Future Research

The research limitations discussed in section 7.4 have led us to identify opportunities for  future research, including: (1) a confirmatory research study to determine the validity of the  factors and external variables in the theory of OSS adoption by SMEs in this study; (2) a  longitudinal exploratory research study to extend the scope of factors and the understanding  of their influence on the adoption of OSS; and (3) an exploratory research study to extend  the  exploratory   and   explanatory   capabilities  of  the   DTPB.  These   opportunities   for  future  research will now be discussed in more detail.

The first suggestion is to undertake a confirmatory research study to determine the validity of  the factors and the emergent theory of OSS adoption by SMEs in this study. Such a study may  identify   the   significance   of   the   factors   leading   to   the   development   of   a   statistically  generalisable model of factors influencing the adoption of OSS by IT SMEs. Such a model  may also provide a framework for identifying critical­success­factors for OSS adoption by IT  SMEs in the UK. A future confirmatory study could also address the issues of bias in the case  samples and the participants in this study: the use of questionnaire administered by mail is  likely to randomise the survey participants' roles and business area/speciality.

The second suggestion for future work is to undertake a longitudinal exploratory research  study to extend the knowledge and understanding of factors influencing the adoption of OSS. 

Such   a   study   should   focus   on   exploring   additional   empirical   evidence   to   support   the  theoretical definition of emerging factors identified but not defined in Chapter 5. To do so,  future   studies   may   apply   a   theory­building   approach,   such   as   the   one   presented   in   the  research   methodology   in   Chapter   4,   the   data   analysis   in   Chapter   5,   and   definition   and  reporting of the factors in Chapter 6.

The third area of future work is to extend the exploratory and explanatory capability of the  DTPB for similar research in ICT adoption. Doing so could enhance the effectiveness of the  DTPB, which may also extend the understanding gained from the use of the theory. Future  research may consider three areas for realising this opportunity.

The first area for extending the exploratory capability is the extension of the DTPB and the  inclusion of relevant theoretical concepts from other information systems related theories of  adoption and diffusion. For example, trialability and observability have been proven to be  relevant concepts in adoption (in the Diffusion of Innovations theory – DOI in Rogers 1995,  2004;  Rogers and Scott 1997) and their inclusion in the DTPB may extend the exploratory  K. Mijinyawa

Chapter 7: Conclusions 191

capability of the theoretical framework for exploring and explaining the adoption of OSS. 

Another example is the importance of considering individuals differences and  characteristics,  including age,  gender,  experience,  educational level and  organisational level,  which have  been   reported   to   moderate   the   influence   of   factors   on   the   adoption   of   innovation   by  individuals (Goh and Agarwal 2008; Igbaria 1995; Mathieson  et al.  2001; Venkatesh  et al. 

2003; Wu and Wang 2005). Such characteristics of an individual extend the understanding of  the influence of organisational factors because they are related to the characteristics of SME  owner­managers and their staff, which are likely to vary across organisations and, have been  observed to influence OSS adoption by the IT SMEs in this study.

The second area is in improving ease of use of the DTPB by simplifying the definitions of  some problematic theoretical concepts, including the peer influences, the superior influences,  the resource facilitating conditions and the technology facilitating conditions. Doing so would  help to minimise the ambiguity of the meaning and use of such concepts, thereby improving  the understanding of theoretical concepts and the theory as a whole. Furthermore, additional  concepts may be developed to enable a deliberate exploration of the limitations of a specific  innovation such as the relative disadvantage of its use over selected alternatives. Alternatively,  the scope of the 'complexity' belief structure of the DTPB may be extended to cover issues  related to the relative disadvantages of using a specific innovation over selected alternatives.

The third area is in extending the exploratory capability of the DTPB by the identification and  implementation of crossover effects. Crossover effects are additional relationships between  belief   structures   and   belief   components   other   than   those   which   they   are   traditionally  associated with (Taylor and Todd 1995a). Thus, crossover effects could be implemented in the  DTPB to broaden the scope for explaining the influence of factors on the adoption of an  innovation (Taylor and Todd 1995a). In the context of this research study, exploring and  implementing   crossover   effects   in   the   DTPB   could   broaden   the   scope   for   explaining   the  influence of factors and better understanding the adoption of OSS by IT SMEs. Furthermore,  he implementation additional relationships is likely to enhance the nomological network of  concepts in the DTPB, enhancing the validity of the theory as a whole.

References 192

References

Agarwal   R   (2000)   Individual   acceptance   of   information   technologies.   R.   W.   Zmud,   ed. 

Framing the domains of it management: Projecting the future from the past,  Pinnaflex  Educational Resources, Cincinnati, 85–104.

Agerfalk PJ, Goldkuhl G, Fitzgerald B and Bannon L (2006) Reflecting on action in language,  organisations and information systems. European Journal of Information Systems 15, 4–

5.

Ajzen I (1985) From intentions to actions: a theory of planned behaviour. In Action­Control: 

From Cognition to Behaviour (Kuhl J and Beckman J, Eds), 11–39.

Ajzen I (1991) Theory of planned behaviour. Organisational Behaviour and Human Decision  Processes 50, 179–211.

Albarracin D, Johnson BT, Fishbein M and Muellerleile PA (2001) Theories of reasoned action  and   planned   behaviour   as   models   of   condom   use:   a   meta   analysis.  Psychological  Bulletin 127(1), 142–161.

Asundi J (2005) The need for effort estimation models for Open Source Software projects. 

Open Source Application Spaces: Fifth Workshop on Open Source Software Engineering,  May, Communications of the ACM 17, 1–3.

Avison D, Lau F, Myers M, and Nielsen PA (1999) Action research.  Communications of the  ACM 42(1), 94–097.

Bagozzi   RP,   Davis   FD   and   Warshaw   PR   (1992)   Development   and   test   of   a   theory   of  technological learning and usage. Human Relations 45, 659–686.

Baskerville   RL   (1999)   Investigating   information   systems   with   action   research. 

Communications of the AIS 2(3), 2–19.

Benbasat   I   and   Moore   GC   (1992)   Development   of   measures   for   studying   emerging  technologies. Proceedings of the Twenty­Fifth Hawaii International Conference on Systems  Science (HICSS) 4, 315–324.

Benbasat I and Zmud RW (1999) Empirical research in Information Systems: the practice of  relevance. MIS Quarterly 23(1), 3­16.

Benbasat   I,   Goldstein   DK   and   Mead   M   (1987)   The   case   research   strategy   in   studies   of  information systems. MIS Quarterly 19(4), 368–385.

Bessen   J  (2002)  What good  is  free software?.  In  Government Policy  Toward  Open  Source  Software  (Hahn RW, Ed), Brookings Institution Press, Washington, DC, 12–33.

Blackburn R  and  Athayde R  (2000)  Making the  connection:  the effectiveness of  Internet  training in small businesses. Education and Training 42(4/5), 89–98.

K. Mijinyawa

References 193

Bonaccorsi A and Rossi C (2003) Why Open Source Software can succeed.  Research Policy  32(7), 1243–1258.

Bonaccorsi   A   and   Rossi   C   (2004)   Altruistic   individuals,   selfish   firms?   The   structure   of  motivation   in   Open   Source   Software.  First   Monday,   Peer   Reviewed   Journal   on   the  Internet 9(1), 1–6.

Bradford M and Florin J (2003) Examining the role of innovation diffusion factors on the  implementation success of enterprise resource planning systems. International Journal  of Accounting Information Systems 4, 205–225.

Bryan K, McIntosh J and Brown D (1998) Extending conversation analysis to non­verbal  communication. Asphasiology 12(2), 179–188.

Brown SA and Venkatesh V (2003) Bringing non­adopters along: the challenge facing the PC  industry. Communications of the ACM 46(4), 76–80.

Brown SA, Venkatesh V and Balal H (2006) Household technology use: integrating household  life cycle and the model of adoption of technology in households.  The Information  Society 22, 205–218.

Calder BJ, Phillips LW and Tybout AM (1982) The concept of external validity.  Journal of  Consumer Research 9, 240–244.

Cepeda G and Martin D (2005) A review of case studies publishing in Management Decision  2003­2004:   Guides   and   criteria   for   achieving   quality   in   qualitative   research. 

Management Decision 43(6), 851­876.

Chang MK (1998) Predicting unethical  behavior: a comparison of the theory of reasoned  action and the theory of planned behavior. Journal of Business Ethics 17, 1825–1834.

Chang T, Liao L and Hsiao W (2005) An empirical study on the e­CRM performance influence  model of service sectors in Taiwan.  IEEE Conference Proceeding, March 29 – April 1,  240–245. 

Chaston   I   and   Baker   S   (1998)   Relationship   influencers:   determination   of   affect   in   the  provision   of   advisory   services   to   SME   sector   firms.  Journal   of   European   Industrial  Training 22(6), 249–256.

Chester M and Skok W (2000) Roadmap for successful information technology transfer for  small   businesses.  SIGCPR   2000   Conference   on   'Electronic   Commerce   and   Internet  Business: Roles, relationships, Skills and Strategies for the New Millenium, Chicago, 16–

22.

Corbin J and Strauss A (1990) Grounded theory research: procedures, canons, and evaluative  criteria. Qualitative Sociology 13(1), 3–21.

Coyne   IT   (1997)   Sampling   in   qualitative   research.   Purposeful   and   theoretical   sampling; 

merging or clear boundaries? Journal of Advanced Nursing 26, 623–630.

References 194

Creswell JW, Hanson WE, Clark VL P and Morales A (2007) Qualitative research designs: 

selection and implementation. The Counselling Psychologist 35(2), 236–264.

Cronbach LJ (1975) Beyond the two disciplines of scientific psychology, American Psychologist  30(2),116–127.

Crowston K and Howison J (2005) The social structure of Free and Open Source Software  development.  First   Monday  10(2),  accessed   on­line   at  http://www.firstmonday.org/issues/issue10_2/crowston/index.html (08­June­2008).

Curtis   S,   Gesler   W,   Smith   G   and   Washburn   S   (2000)   Approaches   to   sampling   and   case  selection in qualitative research: examples in the geography of health.  Social Science  and Medicine 50, 1001–1014.

Dalle   J  and   Jullien   N  (2002).   Open­Source  vs.   Proprietary   Software,   accessed   on­line  at  http://opensource.mit.edu/online_papers.php (08­June­2008).

Dalziel J (2003) Open Standards versus Open Source in E­learning : the easy answer may not  be the best answer. Education Quarterly 4, 4–7.

Daniel  EM  and   Grimshaw  DJ   (2002)   An   exploratory   comparison   of  electronic   commerce  adoption in large and small enterprises.  Journal of Information Technology  17,  133–

147.

Darch   H   and   Lucas   T   (2002)   Training   as   an   e­commerce   enabler.  Journal   of   Workplace  Learning 14(4), 148–55.

Davis   FD   (1989)   Perceived   usefulness,   perceived   ease   of   use,   and   user   acceptance   of  information technology. MIS Quarterly 13(3), 319–339.

Dedrick J and West J (2003) Why firms adopt Open Source platforms: a grounded theory of  innovation and standards adoption, Standard Making: a Critical Research Frontier for  Information Systems, MISQ Special Issue Workshop, Seattle, December 12–14. 236–257.

Dedrick J and West J (2004) An exploratory study into Open Source platform adoption,  Proceedings of the 37th Hawaii International conference on Systems Sciences, 1–10.

DePietro   R,   Wiarda   E   and   Fleischer   M   (1990)   The   context   for   change:   organisation,  technology and environment. In The Processes of Technological Innovation (Tornatzky LG  and Fleischer M, Eds), Lexington Books, 151–175.

Donellan   B,   Fitzgerald,   B,   Lake   B   and   Sturdy   J   (2005)   Implementing   an   Open   Source  knowledge base. IEEE Software 22(6), 92–95.

Drew P, Chatwin J and Collins S (2001) Conversation analysis: a method for research into  interactions between patients and health­case professionals. Health Expectations 4(1),  58–70.

K. Mijinyawa

References 195

Duan Y, Mullins R, Hambin D, Stanek S, Sroka H, Machado V and Araujo J (2002) Addressing  ICTs skill challenges in SMEs: insights from three country investigations.  Journal of  European Industrial Training 26(9), 430–441.

Dutta,  S and  Evrard  P  (1999) Information  technology  and  organisation  within  European  small enterprises. European Management Journal 17(3), 239–251.

Eisenhardt KM (1989) Building theories from case study research.  Academy of Management  Review 14(4), 532–550.

Esteban JJM (2001) European initiatives concerning the use of free software in public sector. 

UPGRADE 11(6), 36–40.

Fishbein M and Ajzen I (1975)  Belief, Attitude, Intentions and Behaviour: An Introduction to  Theory and Research, Addison Wesley, MA.

Fitzgerald B (2004) A critical look at Open Source. IT Systems Perspectives, Computer – July,  92–94.

Fitzgerald B (2006) The Transformation of Open Source Software.  MIS Quarterly 30(3), 1–

26. 

Fitzgerald B and Agerfalk PJ (2005) The mysteries of Open Source Software: black and white  and red all over?  Proceedings of the Thirty­Eighth Hawaii International Conference on  System Sciences (HICSS­38), IEEE Computer Society Press, 1–8.

Fitzgerald  B and  Howcroft D (1998)  Competing  dichotomies  in  IS  research and  possible  strategies   for   resolution.  Proceedings   of  the   International   Conference   on   Information   Systems – ICIS, 155–164.

Fitzgerald B and Kenny T (2003) Open Source Software in the trenches: lessons from a large­

scale   OSS   implementation.  Twenty­Fourth   International   Conference   on   Information  Systems, 316–326.

Forrester Consulting (2007) Open Source Software's expanding role in the enterprise. Helping  Business   Thrive   On   Technology   Change,   accessed   on­line   at  http://www.unisys.com/eprise/main/admin/corporate/doc/Forrester_research­

open_source_buying_behaviors.pdf (08­June­2008).

Fugetta A (2003) Open Source Software ­ an evaluation.  Journal of Systems and Software  66(1), 77–90.

Frambach   RT,   Barkema   HG,   Nooteboom   B   and   Wedel   M   (1998)   Adoption   of   a   service  innovation in the business market: an empirical test of supply­side variables. Journal of  Business Research 41, 161–174.

Frambach RT and Schillewaert N (2002) Organisational innovation adoption: a multi­level  framework of determinants and opportunities for future research.  Journal of Business  Research 55(2), 163–176.

References 196

Gable   GG   (1994)   Integrating   case   study   and   survey   research   methods:   an   example   in  information systems. European Journal of Information Systems 3(2), 112­126. 

Gacek C and Arief B (2004) The many meanings of Open Source. IEEE Software, 21(1), 34–

40.

Galliers RD (1992)  Information Systems Research: Issues, Methods, and Practical Guidelines,  Blackwell Scientific Publications, Oxford, UK.

Galliers   RD   and   Land   FF   (1987)   Choosing   appropriate   information   systems   research  methodologies. Communications of the ACM, November 1987 30(11), 900–902.

Galliers RD and Newell S (2001) Back to the future: from knowledge management to data  management, Proceedings of the 9th European Conference on Information Systems, ECIS,  Bled, Slovenia, June, Moderna Obganizacija, 609–615.

Galliers RD and Newell S (2003) Back to the future: from knowledge management to the  management of information and data. Information Systems and E­Business Management  1(1), 5–13.

Gellinas   R   and   Bigras   Y   (2004)   The   characteristics   and   features   of   SMEs:   favorable   or  unfavorable logistics integration.  Journal of Small Business Management  42(3),  263–

278.

Giera J (2004) The Cost and Risks of Open Source, Helping Business Thrive On Technology  Change. Best Practices – Forrester, 2–14.

Gilmore A Carson D and Grant K (2001) SME marketing in practice. Marketing Intelligence & 

Planning 19(1), 6–11.

Glynn E Fitzgerald B and Exton C (2005) Commercial adoption of Open Source Software: an  empirical   study.  Proceedings   of   International   Symposium   on   Empirical   Software  Engineering, Noosa Heads, Australia, 255–234.

Goh JM and Agarwal R (2008) Taking charge of your health: the drivers of enrolment and  continued participation in online health intervention programs. Proceedings of the 41st  Hawaii   International   Conference   on   System   Sciences,   1–10,   accessed   on­line   at  http://csdl2.computer.org/comp/proceedings/hicss/2008/3075/00/30750247.pdf  (13­Sept­2008).

Guba EG and Lincoln YS (1994) Competing paradigms in qualitative research. In Handbook of  Qualitative Research (Denzin NK and Lincoln S, Eds), Sage, London, 105–117.

Guion LA (2002) Triangulation: establishing the validity of qualitative studies, FCS6014. Dept. 

of   Family,   Youth   and   Community   Science,   Florida   Cooperative   Extension   Service,  Institute of Food and Agricultural Science, University of Florida.

Hannabuss S (1996) Research interviews. New Library World 97(1129), 22–30.

K. Mijinyawa

In document An evaluation of open source software adoption by UK SMEs in the IT industry (Page 194-200)