Recommendation Agent Adoption: How Recommendation Presentation Influences Employees’ Perceptions, Behaviors, and Decision Quality
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to report the results of a laboratory experiment that investigated how assortment planners’ perceptions, usage behavior, and decision quality are influenced by the way recommendations of an artificial intelligence (AI)-based recommendation agent (RA) are presented. A within-subject laboratory experiment was conducted with twenty subjects. Participants perceptions and usage behavior toward an RA while making decisions were assessed using validated measurement scales and eye-tracking technology. The results of this study show the importance of a transparent RA demanding less cognitive effort to understand and access the explanations of a transparent RA on assortment planners’ perceptions (i.e., source credibility, sense of control, decision quality, and satisfaction), usage behavior, and decision quality. Results from this study suggest that designing RAs with more transparency for the users bring perceptual and attitudinal benefits that influence both the adoption and continuous use of those systems by employees. This study contributes to filling the literature gap on RAs in organizational contexts, thus advancing knowledge in the human–computer interaction literature. The findings of this study provide guidelines for RA developers and user experience (UX) designers on how to best create and present an AI-based RA to employees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».