任务技术匹配理论及其在信息系统研究领域的应用与展望

2024-07-01闫薇宇吴建华袁勤俭

现代情报 2024年7期

闫薇宇　吴建华　袁勤俭

编者按：本期所刊发的这４篇论文属于我刊特约南京大学信息管理学院袁勤俭教授研究团队有关＂信息管理实证研究重要理论的研究应用及其展望＂的部分研究成果。这４篇论文分别介绍了任务技术匹配理论、威慑理论、解释水平理论、互动仪式链理论的源起及其演化，并分析了这些理论在信息系统研究领域中的应用现状，还指出了信息系统研究中可以运用这些理论的潜在领域。

《任务技术匹配理论及其在信息系统研究领域的应用与展望》一文在简述任务技术匹配理论的源起及其演化之后，不仅综述了其于用户使用信息技术意愿研究、用户使用信息技术绩效研究、信息技术对用户满意度影响研究、用户持续使用信息技术意愿研究等应用，还指出群体层面的研究有所欠缺、新型技术的特征对任务技术匹配产生的影响鲜有研究等问题。《威慑理论及其在信息系统研究领域的应用与展望》一文发现威慑理论在信息系统研究领域的应用主要集中于信息系统安全、数字盗版行为和在线社交媒体偏差行为等方面，指出威慑理论的敏捷性与不利行为的直接因果关系研究，不同国家、不同文化背景和不同社交平台的威慑策略特点和效果的横向比较研究是未来值得关注的研究方向。《解释水平理论及其在信息系统研究领域的应用与展望》一文在梳理解释水平理论在信息系统研究领域的相关研究之后，认为相关研究的主题集中在消费者在线购买意愿、用户社交网络隐私悖论成因、信息系统设计与采纳等方面，并提出拓展心理距离的应用场景、构建基于解释水平理论的意愿行为预测模型、比较不同信息系统研究对象间的感知差异等都是未来研究值得关注的方向。《互动仪式链理论及其在信息系统研究领域的应用与展望》一文在综述互动仪式链的理论内涵及发展历程之后，发现目前互动仪式链理论在信息系统研究领域中的研究主题集中于社会化媒体用户行为研究、信息技术服务研究与知识分享行为研究等方面，并提出未来可从研究视角差异化、研究方法多样化以及用户群体细分化等方向创新互动仪式链理论在信息系统领域中的应用与研究。

我们期望本期专栏的４篇研究论文可以贡献有价值的知识，不仅为学界同仁学习这些理论提供一定的帮助，还能为信息管理学乃至整个管理学应用这些理论的实证研究夯实基础。

关键词：任务技术匹配；信息系统；使用意愿；绩效；满意度

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．０１３

〔中图分类号〕Ｇ２０１〔文献标识码〕Ａ〔文章编号〕１００８－０８２１（２０２４）０７－０１４７－０８

ＧｏｏｄｈｕｅＤＬ等［１］于１９９５年提出了任务技术匹配（Ｔａｓｋ－ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＦｉｔ，简称“ＴＴＦ”）理论的理论模型。ＴＴＦ理论的核心思想是：如果信息技术的能力与用户必须执行的任务相匹配，那么信息技术更有可能得到使用，并且对绩效产生积极影响。

ＴＴＦ理论自提出以来，广泛应用于信息系统领域之中。为帮助学界了解ＴＴＦ理论及其应用现状，部分学者曾对相关成果进行梳理，主要集中在以下两个方面：一是ＴＴＦ理论的内涵与发展。ＣａｎｅＳ等［２］梳理了不同学者对于ＴＴＦ理论的定义、用来解释ＴＴＦ理论的各种研究方法及其应用环境的差异，指出ＴＴＦ理论缺乏一个统一的定义；曾雪鹃［３］总结了ＴＴＦ理论的发展过程，将其分为提出阶段、扩展阶段和整合阶段，表明了ＴＴＦ理论具有较强的应用性。二是ＴＴＦ理论变量的测量与实际应用。陶洪等［４］对于ＴＴＦ理论模型中不同变量的测度进行了总结，并概述了其与其他理论模型的整合应用；李雷等［５］在此基础上，总结了ＴＴＦ理论的直接应用，并着重强调了其在非工作领域的适用性。然而，前人的研究侧重于对理论本身以及实际应用的概述，未对ＴＴＦ理论在信息系统研究领域依据研究问题进行系统综述和评价。故本文拟介绍ＴＴＦ理论的源起和演化，并结合信息系统领域中现有的ＴＴＦ理论研究，对目前ＴＴＦ理论在信息系统领域的应用进行分析，以期探索未来可能的研究方向。

１ＴＴＦ理论的源起及其演化

１.１ＴＴＦ理论的源起

ＧｏｏｄｈｕｅＤＬ等［１］认为，信息技术所提供的功能与其所支持的任务需求相匹配，会更有助于任务的完成，然而在信息系统成功模型等之中则缺少或者隐含了这一关键构念。因此，为了更好地揭示任务、技术与绩效的内在机理，他们提出ＴＴＦ理论的初始模型，即技术绩效链。技术绩效链认为技术必须被使用并匹配其所支持的任务才能产生绩效，更准确地描述了技术、用户任务和使用三者与绩效之间的关系。在信息系统研究的背景下，技术涉及计算机系统和用户支持服务，以帮助用户完成任务；任务特征所关心的是那些可能促使用户更加依赖信息技术某些方面的特征；任务技术匹配指任务需求和技术功能之间的一致性程度。ＧｏｏｄｈｕｅＤＬ［６］又通过实证检验了技术绩效链模型中的任务特征、技术特征和用户特征各自对任务技术匹配的影响，以及三者之间的交互效应对任务技术匹配的影响，得出的结果说明了技术的价值取决于用户所完成的任务，而用户有能力评价其所使用技术的任务技术匹配程度。至此，ＴＴＦ理论得以正式确立。围绕ＴＴＦ理论核心思想构建的理论模型如图１所示。

１.２ＴＴＦ理论的演化

在ＴＴＦ理论和其基本框架提出之后，学者们又对该理论的应用场景进一步完善和补充。起初ＧｏｏｄｈｕｅＤＬ等［１］对于ＴＴＦ理论的研究仅限于个人工作层面，为了扩展ＴＴＦ理论的应用范围，ＺｉｇｕｒｓＩ等［７］基于任务复杂性及其与群体支持系统技术相关维度的关系，在工作场景中提出了群体支持系统环境下的ＴＴＦ理论，首次将该理论运用于群体工作层面。后来，又有学者将ＴＴＦ理论应用于非工作环境中，在工作领域之外扩展了很多应用范畴。ＷｅｌｌｓＪＤ等［８］研究了ＴＴＦ理论在电子商务领域的应用，开发了电子商务背景下的任务技术匹配变量，根据电子商务的特征开发技术特征变量、任务特征变量和用户特征变量，并验证了这些变量之间的关系，建立了与电子商务相关的ＴＴＦ模型。而ＤＡｍｂｒａＪ等［９］对于ＴＴＦ理论在工作领域之外的网络服务应用展开了多项研究，开发了整合模型和相应的量表来评估网络服务满足传统工作领域之外的信息需求程度，又开发了一组变量来测量用户对非工作环境下的网络服务的使用绩效，并验证了ＴＴＦ理论可以用来评价网络使用［１０］。ＴＴＦ理论在非工作环境中的应用，表明了ＴＴＦ理论模型可以通过细化其任务特征、技术特征和任务技术匹配，适用于更多不同的背景以用于指导具体的实践，具有良好的稳健性。

２ＴＴＦ理论在信息系统研究领域的应用进展

２.１ＴＴＦ理论在用户使用信息技术意愿研究中的应用

ＴＴＦ理论认为，当用户认为信息技术能够满足完成任务的需求时，就会提高对使用结果的预期，进而产生使用这一技术的意愿。因此，部分学者研究了ＴＴＦ理论在用户使用信息技术意愿研究中的应用。

有学者将ＴＴＦ理论应用于移动技术使用意愿的研究。ＶｏｎｇｊａｔｕｒａｐａｔＳ等［１１］从任务技术匹配的角度解释了用户对平板电脑的采用，指出信息搜寻任务和移动技术的匹配以及绩效期望对实际使用意愿有直接影响。ＨｏｕＷ等［１２］则以ＴＴＦ理论的视角，对管理者使用移动商务智能的原因提供解释，表明管理者的管理任务与移动信息技术的匹配是促进管理者对于移动商务智能使用意愿的重要原因。而ＯｌｉｖｅｉｒａＴ等［１３］通过提出ＴＴＦ等整合模型来理解用户对移动银行的感知、对移动银行服务的初始信任以及技术与移动银行任务特征的匹配之间的重要性和关系，研究发现，满足银行需求的任务与无线移动技术的匹配对用户使用意愿有总体影响。类似地，ＰａｇａｎｉＭ［１４］开发了一个影响无线高速数据服务采用的面向业务的因素模型，并对欧洲和美国的１２家公司进行了研究，发现不同公司的任务与无线移动技术的匹配在影响采用无线高速数据服务的意愿方面起着重要作用。此外，ＶａｔａｎａｓａｋｄａｋｕｌＳ等［１５］研究了在零售行业运营的印度尼西亚微型企业对社交媒体的采用，结果表明，零售任务和移动社交技术的匹配是影响微型企业采用社交媒体积极态度的重要因素。而ＯｍｏｔａｙｏＦＯ等［１６］则通过调查尼日利亚３所大学数字图书馆的任务技术匹配情况，确定了任务特征、技术特征、个人特征以及学生任务与远程终端技术的匹配是影响大学生对于数字图书馆使用意愿的因素。ＫｈａｎＩＵ等［１７］也通过整合的ＴＴＦ模型，来考察影响发展中国家学生采用大规模开放在线课程的因素，研究结果证实了任务特征和技术特征在促进任务技术匹配中的显著贡献、在线学习任务与信息和通信技术的匹配对用户使用意愿的积极影响。在新冠肺炎疫情期间，ＹａｍｉｎＭＡＹ等［１８］考察用户对采用无线传感器网络技术以实现更好的医疗保健系统的行为，表明了远程医疗任务和无线传感器技术的匹配以及便利条件是决定用户采用无线传感器网络使用意愿的最重要因素。

还有一些学者研究了ＴＴＦ理论在其他信息技术中使用意愿的应用。ＲａｔｎａＳ等［１９］将ＴＴＦ理论应用于酒店预订信息系统，证实了任务技术匹配和信息系统的使用存在正向交互作用，这意味着酒店预订任务与信息和通信技术的匹配程度越高，信息系统的使用意愿就越高。这样的关系也存在于其他的研究中，ＤａｒａｄｋｅｈＭ［２０］提出一个模型，将ＴＴＦ理论作为用户打算采用自助分析工具进行报告和分析任务的关键前提，通过对在约旦不同行业工作的２１１名商业用户进行问卷调查，发现分析数据的任务与自助分析技术的匹配是用户对自助分析工具的有用性和易用性感知的重要预测因素，而感知有用性和感知易用性都对用户采用自助分析工具的意愿有积极影响。ＭｏｏｎＹＪ等［２１］则使用ＴＴＦ模型解释餐饮员工使用销售点系统的意愿，聚焦于关注度较少的个人特征，结果表明，个人特征直接影响任务技术匹配，并通过餐饮员工销售任务和销售点技术的匹配对使用意愿产生间接影响。类似地，ＣｈａｏＣＭ等［２２］结合ＴＴＦ等理论，解释台湾学生的网络日志学习使用行为，表明当学习任务与Ｗｅｂ２０技术相匹配时，即学生认为网络日志有助于他们更好地控制学习活动和管理时间时，他们的行为意向更高，这反过来增强了他们对网络日志学习的理解，并增加了他们的使用意愿。在研究电子商务的使用中，ＫｌｏｐｐｉｎｇＩＭ等［２３］整合了ＴＴＦ等模型，在该模型中，软件维护任务与信息技术的匹配影响使用行为的前置因素，包括感知有用性、感知易用性和使用意愿，使用意愿受感知有用性和感知易用性影响。ＣｈａｎｇＨＨ［２４］则研究了消费者在基于网络拍卖中智能代理采用的行为意向，结果显示，在线拍卖任务与智能代理技术的匹配增加了消费者再次使用在线拍卖网站的意愿。另外，ＡｌｊｕｋｈａｄａｒＭ等［２５］考察用户在在线环境中成功完成任务的驱动因素和后果，认为任务特征和网站特征之间的匹配可以预测用户使用意愿，指出专注于增强与任务不太匹配的网站特征是无效的，因为这会减缓在线任务的成功完成。

综上所述，学者们针对ＴＴＦ理论在用户使用信息技术意愿方面做了较多的研究，但以下方面仍然需要改进：首先，当前研究主要侧重于用户个体应用层面，后续的研究可以更多关注组织层面对于信息技术的使用意愿，深入挖掘组织群体的任务技术匹配状况；其次，用户的主体认知对于信息技术的使用意愿起到重要的调节作用，未来的研究可以着眼于用户对任务的认知、对信息技术功能的认知等因素对于任务技术匹配的调节状况；最后，随着虚拟现实等新型技术的飞速发展，用户对于新型技术的使用意愿成为了未来重要的研究方向，之后的研究可以关注新型技术的功能与任务的匹配程度，探索新型技术新的应用场景。

２.２ＴＴＦ理论在用户使用信息技术绩效研究中的应用

ＴＴＦ理论认为，利用技术完成复杂的任务需要付出较大努力，随着任务技术匹配程度的降低，完成任务则需要付出更多的努力，任务与技术的匹配程度越高，对个人绩效的正向影响越大，而低水平的匹配则对个人绩效有负向影响。因此，学者们主要将ＴＴＦ理论应用于工作绩效和非工作绩效的研究。

２.２.１ＴＴＦ理论在信息技术对用户工作绩效影响研究中的应用

工作绩效是ＴＴＦ理论自创立之初最主要的研究范畴，诸多学者研究了ＴＴＦ理论在工作绩效中的应用。ＡｒｏｎＲ等［２６］研究了数字化医疗信息对医生慢性护理绩效的影响，发现绩效提高的结果是由医生执行的慢性护理任务与医疗保健信息技术之间的相互匹配所驱动的。ＮｏｒｚａｉｄｉＭＤ等［２７］则聚焦于ＴＴＦ理论应用较少的中层管理人员，研究影响管理者工作绩效的因素，并将感知阻力和用户阻力这两个重要因素引入到影响经理的任务绩效因素中，最终发现港口行业中层管理人员任务和内部网技术的匹配与使用和感知阻力显著相关，感知阻力是使用的预测因子，使用情况可以预测性能，但不能预测用户的抵触情绪，使用和用户抵触之间没有关系。ＮｏｒｚａｉｄｉＭＤ等［２８］还研究了任务特征、技术特征、任务技术匹配等因素如何影响港口中层管理人员的工作绩效，结果表明，大多数中层管理者认为港口任务与内部网的匹配可以提高他们的工作绩效，任务技术匹配显著预测使用情况，并解释中层管理人员工作绩效的差异。而ＨａｅｇｅｍａｎｓＴ等［２９］针对手动输入数据错误的问题，提出了“手动获取数据的错误原因” 框架，首次将ＴＴＦ理论应用于数据采集环境，研究发现，为了防止手动数据输入中的错误，较高的手动数据输入任务与信息技术的匹配比具有较高正确输入数据的意图，更能提升工作绩效。另外，ＤｉａｒＡＬ等［３０］分析了印度尼西亚公共采购计划信息系统实施的决定因素及其对采购人员绩效的影响，发现电子采购任务与信息技术的匹配成为影响采购人员绩效的主要因素。

结合时代背景，ＴＴＦ理论在工作绩效方面也表现出了一些崭新的价值。ＡｂｅｌｓｅｎＳＮ等［３１］研究了２０１９年新冠肺炎疫情期间任务技术匹配对个人的孤独感和工作绩效的影响，研究发现，通过基于ＴＴＦ理论设计信息通信技术，个人在家中工作时不但不太可能感到孤独，而且更有可能在与工作相关的任务中表现得更好，这项研究为任务与技术在影响心理状态和间接影响工作相关结果方面的匹配提供了一个新的视角，扩展了对应用ＴＴＦ理论的理解。

２.２.２ＴＴＦ理论在信息技术对用户非工作绩效影响研究中的应用

虽然ＴＴＦ理论最初用于研究工作绩效，但随着其内涵的不断发展，越来越多关于ＴＴＦ理论的研究集中于非工作绩效方面。ＹｕＴＫ等［３２］利用整合的ＴＴＦ模型，从学习者绩效的角度来理解学习者的行为、感知和影响，发现在线学习任务与学习系统功能的匹配可以使学习者达到更高的学习效率。ＴａｍＣ等［３３］研究了影响移动银行个人绩效的决定因素，结果显示，用户的移动银行使用任务与移动信息技术的匹配是个人绩效的重要前因。类似地，ＬｅｅＫＣ等［３４］利用ＴＴＦ模型，解释了影响移动商务绩效和用户接受度的关键因素，指出了任务技术匹配和移动商务使用是影响移动商务绩效的主要因素，商务任务与移动技术的匹配是实现移动商务的个人绩效的主要因素。而ＷｉｄａｇｄｏＰＰ等［３５］通过研究探讨任务技术匹配与个人绩效对Ｘ世代（１９５６—１９８０）信息技术使用的影响之间的关系，实证发现信息技术与Ｘ世代用户任务的匹配性越好，就越会在提升个人绩效方面对Ｘ世代使用信息技术产生影响。

综上所述，用户使用信息技术绩效的研究尚有以下可改进之处：首先，任务技术匹配受到人们情感状态的调节作用，但现有研究较少关注这方面的因素，未来可以关注用户的情感状态怎样通过调节用户绩效，进而对任务技术匹配程度产生影响；其次，用户对于技术熟练程度的不同，可能会调节用户绩效，进而影响任务技术匹配程度，后续的研究可以关注用户的信息技术使用水平对绩效的影响；最后，智能机器人技术常常用于微创手术等领域，这种关系到医疗健康的技术与相关任务的匹配方面的研究显得尤为重要。因此，未来需要更加关注智能机器人等技术在用户绩效研究中的应用。

２.３ＴＴＦ理论在信息技术对用户满意度影响研究中的应用

用户满意度不仅在评价信息系统成功方面得到了广泛使用，也在很大程度上影响着用户决定是否继续使用该信息系统，ＴＴＦ理论可以解释用户如何使用适当技术完成自身任务，从而产生满足感。因此，诸多学者探究了信息系统中有哪些因素会对用户满意度产生影响。ＫａｒｉｍｉＪ等［３６］通过将环境不确定性维度与ＴＴＦ理论联系起来，并将用户满意度与数据、信息系统和信息系统支持作为３个可测量的结构进行测量，扩展了关于用户满意度的研究，指出任务特征对用户关于数据的满意度有直接和间接的影响，非常规和相互依赖的任务越多，用户对数据的满意度就越低，这一研究也体现了当面临环境不确定性时，用户会经历更多非常规和相互依赖的任务。ＬｉＨＴ［３７］则基于ＴＴＦ等模型提出并验证了一个政府网站公众满意度指数模型，表明公众的任务与政府网站支持的技术匹配度越高，公众对有用性的感知越高，进而直接或间接影响政府网站公众满意度，但这一研究只考虑了中国的政府网站，未必适用于其他国家（地区）不同文化背景下的政府网站。而ＲａｔｎａＳ等［３８］通过了解员工在酒店预订信息系统实施中的绩效，考察任务技术匹配对信息系统用户满意度的影响，该研究发现，酒店预订任务与信息通信技术性能的匹配显著影响用户满意度。ＭａｒｃｏｌｉｎＢＬ等［３９］从反面角度提出感知任务和技术不匹配可能会导致用户认为技术无效，不利于任务完成，从而引起对技术的不满。另外，在决策支持系统中，ＪａｒｕｐａｔｈｉｒｕｎＳ等［４０］将满意度分为对决策的满意度以及对系统技术的满意度，并证明决策任务与地理信息系统技术的匹配对两者都产生直接影响，而在辩证决策支持系统中则证明了任务技术匹配对技术满意度的显著影响［４１］。ＤｅｎｎｉｓＡＲ等［４２］还对群体满意度进行了研究，结果表明，任务技术匹配会影响对群体支持系统的采用，当任务与技术匹配良好且合理采用时，能够提高决策的质量与效率，并且进一步提高用户的满意度。

由上述可知，目前相关研究仍有待改进：首先，同一种技术的功能有可能与多种任务相匹配，未来的研究可以对比同一技术在不同任务场景下所产生的用户满意度的差异；其次，用户使用技术的主动性存在差异，不同用户的主动程度会影响任务技术的匹配程度，进而对用户满意度产生影响，未来可以研究用户使用技术主动性的差异如何调节任务技术匹配和满意度之间的关系；最后，随着诸多新型技术的发展，信息技术的改进对于用户满意度也会产生较大的影响，未来可以研究技术的改进对于任务技术匹配程度产生的影响，分析新型技术的特征是否与任务更加匹配并提高用户的满意度，进而判断引入这些技术是否是值得的。

２.４ＴＴＦ理论在用户持续使用信息技术意愿研究中的应用

ＴＴＦ理论表明，使用技术的经验可能导致用户得出结论，即该技术对性能的影响比预期的更好（或更差），从而改变他们对持续使用的预期，进而影响未来的持续使用意愿。因此，部分学者研究了ＴＴＦ理论在用户持续使用信息技术意愿研究中的应用。任务技术匹配可以直接影响用户持续使用信息技术的意愿，ＹｕａｎＳ等［４３］将ＴＴＦ模型引入企业内容管理，调查影响用户对移动银行的持续使用意愿的因素，从用户对技术的感知和任务技术匹配的角度研究了用户的持续使用意愿，证实用户感知到的使用移动银行的任务与移动通信技术的匹配直接影响持续使用意愿。任务技术匹配也会通过影响用户感知有用性、用户满意度等，间接影响用户持续使用信息技术的意愿。ＬｉｎＷＳ等［４４］将ＴＴＦ理论用于解释激励学习者继续使用电子学习系统的因素，提出在线学习任务和网络信息技术的匹配会影响感知有用性与满意度，进而对持续使用意愿产生影响。ＨｕａｎｇＴＣＫ等［４５］则利用整合的ＴＴＦ模型，检验数据挖掘工具使用连续性的决定因素，结果表明，提高企业决策质量的任务与数据挖掘技术的匹配对用户满意度和感知有用性有直接影响，对持续使用意愿有间接影响。类似的研究也出现在医院和护理的相关信息系统中，ＣｈｅｎｇＹＭ［４６］提出ＴＴＦ的集成模型，以检验作为医师信念前因的质量因素和任务技术匹配是否能影响医师对基于云的医院信息系统的持续使用意愿和使用绩效，研究证实了医生感知的信息质量、系统质量、一般技术支持服务质量和云存储服务质量均对他们在基于云的医院信息系统中感知医疗保健任务与云计算技术的匹配产生积极影响，这共同解释了他们对系统的满意度，并随后导致他们对系统的持续使用意愿的影响。同样地，ＣｈａｎｇＩＣ等［４７］通过ＴＴＦ理论来评估长期护理信息系统的持续使用意愿，发现长期护理任务和信息通信技术的匹配会通过对满意度与绩效的影响，从而对持续使用意愿产生间接影响。此外，相比起绩效，满意度对持续使用意愿的影响更为强烈。另外，ＷｕＢ等［４８］研究用户对于在线课程ＭＯＯＣ平台的持续使用意愿时，发现在线课程完成任务与虚拟技术的匹配会对感知有用性产生影响，从而对持续使用意愿产生影响，感知有用性会通过对用户态度的影响，间接影响持续使用意愿。

由上述可知，目前这方面的研究仍有需要改进的地方：首先，对于用户持续使用信息技术意愿的研究大多采用用户自我报告的形式，然而持续使用意愿时间跨度较长，一些回答可能会由于用户记忆模糊导致记忆偏差，而且难以确认受访者回答的真实性，未来的研究可以考虑纳入同事之间的评价或工作日志等，降低研究误差；其次，用户持续使用信息技术的意愿注重用户行为的可持续性，但现有的研究往往都是短期内的研究，缺乏对于用户持续使用意愿的长期演变分析，未来可以使用深度访谈、自然实验等方法进行纵向的动态分析；最后，区块链技术有望转变数字交易的安全性和可信度，对于区块链技术的持续使用意愿也是未来重要的研究方向，但这种技术相对复杂，未来可以通过ＴＴＦ理论的视角，来探究技术的复杂性是否会降低任务与技术的匹配程度，削弱用户对信息技术的持续使用意愿，进而判断持续使用区块链等复杂技术的可行性。

３结论与展望

通过前文综述发现，自ＧｏｏｄｈｕｅＤＬ等［１］于１９９５年提出ＴＴＦ理论以来，其应用先是从起初的个人工作层面拓展到群体工作层面，再拓展应用于非工作环境。ＴＴＦ理论在信息系统研究领域的应用已经积累了一定数量的研究成果，具体而言，ＴＴＦ理论的应用主要集中在用户使用信息技术意愿、用户使用信息技术绩效、信息技术对用户满意度影响、用户持续使用信息技术意愿４个方面。

然而，现有研究还存在一些不足：首先，ＴＴＦ理论的应用已经从个体层面扩展到了群体层面，但当前的研究仍然主要侧重于用户个体应用层面，对于群体层面的研究仍有所欠缺；其次，用户的认知和情感状态等对任务技术匹配起到重要的调节作用，虽然已有学者在ＴＴＦ理论应用的背景下，研究了孤独感等情感状态对于工作绩效的影响，但用户对技术的熟悉程度以及无聊、兴奋等情感状态对于任务技术匹配的影响却较少受到关注；第三，同一技术在不同任务场景下的任务技术匹配有可能存在差异，当前研究缺乏技术在不同场景下的横向对比；最后，随着技术的发展，ＴＴＦ理论也被应用于诸多新型技术的应用之中，但新型技术的特征具体会对任务技术匹配产生哪些影响却鲜有研究。

为了进一步完善并丰富ＴＴＦ理论及其应用研究，今后的研究可以从以下几个方面进行拓展：首先，从ＴＴＦ理论的演化过程来看，ＴＴＦ理论并非一成不变的，其理论内涵和应用环境不断扩充和发展，以适应更多的实际应用和时代的进步，未来ＴＴＦ理论的研究应该更加关注群体层面的研究，继续扩充其内涵和应用，引入用户对技术的熟悉程度等更多调节变量，将ＴＴＦ理论与其他更多的理论或模型进行整合应用，以达到更良好的应用效果；其次，同一技术在不同的场景下可能会对任务技术匹配产生不同的影响，这对于研究技术更适合于哪些场景有着重要意义，未来可以对技术在不同场景的应用进行横向对比；最后，ＴＴＦ理论正不断被应用于新型技术，未来可以继续探索新型技术新的应用场景，并判断引入这些新型技术的可行性。