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244 H. Becker Das UTAUT-Modell (Venkatesh et al. 2003) sieht vier Faktoren als bestimmend für die Absicht und den Gebrauch von Technologie an (Olushola und Abiola 2017): erwartete Performanz des Gerätes, erwarteter Aufwand für die Anwendung, sozialer Ein- fluss und unterstützende Bedingungen. Alter, Geschlecht, Erfahrung und Freiwilligkeit der Anwendung moderieren auch nach diesem Modell die Schlüsselfaktoren. Im Almere-Modell übertragen und erweitern Heerink et al. (2010) TAM und UTAUT, um sie für die Akzeptanz von sozial-interaktiven Robotern durch ältere Menschen nutz- bar zu machen. Dabei beziehen sie sich auf Roboter als Begleiter und auf Assistenz- roboter. Sie unterscheiden ferner zwei Bereiche der Akzeptanzforschung: • funktionale Akzeptanz, d. h. die Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit wie im TAM und • soziale Akzeptanz, d. h. die Akzeptanz eines Roboters als Kommunikationspartner, mit dem eine Beziehung möglich ist, die der mit Menschen oder Tieren ähnelt. Je nach Gerät, das untersucht wurde, stand die soziale (Paro) oder funktionale (Assistenzroboter Pearl) Akzeptanz im Vordergrund der Studien. Eine umfassende Methode sollte nach Auffassung der Autoren beide Aspekte beinhalten. Für das Almere-Modell testeten die Forschenden den Einfluss von sieben Faktoren auf die Technikakzeptanz in Experimenten. In das Modell konnten folgende Faktoren als wirksam aufgenommen werden: • Wahrgenommene Freude (Perceived Enjoyment) bei der Anwendung, Einstellung (positive oder negative Gefühle gegenüber der Anwendung der Technologie) und Ver- trauen in die Technik ergänzen Perceived Usefulness und Perceived Ease of Use als Kernfaktoren. Soziale Einflüsse wirken dabei auf die Einstellung. • Ferner wirken wahrgenommene Anpassungsfähigkeit des Gerätes an sich ver- ändernde Bedürfnisse (Perceived Adaptivity), Ängstlichkeit (Wecken von Ängsten oder emotionalen Reaktionen, wenn das Gerät genutzt wird) und soziale Präsenz des Roboters (Gefühl, mit einem sozialen Objekt zu interagieren, wenn man das Gerät nutzt) auf die Kernfaktoren ein. • Wie der Roboter als sozial präsent wahrgenommen wird, hängt wiederum von der Perceived Sociability ab. Damit ist die wahrgenommene Fähigkeit des Systems gemeint, soziales Verhalten zu zeigen. Diese Faktoren ergänzen die bereits erwähnten modulierenden individuellen Faktoren wie Alter, Geschlecht, Erfahrung etc. Die Ergebnisse zeigten, dass die Einstellung einen entscheidenden Einfluss hat, der weiter untersucht werden sollte. Wie weit die modulierenden Faktoren Alter und Geschlecht tatsächlich eine Rolle für die Akzeptanz eines Gerätes spielen, ist schwer vorherzusagen. Beide Faktoren werden häufig untersucht, jedoch sind die Studienergebnisse nicht immer einheitlich. So nennen z. B. Broadbent et al. (2010) das Alter als einen möglichen Einflussfaktor. Personen über 75 nähmen demnach eher Einschränkungen hin und könnten sich weniger vorstellen,