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Enregistrement W4409178705 · doi:10.1080/23812346.2025.2485740

Designing service blueprint for chatbots: experimental evidence on public preference for design components

2025· article· en· W4409178705 sur OpenAlexaff
Shangrui Wang, Yuanmeng Zhang, Yiming Xiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Chinese Governance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in Service Interactions
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major Project
Mots-clésBlueprintPreferenceService (business)Computer scienceService designHuman–computer interactionEngineeringBusinessMarketingService providerEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although chatbots are widely adopted in public sectors worldwide, citizen approval remains suboptimal. This study adopts a public service design approach to develop a detailed service blueprint for chatbot, focusing on how specific design components influence public preferences. Through a conjoint experiment with 859 respondents in China, the study finds that citizens prefer online chatbots using human-like styles and formal official language, as well as those that provide extended content, recovery strategies, and feedback channels. Moreover, Public preference varies across different service contexts and individual characteristics. This study contributes a comprehensive service design framework for chatbots and address several controversies on design components, offering actionable insights for improving chatbot design and realizing their potential in public service.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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