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Enregistrement W1562364115 · doi:10.1108/17505931111187776

Usage and success factors of commercial recommendation agents

2011· article· en· W1562364115 sur OpenAlex
Muhammad Aljukhadar, Sylvain Sénécal

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Interactive Marketing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityProduct (mathematics)Grounded theoryQualitative researchMarketingOrder (exchange)Empirical researchComputer scienceKnowledge managementBusinessAdvertisingSociologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Since their inception, which took place more than two decades ago, product recommendation agents (RAs) still attract very few consumers. Notably, most of academic work in the field had an empirical quantitative structure. In addition, no research has developed a comprehensive model to explain the adoption and usage of commercial RAs. The purpose of this paper is to follow a qualitative approach to investigate the factors behind the adoption and usage of commercial RAs, explore the effect of user age, and deduce the success factors of these RAs. Design/methodology/approach This research followed a qualitative approach. Qualitative research aims to form an in‐depth understanding of human behavior. It is essential for building grounded theory and for proposing comprehensive models for future examination. As such, in four discussion groups, participants provided their input following the shopping trial for a product using a factual RA (MyProductAdvisor.com). Discussion groups were used because they outline an important aspect of qualitative research and because they are ideal for both the inception and development of products and services. Findings Underlying the major themes, the analysis first provides insight in consumers' RA use and the products consumers regard as adequate to be offered using a commercial RA. The analysis then delineates some important factors that can be considered by developers to enhance the usability and trustworthiness of commercial RAs. Further, the analysis suggested four higher‐order factors that can be considered the success factors of a commercial RA: users appear to require a commercial RA that is friendly, smart, trusted, and informational. The themes that emerged from participants in the youth and the older discussion groups were rather invariant. Originality/value This is one of the few qualitative studies that focused on commercial RAs. The commercial RA success factors and their determinants are summarized in the form of a general framework to guide future work. This qualitative work provides a cornerstone that is of importance to theory development in the field of intelligent RAs and assistive technology. The results have important implications for RAs' developers and researchers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,500
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,040 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle