一個(gè)做BAT筆試題的網(wǎng)站關(guān)鍵詞名詞解釋
今天推文的主題是【chatgpt&消費(fèi)者意愿】
第一篇：文章主要研究了什么因素驅(qū)動(dòng)旅游者繼續(xù)使用ChatGPT進(jìn)行旅行服務(wù)，并從`人類擬態(tài)`的角度探討了`旅游者對(duì)ChatGPT的感知和使用意圖`。第二篇：本文探討了`ChatGPT-4`在生成針對(duì)`TripAdvisor`上發(fā)布的客戶評(píng)論或投訴的`管理響應(yīng)方面`的應(yīng)用。第三篇：`AI方言`的引入如何影響消費(fèi)者對(duì)AI系統(tǒng)的信任、滿意度和忠誠(chéng)度。第四篇：探討了`ChatGPT和現(xiàn)有的人工智能（AI）推薦系
統(tǒng)對(duì)消費(fèi)者選擇`的影響，并研究`品牌意識(shí)`如何調(diào)節(jié)這種影響。第五篇：研究主要探討了ChatGPT提供的個(gè)性化旅行推薦的`相關(guān)性、可信度、實(shí)用性和智能性`如何影響旅行者對(duì)其的信任度和行為意圖。
一、是什么驅(qū)動(dòng)了游客持續(xù)：使用ChatGPT進(jìn)行旅游服務(wù)的意愿?刺激-機(jī)體-反應(yīng)視角
1、研究背景
本文探討了人工智能技術(shù)，特別是ChatGPT在旅游服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用。隨著自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的不斷發(fā)展，ChatGPT等高級(jí)語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，為旅游服務(wù)業(yè)帶來(lái)了革命性的變化，能夠提供從處理訂單到提供定制化建議等多種服務(wù)。
2、研究問(wèn)題
文章主要研究了什么因素驅(qū)動(dòng)旅游者繼續(xù)使用ChatGPT進(jìn)行旅行服務(wù)，并從人類擬態(tài)的角度探討了旅游者對(duì)ChatGPT的感知和使用意圖。
3、研究思路
研究采用了刺激-有機(jī)體-反應(yīng)模型來(lái)分析影響創(chuàng)新技術(shù)采納的因素，并探討了人類擬態(tài)特征如何影響旅游者的認(rèn)知有機(jī)體，進(jìn)而影響他們的行為反應(yīng)。
4、理論基礎(chǔ)
SOR模型源自環(huán)境心理學(xué)，提出環(huán)境刺激會(huì)影響個(gè)體的認(rèn)知、情緒和行為。在本文中，SOR模型用于分析人類擬態(tài)特征（刺激）如何影響旅游者對(duì)ChatGPT的信任和態(tài)度（有機(jī)體），最終影響其滿意度和繼續(xù)使用意圖（反應(yīng)）。
5、理論模型
模型中提出的變量包括感知的溫暖、溝通速度、感知的能力（刺激），ChatGPT信任和對(duì)ChatGPT的態(tài)度（有機(jī)體），以及滿意度和繼續(xù)使用意圖（反應(yīng)）。
6、研究假設(shè)
研究提出了多個(gè)假設(shè)，包括感知的溫暖、溝通速度和感知的能力正向影響旅游者對(duì)ChatGPT的信任和態(tài)度；信任和態(tài)度正向影響滿意度和繼續(xù)使用意圖；技術(shù)焦慮負(fù)向調(diào)節(jié)滿意度與繼續(xù)使用意圖之間的關(guān)系。
7、研究對(duì)象與數(shù)據(jù)收集
研究對(duì)象為越南熱門旅游目的地的606名使用ChatGPT進(jìn)行旅行服務(wù)的參與者。數(shù)據(jù)通過(guò)系統(tǒng)抽樣法在2023年6月15日至7月30日間收集。
8、實(shí)證過(guò)程
研究通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，使用五點(diǎn)李克特量表評(píng)估各項(xiàng)指標(biāo)。數(shù)據(jù)收集后，運(yùn)用SmartPLS 4.0軟件進(jìn)行PLS-SEM分析，以測(cè)試假設(shè)并評(píng)估模型的擬合度。
9、研究結(jié)論
? 研究發(fā)現(xiàn)，感知的溫暖、溝通速度和感知的能力通過(guò)影響旅游者對(duì)ChatGPT的信任和態(tài)度，進(jìn)而正向影響其滿意度和繼續(xù)使用意圖。技術(shù)焦慮則在滿意度和繼續(xù)使用意圖之間起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果為旅游和酒店業(yè)利用ChatGPT提供了理論指導(dǎo)和實(shí)踐建議。
二、休斯頓，我們有一個(gè)問(wèn)題!：ChatGPT在響應(yīng)客戶投訴中的使用
1、研究背景
服務(wù)業(yè)，尤其是酒店業(yè)，由于服務(wù)的無(wú)形性、異質(zhì)性和易逝性，容易出現(xiàn)服務(wù)失敗，這可能對(duì)企業(yè)的存續(xù)和增長(zhǎng)構(gòu)成威脅。在線旅游機(jī)構(gòu)（OTAs）如TripAdvisor、Booking.com等，使得客戶越來(lái)越傾向于通過(guò)這些平臺(tái)進(jìn)行假日預(yù)訂、分享體驗(yàn)和投訴。這些在線評(píng)論和管理層的響應(yīng)對(duì)潛在客戶的決策有顯著影響。
2、研究問(wèn)題
本文探討了ChatGPT-4在生成針對(duì)TripAdvisor上發(fā)布的客戶評(píng)論或投訴的管理響應(yīng)方面的應(yīng)用。研究問(wèn)題集中在ChatGPT-4生成的管理響應(yīng)是否滿足高效和有效的管理響應(yīng)要求。
3、研究思路
研究通過(guò)收集TripAdvisor上的客戶投訴和酒店管理的響應(yīng)，使用ChatGPT-4生成相應(yīng)的管理響應(yīng)，然后通過(guò)行業(yè)專家評(píng)估這些響應(yīng)的有效性。
4、理論基礎(chǔ)
研究基于服務(wù)恢復(fù)模型的六個(gè)維度和三種正義維度，這些維度常用于評(píng)估客戶投訴后期望得到的服務(wù)恢復(fù)。服務(wù)恢復(fù)模型包括及時(shí)性、便利性、補(bǔ)償、道歉、可信度和關(guān)注性。正義理論涉及分配正義、程序正義和互動(dòng)正義。
5、理論模型
理論模型將服務(wù)恢復(fù)的六個(gè)維度與三種正義維度相匹配，以評(píng)估管理響應(yīng)的有效性。變量提出基于先前研究，其中分配正義與補(bǔ)償相關(guān)，程序正義與及時(shí)性和便利性相關(guān)，互
6、研究方法
采用便利抽樣，邀請(qǐng)40位行業(yè)專家（包括旅游和酒店學(xué)術(shù)專家以及五星級(jí)酒店經(jīng)理）基于服務(wù)恢復(fù)模型和正義維度對(duì)ChatGPT-4生成的響應(yīng)和酒店實(shí)際響應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。
7、研究對(duì)象與數(shù)據(jù)收集
研究對(duì)象為TripAdvisor上的客戶投訴和酒店管理的響應(yīng)。數(shù)據(jù)收集包括從TripAdvisor選擇客戶投訴和酒店響應(yīng)，以及ChatGPT-4生成的響應(yīng)。
8、實(shí)驗(yàn)過(guò)程
實(shí)驗(yàn)過(guò)程包括使用ChatGPT-4生成管理響應(yīng)，并通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷形式讓專家對(duì)這些響應(yīng)進(jìn)行評(píng)分。專家根據(jù)服務(wù)恢復(fù)的六個(gè)維度和三種正義維度對(duì)響應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。
9、研究結(jié)論
? 研究發(fā)現(xiàn)ChatGPT-4生成的管理響應(yīng)在所有評(píng)估維度上得分顯著高于酒店實(shí)際的管理響應(yīng)。ChatGPT-4的響應(yīng)質(zhì)量極高，能夠在幾秒鐘內(nèi)生成，并且?guī)缀醪恍枰魏闻?。此?#xff0c;ChatGPT-4能夠根據(jù)客戶投訴的嚴(yán)重程度生成不同程度的補(bǔ)償，這對(duì)于服務(wù)失敗和恢復(fù)文獻(xiàn)具有重要意義。
10、局限性
? 研究的局限性包括樣本量相對(duì)較小，只針對(duì)TripAdvisor上的歐洲五星級(jí)酒店的客戶投訴和響應(yīng)。此外，研究沒(méi)有考慮跨文化因素，未來(lái)研究可以探索ChatGPT在不同文化背景下的應(yīng)用，以及在更廣泛的服務(wù)和制造業(yè)中的潛在用途。研究還指出，ChatGPT可能因其實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)的特性而對(duì)同一提示生成不同的響應(yīng)，這可能影響AI響應(yīng)的一致性。
三、說(shuō)你的語(yǔ)言：人工智能系統(tǒng)中方言融合的心理影響
1、研究背景
- 隨著人工智能（AI）系統(tǒng)的普及和采用率的上升，本文提出了一個(gè)有前景的建議：使用
AI方言來(lái)增強(qiáng)AI的感知度。文章深入探討了個(gè)性化AI方言如何增強(qiáng)用戶對(duì)溫暖、能力和真實(shí)性的感知，強(qiáng)調(diào)了擬人化在加強(qiáng)對(duì)AI系統(tǒng)的信任、滿意度和忠誠(chéng)度中的關(guān)鍵作用。
2、研究問(wèn)題
- 本文探討的主要問(wèn)題是
AI方言的引入如何影響消費(fèi)者對(duì)AI系統(tǒng)的信任、滿意度和忠誠(chéng)度。
3、研究思路
- 文章提出了一個(gè)綜合的研究框架，用于探索
AI方言引入的潛在機(jī)制和結(jié)果，并討論了這些影響可能如何根據(jù)AI模態(tài)（文本、語(yǔ)音和視頻）、行業(yè)采用和用戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的不同而變化。
4、理論基礎(chǔ)
- 文章基于
擬人化理論，該理論認(rèn)為將人類特征歸因于聊天機(jī)器人和其他技術(shù)可以定制以適應(yīng)個(gè)別用戶的偏好和需求的互動(dòng)。此外，還考慮了溫暖和能力這兩個(gè)與AI擬人化相關(guān)的構(gòu)建，它們分別捕捉了與感知意圖和感知能力相關(guān)的特征。
5、理論模型
- 理論模型提出了AI方言引入可能通過(guò)影響用戶對(duì)AI的溫暖、能力和真實(shí)性的感知來(lái)影響信任、滿意度和忠誠(chéng)度。模型中提出的變量包括AI方言、擬人化、溫暖、能力、真實(shí)性、信任、滿意度和忠誠(chéng)度，以及它們之間的關(guān)系。
四、比較研究ChatGPT推薦和AI推薦系統(tǒng)對(duì)考慮集形成的影響
1、研究背景
本文探討了ChatGPT和現(xiàn)有的人工智能（AI）推薦系統(tǒng)對(duì)消費(fèi)者選擇的影響，并研究品牌意識(shí)如何調(diào)節(jié)這種影響。ChatGPT是一種基于GPT架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型，能夠基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)創(chuàng)造內(nèi)容，與僅分析和推斷數(shù)據(jù)的現(xiàn)有AI不同。ChatGPT因其能夠理解人類問(wèn)題并提供適當(dāng)答案的交互性能力而受到廣泛關(guān)注。
2、研究問(wèn)題
- 現(xiàn)有
AI推薦系統(tǒng)和ChatGPT推薦對(duì)消費(fèi)者選擇的影響是否存在差異； - AI推薦系統(tǒng)和ChatGPT推薦的性能如何影響
信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)； 品牌意識(shí)的高低是否影響AI推薦系統(tǒng)和ChatGPT推薦的性能對(duì)信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)的影響；品牌意識(shí)在推薦系統(tǒng)性能和消費(fèi)者選擇過(guò)程中的調(diào)節(jié)作用。
3、研究思路
研究采用了實(shí)證比較調(diào)查的方法，通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型和PROCESS宏進(jìn)行分析，以比較ChatGPT和現(xiàn)有AI推薦系統(tǒng)在信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)、品牌意識(shí)的調(diào)節(jié)效應(yīng)以及在品牌意識(shí)不同水平下的串行中介效應(yīng)。
4、理論基礎(chǔ)
研究基于消費(fèi)者決策過(guò)程理論、信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)理論，以及品牌意識(shí)對(duì)消費(fèi)者選擇的影響。信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)指在面對(duì)未知實(shí)體（目標(biāo)）時(shí)，對(duì)來(lái)源的信任轉(zhuǎn)移到目標(biāo)上。品牌意識(shí)與消費(fèi)者在購(gòu)買情境中回憶品牌的能力相關(guān)，影響購(gòu)買決策。
5、理論模型
模型包括以下變量：感知績(jī)效（PP）、對(duì)推薦系統(tǒng)的信任（TR）、對(duì)推薦產(chǎn)品的信任（TP）、品牌意識(shí)（BA）和采納考慮集的意圖（IC）。
6、研究方法
采用在線問(wèn)卷調(diào)查的方式，通過(guò)Amazon Mechanical Turk (MTurk) 招募471名參與者，使用2×1（Amazon vs. BingChat）的被試內(nèi)設(shè)計(jì)進(jìn)行四項(xiàng)研究。
7、實(shí)證過(guò)程
研究分為四部分，逐步分析了Amazon和BingChat的影響、信任轉(zhuǎn)移效應(yīng)、品牌意識(shí)的調(diào)節(jié)效應(yīng)以及串行中介效應(yīng)。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)篩選，排除不誠(chéng)實(shí)回應(yīng)，最終443份有效問(wèn)卷用于分析。
8、研究結(jié)論
研究發(fā)現(xiàn)ChatGPT和現(xiàn)有AI推薦系統(tǒng)通過(guò)TR和TP影響消費(fèi)者從感知績(jī)效到采納考慮集的意圖。ChatGPT在PP對(duì)TR的影響以及IC的平均水平上高于現(xiàn)有AI推薦系統(tǒng)。品牌意識(shí)的高低顯著影響了TP，但在高水平品牌意識(shí)的情況下，調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。
9、局限性
研究限于ChatGPT剛推出九個(gè)月后的情況，可能存在初期興趣和期望的偏差。研究只涉及ChatGPT，可能不適用于其他類型的生成性AI。此外，研究沒(méi)有將參與者按專業(yè)知識(shí)水平分類，也沒(méi)有考慮不同國(guó)家消費(fèi)者的文化差異。
五、旅客對(duì)ChatGPT提供的個(gè)性化旅游推薦的信任的前因和后果
1、研究背景
本文研究背景基于自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的進(jìn)步，特別是對(duì)話代理（如ChatGPT）的發(fā)展，它們能夠理解并生成類似人類的語(yǔ)言。ChatGPT作為一種高級(jí)語(yǔ)言模型，能夠生成邏輯性強(qiáng)、適合上下文的回應(yīng)，并且具有實(shí)時(shí)性、可定制性和適應(yīng)性。ChatGPT在旅游和酒店業(yè)中的應(yīng)用，特別是在提供個(gè)性化旅行推薦方面，引起了研究者的興趣。
2、研究問(wèn)題
研究主要探討了ChatGPT提供的個(gè)性化旅行推薦的相關(guān)性、可信度、實(shí)用性和智能性如何影響旅行者對(duì)其的信任度和行為意圖。
3、研究思路
研究通過(guò)兩個(gè)階段進(jìn)行：
- 首先是通過(guò)
Prolific平臺(tái)進(jìn)行的初步理論研究，以測(cè)試旅行者對(duì)于ChatGPT提供個(gè)性化旅行推薦的直觀信念；
- 其次是基于Amazon MTurk收集的更廣泛的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行的實(shí)證研究。
4、理論基礎(chǔ)
本文采用了Affordance-Actualization（A-A）理論框架，該理論最初由Gibson在1986年提出，用于描述對(duì)象在行動(dòng)潛力方面的特性而非其物理屬性。在信息系統(tǒng)中，affordance定義為技術(shù)對(duì)象為特定用戶群體提供的行動(dòng)可能性。Actualization是指?jìng)€(gè)體如何感知并利用這些可能性來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程。
5、理論模型
模型基于Choi和Rifon（2002）的廣告可信度模型，提出個(gè)性化推薦的四個(gè)屬性——相關(guān)性、可信度、實(shí)用性和智能性——作為affordances，導(dǎo)致信任作為actualization和行為意圖。
6、研究假設(shè)
- H1: 個(gè)性化旅行推薦的相關(guān)性顯著正向影響旅行者的信任。
- H2: 個(gè)性化旅行推薦的可信度顯著正向影響旅行者的信任。
- H3: 個(gè)性化旅行推薦的實(shí)用性顯著正向影響旅行者的信任。
- H4: 個(gè)性化旅行推薦的智能性顯著正向影響旅行者的信任。
- H5: 旅行者對(duì)ChatGPT個(gè)性化旅行推薦的信任顯著正向影響其行為意圖。
7、研究方法
研究采用了部分最小二乘結(jié)構(gòu)方程建模（PLS-SEM）來(lái)檢驗(yàn)構(gòu)建之間的關(guān)系，選擇了這種方法是因?yàn)閿?shù)據(jù)的非正態(tài)分布和研究的探索性質(zhì)。
8、研究對(duì)象與數(shù)據(jù)收集
研究對(duì)象為18歲以上、過(guò)去六個(gè)月至少旅行過(guò)兩次的用戶。數(shù)據(jù)通過(guò)Amazon MTurk收集，要求參與者具有至少95%的人智驗(yàn)證，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
9、實(shí)證過(guò)程
實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)階段：首先是理論研究，通過(guò)展示旅行者與ChatGPT互動(dòng)的視頻來(lái)收集102名參與者的直觀信念；其次是大規(guī)模調(diào)查研究，基于344名參與者的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
10、研究結(jié)論
? 研究發(fā)現(xiàn)ChatGPT個(gè)性化旅行推薦的相關(guān)性、可信度、實(shí)用性和智能性顯著正向影響旅行者對(duì)其的感知信任。此外，感知信任顯著正向影響行為意圖，即信任可以顯著提高旅行者采納ChatGPT推薦的可能性。
11、局限性
? 研究的局限性包括樣本可能對(duì)ChatGPT有新鮮感而產(chǎn)生偏見(jiàn)，數(shù)據(jù)來(lái)源單一（Amazon MTurk），以及可能存在其他影響用戶對(duì)ChatGPT推薦系統(tǒng)信任的因素未被考慮。未來(lái)的研究可以探索更多影響因素，如個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全感知、文化差異等。
希望大家都能在自己的領(lǐng)域twinkling~