<b>Research Note</b>—A Contingency Approach to Investigating the Effects of User-System Interaction Modes of Online Decision Aids
Notice bibliographique
Résumé
Interactive online decision aids often employ user-decision aid dialogues as forms of user-system interaction to help construct and elicit users' attribute preferences about a product type. This study extends prior research on online decision aids by investigating the effects of a decision aid's user-system interaction mode (USIM), which can be either user-guided or system-controlled, on users' effort-related (number of iterations of using the aid and perceived cognitive effort expended in using it) and quality-related (perceived quality of the aid and acceptance of the product advice it provides) assessments. A contingency approach with two moderating factors is employed. One factor is the decision strategy (additive-compensatory or elimination) employed by the aid, and the other is the users' product knowledge (high or low). A laboratory experiment was conducted to compare online decision aids with different USIMs. Although the results largely confirm that users assess the user-guided USIM more positively than the system-controlled USIM, the effects of USIM are stronger in two settings: for the elimination-based aid than for the additive-compensatory-based aid and for users with low product knowledge than for those with high product knowledge, especially in terms of effort assessments. This research advances the theoretical understanding of the effects of interaction between two critical components of online decision aids (USIMs and decision strategies) and the moderating role of user characteristics (product knowledge) in affecting users' evaluations. It also provides practitioners with design advice for developing these aids.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».