The Adoption of Online Shopping Assistants: Perceived Similarity as an Antecedent to Evaluative Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
In recent work, researchers have supplemented traditional IS adoption models with new constructs that capture users’ relational, social, and emotional beliefs. These beliefs have given rise to questions regarding their antecedents and the nature of the user-artifact relationship. This paper sheds light on these questions by asserting that users perceive and respond to information technology (IT) artifacts as social partners and form perceptions about their social characteristics. Subsequently, users’ perceptions of the similarity of these characteristics to their own affect evaluations of these artifacts. Within the context of online shopping and using an automated shopping assistant, our paper draws upon social psychology and human-computer interaction research in developing hypotheses regarding the effects of perceived personality similarity (PPS) and perceived decision process similarity (PDPS) on a number of beliefs (enjoyment, social presence, trust, ease of use, and usefulness). The results indicate that PDPS acts as an antecedent to these beliefs, while the effects of PPS are largely mediated by PDPS. Furthermore, the results reveal that the effects of perceived similarity, in general, exceed those of the effects of the individual assessments of the user’s and the assistant’s personalities and decision processes. These results have important implications for IS design. They highlight the importance of designing artifacts that can be matched to users’ characteristics. They also underscore the importance of considering similarity perceptions rather than solely focusing on perceptions of the IT artifact’s characteristics; a common approach in IS adoption research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».