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消费者对服务交付中使用人工智能设备的接受度研究

期刊:International Journal of Information ManagementDOI:10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008

类型b

这篇论文由Dogan Gursoy、Oscar Hengxuan Chi、Lu Lu和Robin Nunkoo等人撰写,分别隶属于美国华盛顿州立大学卡森商学院酒店业务管理学院、南非约翰内斯堡大学旅游与酒店学院、美国天普大学旅游与酒店管理系以及毛里求斯大学管理系等机构。该研究发表在《国际信息管理杂志》(International Journal of Information Management)上。

本文探讨了消费者在服务交付过程中接受人工智能设备使用的意愿,并提出了一个理论模型来解释这一过程。随着人工智能技术的快速发展,越来越多的服务公司开始在其生产和服务交付流程中采用人工智能技术,如机器人前台、在线AI应用程序等。这些技术不仅提高了效率,还增强了客户体验。然而,现有技术接受模型主要针对非智能技术,对于人工智能设备的接受度研究较少。因此,本研究旨在开发并测试一种新的理论模型,以更好地理解消费者对人工智能设备的接受机制。

作者首先回顾了相关文献,指出了现有技术接受模型的不足之处。例如,传统技术接受模型(如TAM、UTAUT)主要关注功能性技术的采纳,而忽视了人工智能设备的独特特性。为此,作者基于认知评估理论(Cognitive Appraisal Theory)和认知失调理论(Cognitive Dissonance Theory),提出了一个三阶段的人工智能设备使用接受模型(AIDUA)。该模型包括初级评估、次级评估和结果阶段,涵盖了六个前因变量:社会影响(Social Influence)、享乐动机(Hedonic Motivation)、拟人化(Anthropomorphism)、绩效期望(Performance Expectancy)、努力期望(Effort Expectancy)和情感(Emotion)。

在初级评估阶段,消费者根据社会影响、享乐动机和拟人化三个因素评估人工智能设备的相关性和重要性。社会影响反映了消费者社交网络对其使用人工智能设备的态度和规范。研究表明,当消费者的社会网络支持使用人工智能设备时,他们更倾向于认为这种技术与其生活方式相关。享乐动机则涉及消费者从使用人工智能设备中获得的乐趣或愉悦感。拟人化描述了人工智能设备的人类特征,如外观、自我意识和情感。这些因素共同决定了消费者对人工智能设备的初步评价。

次级评估阶段,消费者主要考虑决策选项及其结果。在这个阶段,消费者基于感知的绩效期望和努力期望评估人工智能设备的利弊。绩效期望指的是消费者认为使用人工智能设备能带来的好处,如准确性、一致性和高效性。努力期望则反映了消费者认为使用人工智能设备所需的难度。这两个因素强烈影响消费者对人工智能设备的情感反应。例如,高绩效期望会增强积极情感,而高努力期望则会削弱积极情感。

结果阶段,消费者的情感反应最终决定了他们的行为意图。积极情感会提高消费者接受人工智能设备的意愿,而消极情感则会导致反对。研究发现,绩效期望对情感的影响远大于努力期望。此外,情感是消费者接受人工智能设备使用的最终前因。这意味着,通过多阶段的认知评估,消费者生成了对人工智能设备的情感反应,进而影响其行为意图。

为了验证这一模型,作者进行了实证研究。研究数据来自亚马逊Mechanical Turk平台上的在线消费者面板,共收集了439份有效问卷。数据分析采用了结构方程建模(SEM)方法,具体步骤如下: 1. 确认性因子分析(CFA):评估测量模型的适配度,确保各潜变量的内部一致性、收敛效度和区分效度。 2. 结构模型分析:评估假设关系的方向和强度,检验模型的整体适配度。

研究结果支持了提出的三阶段AIDUA模型。具体来说,社会影响对绩效期望有显著正向影响(β=0.26, p<0.001),但对努力期望无显著影响(β=-0.001, p=0.98)。享乐动机对绩效期望有显著正向影响(β=0.70, p<0.001),对努力期望有显著负向影响(β=-0.41, p<0.001)。拟人化对努力期望有显著正向影响(β=0.39, p<0.001),但对绩效期望无显著影响(β=-0.02, p=0.55)。绩效期望对情感有显著正向影响(β=0.88, p<0.001),努力期望对情感有显著负向影响(β=-0.18, p<0.001)。情感对接受意愿有显著正向影响(β=0.87, p<0.001),对反对有显著负向影响(β=-0.60, p<0.001)。

本研究的意义在于提供了一个全面的理论框架,用于解释消费者在服务交付过程中接受人工智能设备使用的复杂多阶段决策过程。这不仅丰富了现有的技术接受理论,还为服务公司提供了重要的实践指导。例如,管理者应重点关注提高人工智能设备的性能,以消除人为错误并提升服务能力。同时,强调人工智能设备的性能优势,如准确性、可靠性和一致性,可以增加消费者的接受意愿。此外,社会影响在提升消费者对人工智能设备的绩效期望方面发挥了重要作用,因此,营销人员可以通过社交媒体和现场体验活动来推广人工智能设备的使用。

本研究的亮点包括以下几个方面: 1. 提出了一个全新的三阶段人工智能设备使用接受模型(AIDUA),填补了现有技术接受模型的空白。 2. 验证了社会影响、享乐动机和拟人化等因素在消费者接受人工智能设备过程中的重要作用。 3. 揭示了情感在消费者行为意图形成中的关键作用,强调了多阶段认知评估的重要性。 4. 为服务公司提供了具体的实践建议,有助于优化人工智能设备的推广策略。

这项研究不仅为学术界提供了宝贵的理论贡献,还为服务行业的实践者提供了重要的应用价值。通过深入理解消费者对人工智能设备的接受机制,企业可以更好地设计和推广相关技术,从而提升客户体验和服务质量。

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