The Role of Product Recommendation Agents in Collaborative Online Shopping
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, a wealth of research has examined the potential benefits of product recommendation agents (PRAs) for improving outcomes for e-commerce consumers and vendors. To date, however, this research has largely overlooked the fundamentally social nature of shopping. In particular, people often shop collaboratively (together) and for hedonic reasons (for enjoyment), but researchers have focused almost exclusively on isolated individuals using a PRA for utilitarian reasons. This study aims to extend past research by examining the effect of PRAs on both utilitarian and hedonic value in the context of collaborative online shopping (COS). Because communication is an inherent part of any collaborative activity, our model examines both the indirect effect of PRA use on shopping value through its effect on communication among shoppers, and the direct effect of PRA use on shopping value. We propose a moderated mediation model that predicts that: task-oriented communication (TOC) positively affects utilitarian shopping value, and social-emotional communication (SEC) positively affects hedonic shopping value; (2) PRA use reduces the amount of SECs, (3) PRA use reduces the importance of TOC; and (4) PRA use directly increases utilitarian value and directly reduces hedonic value. We describe an experiment where we are planning to test the proposed model, and its intended contributions for theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».