Assessing the Design Choices for Online Recommendation Agents for Older Adults: Older Does Not Always Mean Simpler Information Technology1
Notice bibliographique
Résumé
Grounded in the aging and complexity literature, this experimental study investigated the moderating role of individuals’ cognitive age on the impact of recommendation agent (RA) comprehensiveness (i.e., amount of detail involved in using an RA) on users’ perceptions regarding RA complexity and RA usefulness. An experiment involving 140 online shoppers was conducted to understand the experiences of cognitively younger and older adults while using low or high comprehensiveness RAs designed for this study. Results reveal the tension that exists for older adults when using highly comprehensive RAs, as they perceive them to be more complex but also more useful in providing recommended products. The finding that cognitively older adults perceive high comprehensiveness RAs to be more useful compared to low comprehensiveness RAs provides a novel insight to the information systems literature, as it is contrary to the prevalent belief that “the older the user, the simpler the information technology should be.” Theoretically, this study improves our understanding of how increasing levels of RA comprehensiveness differentially affects the perceptions of RA complexity and RA usefulness of users of different cognitive ages. For practitioners, the results provide important guidelines about the kind of RA that is appropriate for consumers with different cognitive ages.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».