ВІДПОВІДНІСТЬ ПРАЦІВНИКА ТА ТЕХНОЛОГІЇ В СУЧАСНИХ УМОВАХ: ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ (1990–2025)
DOI:
https://doi.org/10.32782/3041-2021/2025-3-42Ключові слова:
відповідність працівника та технології, відповідність завдання та технології, цифрова трансформація, технострес, цифровий добробут, відповідність людини та робочого середовищаАнотація
У статті здійснено огляд літератури за 1990–2025 рр., присвячених феномену відповідності працівника та технології в робочому середовищі. Мета дослідження – простежити еволюцію концептуальних підходів, методів вимірювання та емпіричних результатів, а також визначити прогалини для подальших досліджень. До цільової вибірки увійшла 41 рецензована публікація, відібрана шляхом пошуку у Scopus, Web of Science та Google Scholar і доповнена стратегією «сніжного кому».Аналіз показав чотири ключові типи концептуалізації відповідності працівника та технології: функціонально-інструментальний (відповідність завдання і технології), психологічно-атрибутивний (модель прийняття технології / уніфікована теорія прийняття й використання технології), багатовимірна відповідність працівника та робочого середовища (відповідність «потреби – ресурси» / «вимоги – здатності» / ціннісна конгруентність) та динамічно-диференційований підхід «занадто мало / занадто багато». У вимірюванні домінують короткі самозвітні шкали, тоді як алгоритмічні індекси на базі даних про використання та аналізу природної мови залишаються поодинокими й методологічно неінтегрованими. Синтез антецедентів виявив, що цифрова самоефективність, прозорість та гнучкість інтерфейсу, а також організаційна підтримка істотно підсилюють відчуття відповідності працівника та технології, тоді як технострес і надлишкова складність технології його послаблюють. Наслідки високої відповідності працівника та технології містять зростання продуктивності, задоволення роботою та цифрового добробуту, тоді як невідповідність асоціюється з емоційним виснаженням і наміром звільнитися.Обмеження огляду пов’язані з цільовим відбором, однобічним (англомовним) корпусом і переважанням кроссекційних опитувань. Запропоновано напрями майбутніх досліджень: стандартизацію термінології та інструментів, довгітюдні та мультиджерельні дизайни, аналіз нових технологічних контекстів (генеративний ШІ, метавсесвіт) і залучення недостатньо представлених популяцій.
Посилання
Ali F., Rasoolimanesh S. M., Sarstedt M., Ringle C. M., Ryu K. An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) in hospitality research. International Journal of Contemporary Hospitality Management. 2018.Т. 30, № 1. С. 514–538.
Ali S. B., Romero J., Morrison K., Hafeez B., Ancker J. S. Focus Section Health IT Usability: Applying a Task– Technology Fit Model to Adapt an Electronic Patient Portal for Patient Work. Applied Clinical Informatics. 2018. Т. 9, № 1. С. 174–184.
Alkhayyal S., Bajaba S. Countering technostress in virtual work environments: The role of work-based learning and digital leadership in enhancing employee well-being. Acta Psychologica. 2024. Т. 248. Article ID 104377.
Arksey H., O’Malley L. Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology. 2005. Т. 8, № 1. – С. 19–32.
Beasley C. R., Jason L. A., Miller S. A. The General Environment Fit Scale: A factor analysis and test of convergent construct validity. American Journal of Community Psychology. 2012. Т. 50, № 1. С. 64–76.
Bondanini G., Giorgi G., Ariza-Montes A., Vega-Muñoz A., Andreucci-Annunziata P. Technostress dark side of technology in the workplace: A scientometric analysis. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. – Т. 17, № 21. Article ID 8013.
Cable D. M., DeRue D. S. The convergent and discriminant validity of subjective fit perceptions. Journal of Applied Psychology. 2002. Т. 87, № 5. С. 875–884.
Chakraborty D., Troise C., Bresciani S. Exploring consumer intentions to continue: Integrating task technology fit and social technology fit in generative AI-based shopping platforms. Technovation. 2025. Т. 142. Article ID 103189.
Dishaw M. T., Strong D. M. Extending the Technology Acceptance Model with task–technology fit constructs. Information & Management. 1999. Т. 36, № 1. – С. 9–21.
Goodhue D. L., Thompson R. L. Task-technology fit and individual performance. MIS Quarterly. 1995. Т. 19, № 2. С. 213–236.
Hinkle R. K., Choi N. Measuring Person–Environment Fit: A further validation of the perceived fit scale. International Journal of Selection and Assessment. 2009. Т. 17, № 3. С. 324–328.
Howard M. C., Rose J. C. Refining and extending task–technology fit theory: Creation of two task–technology fit scales and empirical clarification of the construct. Information & Management. 2019. Т. 56, № 6. Article ID 103134.
Persch A. C., Gugiu P. C., Onate J. A., Cleary D. S. Development and psychometric evaluation of the Vocational Fit Assessment (VFA). The American Journal of Occupational Therapy. 2015. Т. 69, № 6.
Pirkkalainen H., Tarafdar M., Salo M., Makkonen M. Proximal and distal antecedents of problematic information technology use in organizations. Internet Research. 2022. Т. 32, № 7. С. 139–168.
Ragu-Nathan T. S., Tarafdar M., Ragu-Nathan B. S., Tu Q. The consequences of technostress for end users in organizations: Conceptual development and empirical validation // Information Systems Research. 2008. Т. 19, № 4. С. 417–433.
Song Q. C., Shin H. J., Tang C., Hanna A., Behrend T. Investigating machine learning’s capacity to enhance the prediction of career choices. Personnel Psychology. 2024. Т. 77, № 2. С. 295–319.
Srivastava S. C., Chandra S., Shirish A. Technostress creators and job outcomes: Theorising the moderating influence of personality traits. Information Systems Journal. 2015. Т. 25, № 4. С. 355–401.
Suryani W. D., Sumiyana S. Task-technology fit and person-job fit: A beauty contest to improve the success of information systems. Journal of Indonesian Economy and Business. 2014. Т. 29, № 2. С. 9117.
Tomer G., Mishra S. K. Exploring person technology fit and its impact on work outcomes among IT professionals. Academy of Management Proceedings. 2015. Т. 2015, № 1. Article ID 15957.
Trenerry B., Chng S., Wang Y., Suhaila Z. S., Lim S. S., Lu H. Y., Oh P. H. Preparing workplaces for digital transformation: An integrative review and framework of multi-level factors. Frontiers in Psychology. 2021. Т. 12. Article ID 620766.
Tricco A. C., Lillie E., Zarin W., O’Brien K. K., Colquhoun H., Levac D., … Straus S. E. PRISMA extension for scoping reviews (PRISMA-ScR): Checklist and explanation. Annals of Internal Medicine. 2018. Т. 169, № 7. С. 467–473.
Van Woerkom M., Bauwens R., Gürbüz S., Brouwers E. Enhancing person-job fit: Who needs a strengths-based leader to fit their job? Journal of Vocational Behavior. 2024. Т. 154. Article ID 104044.
Venkatesh V., Davis F. D. A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science. 2000. Т. 46, № 2. С. 186–204.
Venkatesh V., Thong J. Y., Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly. 2012. Т. 36, № 1. С. 157–178.
Vial G. Understanding digital transformation: A review and a research agenda. Managing Digital Transformation. 2021. С. 13–66.
Wang X., Li B. Technostress among university teachers in higher education: A study using multidimensional person–environment misfit theory. Frontiers in Psychology. 2019. Т. 10. Article ID 1791.
Yen D. C., Wu C. S., Cheng F. F., Huang Y. W. Determinants of users’ intention to adopt wireless technology: An empirical study by integrating TTF with TAM. Computers in Human Behavior. 2010. Т. 26, № 5. С. 906–915.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
