The Effects of Personalization and Familiarity on Trust and Adoption of Recommendation Agents1
Notice bibliographique
Résumé
In the context of personalization technologies, such as Web-based product-brokering recommendation agents (RAs) in electronic commerce, existing technology acceptance theories need to be expanded to take into account not only the cognitive beliefs leading to adoption behavior, but also the affect elicited by the personalized nature of the technology. This study takes a trust-centered, cognitive and emotional balanced perspective to study RA adoption. Grounded on the theory of reasoned action, the IT adoption literature, and the trust literature, this study theoretically articulates and empirically examines the effects of perceived personalization and familiarity on cognitive trust and emotional trust in an RA, and the impact of cognitive trust and emotional trust on the intention to adopt the RA either as a decision aid or as a delegated agent. An experiment was conducted using two commercial RAs. PLS analysis results provide empirical support for the proposed theoretical perspective. Perceived personalization significantly increases customers’ intention to adopt by increasing cognitive trust and emotional trust. Emotional trust plays an important role beyond cognitive trust in determining customers’ intention to adopt. Emotional trust fully mediates the impact of cognitive trust on the intention to adopt the RA as a delegated agent, while it only partially mediates the impact of cognitive trust on the intention to adopt the RA as a decision aid. Familiarity increases the intention to adopt through cognitive trust and emotional trust.
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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 | 0,004 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».