ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
This study examined password security behavior among educational personnel at Krabi Technical College using an integrated Unified Theory of Acceptanceand Use of Technology (UTAUT), machine learning, and association rule mining framework. Based on 210 survey responses and 50 variables, behavioral intention (BI) and use behavior (UB) were operationalized as composite scores derived from UTAUT-aligned Likert-scale items. In contrast, password behaviors captured practical routines such as password reuse, recovery capability, composition practices, and perceived attackability. Explanatory results showed that BI was mainly associated with hedonic motivation (β = 0.414), performance expectancy (β = 0.285), and facilitating conditions (β = 0.162), while UB was associated with BI (β = 0.444), habit (β = 0.206), and social influence (β = 0.142). Although the structural equation model indicated an excellent global fit, severe multicollinearity among constructs necessitated interpreting path coefficients as conditional associations rather than independent causal effects. Predictive analysis using five-fold cross-validation showed that construct-only ridge regression achieved the best performance for BI (RMSE = 0.491, R 2 = 0.650) and UB (RMSE = 0.553, R 2 = 0.640), with no statistically significant improvement over standard linear regression. Association rule mining revealed co-occurrence patterns centered on facilitating conditions, recovery capability, habit, and social influence. The findings support a parsimonious, interpretable approach to cybersecurity behavior analysis and provide actionable guidance for institutional password training, recovery support, and policy design. Received: 25 April 2026 | Revised: 16 June 2026 | Accepted: 8 July 2026 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement The data that support the findings of this study are openly available in GitHub at https://github.com/pjarupunphol/Datasets/blob/main/Krabi_Technical.zip. Author Contribution Statement Pita Jarupunphol: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing, Visualization, Supervision, Project administration. Sujira Jeennoo: Conceptualization, Validation, Investigation, Resources, Data curation, Writing – original draft, Writing – review & editing, Project administration.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 83/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: User Authentication and Security Systems · Information and Cyber Security · AI in Service Interactions
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Pita Jarupunphol · Phuket Rajabhat University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง