This embodied conversational agent looks very human and as old as I feel! The effect of perceived agent anthropomorphism and consumer-agent age difference on brand attitude
Notice bibliographique
Résumé
In a study with 320 Canadian participants, we explore the effect of perceived physical and non-physical anthropomorphism of an Embodied Conversational Agent (ECA) and the perceived actual and subjective age difference between an individual and this ECA on the ECA’s likeability and credibility. We also explore the effect of likeability and credibility on the attitude towards the website on which the ECA appears and the brand on the website. Perceived physical anthropomorphism has a positive effect on ECA likeability and credibility. The perceived differences between a consumer’s subjective and actual age and perceived ECA age have a negative effect on ECA likeability. This effect is attenuated by an interaction effect between the subjective age difference and perceived non-physical anthropomorphism: for a given level of the subjective age difference, the more the ECA is perceived as having human emotions and motivations, the more positive the effect on ECA likeability is. ECA likeability and credibility lead to more positive attitudes towards the website and the brand. For the conceptualization of our study, we draw upon the Attraction to Similarity Theory, complemented by insights from anthropomorphism studies, Self-Congruity Theory, and relational characteristics research. Theoretical and managerial contributions are discussed.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».