意度，同時強調效果並不一致，並認為可能有許多調節項會影響GSS使用對績效。雖然有提出可能的調節因素，但並沒有提出一如何應用GSS之架構。
1990s早期出現幾個理論可以提供GSS使用一些新的洞查，兩個主要思想學派主導過去十年的IT對一般系統與GSS之研究：決策理論學派與制度學派；(1) 決策理論學派：採用理性模式，來自認知與社會心理學，著重於發展新的任務-技術適配模型(TTF)，透過檢視任務需求與GSS提供能力間的適配，可以更有效解釋與預測績效(Dennis & Valacich, 1999; Zigurs & Buckland, 1998)；(2)制度學派： 將科技視為一種變革的機會，而不是變革的因素，並且著重於某社會組織採用某科技所發生的社會演變，近期研究著重於瞭解群組如何調校GSS到其工作流程，以及影響適當流程的因素(DeSanctis & Poole, 1994; Wheeler & Valacich, 1996)。
此研究利用MA整理過去15年間的研究結果，先將上述兩學派整合成為一FAM模式，透過檢視GSS與任務間的適配，及各群體間的調適，以瞭解並解釋GSS對積效的效果。過去研究主要針對無經驗者，故此模型的範圍亦是如此。 - [過去理論與研究]
2.1 GSS 結構
GSS能改變資訊交換的本質與群組討論的決策流程，有許多種GSS存在，可以透過GSS提供的社會結構來區別，社會特性是GSS所提供的特殊能力(DeSanctis & Poole, 1994)；其中有三種社會結構特別重要(Zigurs & Buckland, 1998)：(1) 溝通支援(communication support)：例如parallelism、anonymity；(2) 資訊處理(information processing support)：包含評估、蒐集、與整合資訊、組織與分析資訊；(3)流程結構(process structure)：定義群體在某任務上如何有效率且有效地工作，例如任務綱要、群組規範。
2.2 Fit
又被稱為情境理論學派(contingency theories)，主要有兩點批評：(1) 大部份缺乏一致的理論基礎，主要來自實徵資料而非理論，而新資料可能會產生不一致；(2) 決定論者。
TTF認為科技的使用為許多來自科技設定與任務間的不同結果(Goodhue & Thompson, 1995)，適配可以用許多方式操作(Iviari, 1992; Venkatraman, 1989)，決策學派較常使用Venkatraman的"剖析差異適配(fit as profile deviation)"方法(與Iviari的系統方法相似)，也就是事先針對不同的任務定義好理想的GSS能力剖析(Zigurs & Buckland, 1998)。
為了發展GSS fit 剖析，本文從以下兩個理論觀點出發：(1) 媒體同步理論(media synchronicity theory, MST)：強調GSS之溝通能力與任務需求間的適配(Dennis & Valacich, 1999)，MST認為完全電子溝通特別適合需要進行資訊傳遞的任務，同時可以找出許多不同的可能，因為允許同步溝通且不需要高度回應，而口語溝通適合需要收斂的任務，且需要快速回應；但MST認為大部份的決策任務同時需要資訊傳遞與一連串收斂的行動，因此結合兩種型態的溝通會是最佳適配；(2)任務科技適配理論(task-technology fit theory, TTFT)：資訊處理應該與任務適配，對單一目標的任務，例如產生想法，並不需要資訊處理的功能，因為著重的不是個人的產出而是群體，但對於決策制定任務而言，資訊處理就較為重要(Zigurs & Buckland, 1998)，需要發展對情境與選擇的共同理解，並對最佳結果有共識。
最後，定義理想的GSS剖析的三要素：(1) 一般任務：當目標是去產生許多想法與選項時，TTF會在使用電子溝通時存在；(2) 決策制定任務：當目標是在定義好的選項中選擇，TTF會在結合電子與口語溝通使用，並且提供資訊處理支援時存在；(3) 混合任務：目標是產生組選項並選擇之，TTF會在產生想法的子任務中使用電子溝通，並在選擇的子任務中使用電子與口語溝通進行資訊處理時存在。
2.3 Appropriation
制度學派認為人們以許多方式調適科技，因為人們使用科技至少因為能與任務配合，Todd & Benbasat (2000)認為TTF會影響個人與群體使用科技的方式，進而影響其績效，也就是fit本身並不會影響績效，而是透過使用；因為社會結構的演進需要相當的時間，所以目前較多研究GSS的調適過程，亦即群體將GSS所提供功能調整到新的結構中。
為發展調適流程，本文從兩個主要理論觀點出發：(1) 調適性結構理論(adaptive structuration theory, AST)：當GSS一開始被引入群體中，首先檢視其結構並判別何時與如何需要使用，最後會發展規範與習慣的新結構(DeSanctis & Poole, 1994)，這種調適過程可能是完全採用設計者的結構(faithful)，或是使用非原本預期之結構(unfaithful; ironic)，群體最終績效端視群體如何調適GSS能力；(2) 流程限制調適性結構理論(process restrictive adaptive structuration theory, PRAST)：完全(faithfulness)調適受到流程結構影響(Wheeler & Valacich, 1996)，例如群體如何使用GSS執行任務(Zigurs & Buckland, 1998)，本文著重三個比較積極的方法：facilitation：透過群體成員或外部個人提供，直接介入阻止不完全調適並鼓勵完全調適(Griffith et al., 1998)；restrictiveness：GSS限制個人行為的程度，讓個人更不容易用不完全調適的方式進行(Silver, 1990)；training：有關結構與何時使用。
當某群體第一次使用GSS時，必須決定如何調適，其結構會影響是否採用GSS本身的結構，一但調適並且有使用經驗，則會產生規範，而流程結構會變得較不重要。
2.4 FAM
三種GSS特性中，溝通支援與資訊處理相同在於提供群體選擇是否使用所提供的方式進行，可以想成enabling structures；而流程結構會限制群體行為往設計者所設想的方式進行(Wheeler & Valacich, 1996)，流程結構會影響調適，故將之視為appropriation support，可能來自GSS本身的限制或外在因素。完全調適應用於與GSS與任務有適配時。
FAM認為TTF為改善績效之必要而非充分之條件，也就是需要調適過程調節，即便有適配，但如果沒有適當的調適，則績效仍然無法改善，如圖：
調適本身也會受到適配影響，過去研究並沒有appropriation與habitual routines相關衡量，故從研究模型去除。
2.5 研究假說
為了發展研究假說，首先要先定義績效，因為不同研究者使用不同的方式操作，本研究採用Drazin &Van de Van (1985)、Benbasat & Lim (1993)、以及Dennis & Kinney (1998)以三種要素定義績效：(1) 效能(effectiveness)，像是決策品質與想法數量；(2) 效率(efficiency)，例如完成任務的時間；(3) 參與者對過程或結果的滿意度。
TTF是良好績效的必要但非充分條件，沒有GSS調適配合，績效是較不可能被改善。
H1：當有需要的TTF與調適存在時：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
H2：當有TTF時，有調適存在時：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
H3：當有TTF時，但沒有調適存在：(a) 改善決策品質；(b) 產生更多想法；(c) 需要較少時間完成任務；(d) 參與者對結果較滿意；(e) 參與者較滿意過程。
H4：當沒有TTF與調適存在時，在以上五種結果不會有變化。 - [研究方法]
3.1 選擇研究
透過查詢11個資料庫，並人工查詢MIS、心理與管理期刊與研討會論文，閱讀先前文獻回顧，並徵求GSS-L listerv使用之研究；最後只針對發表文獻(期刊與研討會論文)，雖然McLeod(1992)認為刪除D會產生偏誤，作者利用呈現fail-safe-n值，以評估當有多少非顯著的未發表論文存在時，能讓不顯著的效用大小之觀測平均降為0；刪除以e-mail及聊天軟體之研究，最後有250份研究，期間為1980~1999；選擇有報導實驗組(使用GSS)與對照組(不透過GSS互動)之結果，並且提供五種DV之平均與標準差(或其他統計量)。
最後共有61份研究，一些常被引用的文獻因為沒有包括這五個變數而未納入，或是沒有提供直接比較，約一半的研究將GSS與非GSS和一些IV交乘，這種情況會將這些比較解構，並視為不同的資料點(Hunter & Schmidt, 1990)。
4份實徵研究因為有兩組比較所以被納入MA分析中，有些學者認為不應該在以實驗為主之MA中加入實徵資料；Hunter & Schmidt (1990)認為：(1) 雖然效用大小之強度有所差異，但若理論基礎有效，則其方向應為一致；(2) 要判別方法上的弱點並不容易，排除研究至少被視為一種誤差；因此，作者根據Hunter & Schmidt之建議，以沒有實徵研究之資料進行相同分析並比較之。
3.2 依變數衡量
(1) 決策品質：群組選擇之正確性，有些研究以二元變或者是與最佳解之距離來衡量。
(2) 想法數量：來自想法產生任務的想法個數，或決策任務中的非一般決策數。
(3) 效益：完成任務的時間。
(4) 流程滿意度
(5) 結果滿意度
許多研究只報導總滿意度，此研究並沒有去判別這些研究是分屬那一類型，而是選擇不包含這些研究；許多研究很自然的以任務來分類，完全想法產生之研究並沒有決策品質或時間的衡量，大部份決策制定研究並不包含想法產生的衡量。
3.3 分析程序
利用Hunter & Schmidt (1990)發展的三階段比較程序進行假說檢定，一開始研究先被分為數組，接著針對各組進行MA並產生統計量，利用t檢定比較各組間之統計量是否有顯著差異。
-1-研究分組
將資料分為四組：(1) 有適配、有協助；(2) 有適配，沒有協助；(3)沒有適配，有協助； (4) 沒有適配，沒有協助；利用"ideal profiles"來決定是否有適配存在(使用電子溝通進行一般任務；使用結合電子與口語的溝通與資訊處理進行決策制定)，其中一個評分者閱讀研究並依照研究描述將之編為產生、決策制定或混合；同一個評分者也將溝通支援方式編碼分為只用電子、只用口語、或混合；最後評分者記錄是否有資訊處理；聯絡其中4篇研究之作者以確定一些資訊，另一個評分者評30份研究，發現有三個差異，則評分者間信度為0.97(3/[30*3])，編碼之結果進一步以GSS研究設計描述驗證(Fjermestad & Hiltz, 1999)。
那些以電子溝通進行想法產生任務被視為適配，結合電子與口語溝通，並且使用第二級結構進行決策制定任務也視為適配，若任務是結合想法產生與決策制定，則使用在這兩部份的流程都視為適配；適當協助是指Wheeler & Valacich (1996)所定義的適當中介是否呈現(facilitation, restrictiveness, appropriation training)， 若有促進者透過指導群組如何使用GSS，主動指派參與者使用適當的GSS(Facilitation)，若使用者雖然可以選擇用或不用，但對於何時與如何用無權決定(Restrictiveness)，若群組被教導如何使用GSS並以小組的方式在執行實驗前進行相似的工作，評分者間效度為0.93。
-2-分組MA
計算給定DV之加權平均效用大小，首先計算各個變數的效用值(effect size, d)，利用Cohen (1977)提出的公式，將GSS的平均減掉非GSS平均，將這個差值除以標準差，轉換後淨效用代表差異被標準化至統一尺度，則效用大小可以被統計計算與評估，正效用大小指的是GSS使用效果平均在所有研究會增加DV結果(例如：正向決策品質效用大小表示品質改善，而時間正效用表示需要更多時間)。
-3-T-tests
假說1, 2, 3為單向，故使用單尾檢定，H4為非方向性，故使用雙尾檢定。 - [研究結果]
4.1 總效果
一開始計算所有研究的效用大小(effect sizes)，各研究間呈現，當使用GSS，會產生較多數量的想法、需要更多時間完成任務、並且會降低對過程的滿意度，但對決策品質或結果滿意度沒有影響，與過去相關的MA結果有些差異(McLeod, 1992; Benbasat & Lim, 1993)。
fail-sate-n是指需要多少未顯著效用大小之未發表研究才能讓觀測平均效用大小降為0，若異質性Q顯著或解釋變異小於75%，表示這些研究中有重要的差異存在(Hunter & Schmidt, 1990)。
4.2 H1
比較有TTF+A與沒有TTF，發現在決策品質上並沒有顯著差異，兩組研究中的平均效用大小都沒有跟0有顯著差異，也就是GSS群體與非GSS使用者所產生之決策沒有差異；雖然在產生想法數上有顯著差異，然而在兩組研究中皆顯著與0有差異，也就是有TTF的表現會較好。結果亦顯示，GSS使用較少時間完成任務。對於結果滿意度並沒有顯著差異，但對於過程則有差異存在。
4.3 H2
結果顯示只有時間與過程滿意度有顯著差異，也就是當有調適時，需要較少時間完成任務，且對過程更滿意，但對決策品質、想法數量、及結果滿意度沒有影響。
4.4 H3
結果顯示有無TTF對決策品質、想法數量有影響。
4.5 H4 結果顯示有A時會改善流程滿意度。 - [討論]
McLeod(1992)首先使用MA統整GSS之整體效果，提供研究者與實務者對GSS有一般性的瞭解以及那些個別研究應該進行比較；Benbasat & Lim (1993)的MA包含更多的研究，並著重於調節因素上；Fjermestad & Hiltz (1999)尋找更多的研究以尋求調節變數；幾乎同時，非統計的回顧也指出GSS在趨勢與個別研究上有不一致的現象，並提出中介項，例如：群體、任務、及GSS使用方式，都會造成差異。
此研究主要貢獻在於使用FAM整理GSS在不同情境的使用效果，透過瞭解適配與調適的存在與否，能更有效的理解與預測GSS使用之效應，MA的結果顯示，若適當的使用GSS，則可以增加想法數量與流程滿意度、減少所需時間，但對決策品質與結果滿意度沒有影響。
此研究有包含四份實徵研究，然而實徵研究較實驗設計的結果正向支持，雖然這可能是研究方法所致，但Dennis et al. (1991)認為這是研究群體與任務所造成，而非研究方法本身。大部份將實徵研究排除後的分析與之前結論相同，除了H1a，也就是對決策品質的影響，排除後為顯著，因為移除後，對於時間這個變項的衡量會產生樣本不足的問題，故有保留之必要。
當有適配而無調適時，能改善決策品質與增加想法數量，且使用GSS的群組會花較多時間，且對於過程較不滿意，沒有採用GSS之群組透過習慣性的規則運作，雖然不能有效的產生想法或好的決策，但至少可以快速進行(Gersick & Hackman, 1990)。當有TTF時A能使GSS融入工作流程，改善效率與參與者對流程滿意度，因此FFT能改善結果效能，而A能透過改善效率與流程滿意度而改善流程。
在缺乏適配時提供調適並無法改善效率或效能，但可以減輕對於流程的不滿意，另外，有適配無調適較無適配有調適不滿意，但比無適配無調適滿意。A的存在若有TTF則可以減少所需時間。
5.1 研究意涵
提出一整合模型，可供未來研究驗證，並可運用在不同的領域；從實徵觀點，仍有一些明顯缺乏的研究，例如同時有TTF與A並研究時間或滿意度；從理論觀點，在同時有TTF與A的分組中，其決策品質與時間的變異統計量可以判別具有相同的變異，則不可能存在調節項，而對想法數量與滿意度而言是有調節項存在。
未來可以從對想法產生與參與者滿意度，做為發展預測績效之新理論的出發點，想法數之效用大小-.34 ~ 3.60，因此有必要找出造成此變異的調節項；結果顯示，流程滿意度與A之間密切相關，因為實驗設計的參與者並沒有投入興趣，因此結果顯示對結果滿意度較少的影響，支持Briggs et al. (1997)之論點。
結果顯示，A是否存在對效能沒有太大的影響，但若是要討論時間或滿意度，則A為重要因素，過去實驗研究與實徵研究間在時間與滿意之結果存在不一致，實驗結果認為GSS使用會降低滿意度並增加所需時間，而實徵結果剛好相反，本研究認為可能是因為A是否存在所造成。Facilitation雖然被視為重要因素，但在過去實驗研究收到較少關注，Bostrom et al. (1996)等人研究這些推廣者的行為如何影響，這些行為包括：將GSS工具配合任務；視需要修改議程；區別會議目標、議題項目、與期間；著重結果；為參與者建立開放的環境。未來研究應設計並檢驗GSS介入以不需外部介入。
建議資料應盡量包括American Psychological Association：(1) 樣本大小；(2) 衡量信度；(3) 平均與標準差；(4) t分數、F分數、或統計值；(5) 研究設計的細部資料；有些研究因為沒滿足條件被捨棄。這份研究是針對對GSS不熟悉的對象，因此A扮演影響績效之重要角色。
5.2 實務意涵
本研究結果可以回應"在什麼情況下，GSS的使用可以改善或損害群體績效?" 過去研究結果說明，GSS的使用可以改善決策品質、增加想法數、增加所需時間、但對過程滿意度沒影響、並降低結果滿意度 (Benbasat & Lim, 1993)。若適當使用，則可以增加想法數、花費較少時間、且參與者更滿意；若沒有fit且沒有A，雖然仍然會產生較多想法，但會花較多的時間，且會較不滿意。
沒有留言:
張貼留言