人机交互中的模型与理论/对创新扩散模型的批判

创新扩散理论在解释现象方面阐述得很好，并且被广泛使用。但是，我认为有几个因素，在我看来，降低了该模型在预测创新扩散方面的效力，因此使其更难融入现实生活环境中。

首先，该模型定义了扩散研究中的一组变量，包括环境因素和采用者的特征，这些特征解释了它们对行为者采用创新的决定的影响。但是，它没有指定用于识别在特定条件下哪些因素会主导其他因素的措施。例如，政治局势是否会超越创新者的个人特征？在组织网络中的扩散影响的哪些渠道作为组织文化的因变量最有效？在传统的组织文化中，垂直影响（信息从上层流向下层员工）是否比水平影响（跨组织上层之间的信息流）更有效率？

在“对扩散模型的展望和回顾”论文中，罗杰斯写道，旧金山“停止艾滋病”项目的成功无法在其他城市复制，因为环境条件不同。了解与新因素相关的哪些扩散方法应该改变将非常有帮助。

其次，该模型没有试图解释扩散的S曲线的性质。哪些因素会影响扩散曲线的长度和幅度（假设现象相同）？什么时候是明确的终端条件？使用旧金山艾滋病预防项目的相同例子，我想知道什么时候认为艾滋病的传播结束，什么时候艾滋病感染人数从 8000（1983 年）下降到 650（1987 年）？到 250（2000 年）？是什么决定了结束条件，是扩散创新的无效性还是人口的饱和？

如果解决这些问题和其他问题，该模型在预测未来创新扩散的成功和计划方面会更有用。