Incorporating Social Presence in the Design of the Anthropomorphic Interface of Recommendation Agents: Insights from an fMRI Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
Recommendation agents (RAs) are regularly used in online environments to give consumers advice on products. Since social components of human(like RAs (humanoid avatars) are important components in their adoption and use, this study focuses on how the design of the anthropomorphic interface of RAs in terms of social demographics, namely ethnicity and gender, can enhance the RA’s social presence to facilitate their adoption. Since social presence has been shown in the literature to predict the adoption and use of RAs, we examine whether match or mismatch in terms of the anthropomorphic RA’s ethnicity and gender can enhance the user’s social interaction with an RA. To overcome concerns of social desirability bias and political correctness when users assess the social presence of RAs that vary in their ethnicity and gender, we conducted a functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) study to complement a traditional behavioral experiment. Our goal was to explain prior behavioral findings that showed that ethnicity (as opposed to gender) match is associated with higher social presence, particularly among women. Specifically, brain activity was captured in an fMRI scanner while users who varied on their ethnicity and gender to either match or mismatch the ethnicity and gender of four RAs evaluated each of the RAs on their social presence. Besides contributing to the neuroscience literature by identifying the brain activations that relate to social presence, the fMRI results shed light on the nature of social presence and explain earlier behavioral findings by showing gender differences in the neural correlates of social presence in terms of ethnicity and gender match and mismatch. Implications on designing anthropomorphic interfaces to embody social demographics to enhance social presence are discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle