ปัจจัยเชิงสาเหตุที่มีอิทธิพลต่อการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของ กำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของกำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติ ตรวจสอบแบบจำลองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของกำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติกับข้อมูลเขิงประจักษ์ และศึกษาอิทธิพลของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของกำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ กำลังพลที่ปฏิบัติงานในกองบัญชาการตำรวจสืบสวนสอบสวนอาชญากรรมทางเทคโนโลยี จำนวน 500 คน เลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยการสุ่มตามสัดส่วน เครื่องมือวิจัย ได้แก่ แบบสอบถาม ซึ่งมีค่าความเชื่อมั่นมากกว่า 0.80 เก็บรวบรวมข้อมูลจากแบบสอบถาม สถิติที่ใช้วิจัย และวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และวิเคราะห์ตัวแบบสมการโครงสร้าง ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของกำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติทุกตัวแปรอยู่ในระดับเห็นด้วย โดยตัวแปร “ความตั้งใจใช้เทคโนโลยี” มีค่าเฉลี่ยสูงที่สุด แบบจำลองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีของกำลังพลในสำนักงานตำรวจแห่งชาติ พบว่า โมเดลการวัดยืนยันองค์ประกอบย่อยของตัวแปรทั้ง
7 ตัวแปรและมีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ และโมเดลโครงสร้างมีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ตัวแปรสาเหตุที่มีอิทธิพลรวมต่อการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยี คือ ความตั้งใจใช้เทคโนโลยี การรับรู้ถึงความง่ายในการใช้งานเทคโนโลยี ความเชื่อในความสามารถของตนเอง การคล้อยตามกลุ่มอ้างอิง ความไว้วางใจ และการรับรู้ถึงประโยชน์ของการใช้งานเทคโนโลยี ตามลำดับ ที่นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .01 โดยตัวแปรทั้ง 6 ตัวแปรสามารถอธิบายการป้องกันอาชญากรรมทางเทคโนโลยีทางบวก (R2) ได้เท่ากับ 0.89
Article Details
เอกสารอ้างอิง
ชฎาภรณ์ สิงห์แก้ว และคณะ. (2564). บทบาทภาครัฐในการป้องกันอาชญากรรมไซเบอร์เพื่อความมั่นคงทางเศรษฐกิจและสังคม. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยการจัดการและเทคโนโลยีอีสเทิร์น, 18(1), 539-552.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2567). สรุปผลที่สำคัญการสำรวจการมีการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในครัวเรือน พ.ศ. 2566. กรุงเทพมหานคร: สำนักงานสถิติแห่งชาติ.
Alanazi, M. et al. (2022). Exploring the factors that influence the cybersecurity behaviors of young adults. Computers in Human Behavior, 136(2022), 107376. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107376.
Alifiardi, A. A. (2019). The influence of perceived usefulness, ease of use, trust, and risk towards Gojek actual usage with behavioral intention to use as intervening variable. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB, 7(2), 1-21.
Alshurideh, M. T. et al. (2021). The moderation effect of gender on accepting electronic payment technology: a study on United Arab Emirates consumers. Review of International Business and Strategy, 31(3), 375-396.
Ayanwale, M. A. et al. (2023). A Structural equation approach and modelling of pre-service teachers' perspectives of cybersecurity education. Education and Information Technologies, 29(3), 3699-3727.
Best, J. W. & Kahn, J. V. (2014). Research in Education. (10th ed.). Harlow England: Pearson Education.
Choudhury, A. & Shamszare, H. (2023). Investigating the impact of user trust on the adoption and use of ChatGPT: Survey analysis. Journal of Medical Internet Research, 25(2023), e47184. https://doi.org/10.2196/47184.
Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). A first course in factor analysis. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
Davis, F. D. et al. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.
De Kimpe, L. et al. (2022). What we think we know about cybersecurity: an investigation of the relationship between perceived knowledge, internet trust, and protection motivation in a cybercrime context. Behaviour and Information Technology, 41(8), 1796-1808.
Eisinga, R. et al. (2012). The reliability of a two-item scale: Pearson, Cronbach or Spearman-Brown. International Journal of Public Health, 58(4), 637-642.
Hair, J. F. et al. (2019). Multivariate Data Analysis. (8th ed.). Hamphire: Cengage.
Hansen, J. M. et al. (2018). Risk, trust, and the interaction of perceived ease of use and behavioral control in predicting consumers’ use of social media for transactions. Computers in Human Behavior, 80(2018), 197-206.
Hassan, S. et al. (2024). Staying one step ahead: Exploring protection motivation theory to combat cyber-fraud among e-services users. Procedia Computer Science, 234(2024), 1364-137.
Melović, B. et al. (2021). Determinants of millennials’ behavior in online shopping-implications on consumers’ satisfaction and e-business development. Technology in Society, 65(2021), 101561.https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101561.
Shaw, N. & Sergueeva, K. (2019). The non-monetary benefits of mobile commerce: extending UTAUT2 with perceived value. International Journal of Information Management, 45(2019), 44-55.
Turner, R. C. & Carlson, L. (2003). Indexes of item-objective congruence for multidimensional items. International Journal of Testing, 3(2), 163-171.
Usman, O. et al. (2021). The effect of computer self-efficacy and subjective norm on the perceived usefulness, perceived ease of use and behavioural intention to use technology. IBIMA Business Review, 2020(2020), 753259. https://doi.org/10.5171/2020.753259.
