Статья: Интерактивные приложения с искусственным интеллектом: факторы доверия пользователей

Выделяют объективную и воспринимаемую производительность [Venkatesh et al., 2003]. В первом случае речь идет о реальной производительности продукта или услуги, во втором -- о субъективной, или индивидуальной когнитивной оценке [Spreng, Olshavsky,1993]. Последняя обычно применяется в моделях расчета удовлетворенности. Несмотря на изначально индивидуальный характер деятельности и трудности в оценке восприятия [Yi, 1990], пользователи цифровых помощников имеют объективно равные возможности повышения своей производительности. Следовательно, воспринимаемую производительность можно объективно измерить с помощью генерализованных данных [Brill et al.,2019]. Сказанное позволяет сформулировать следующие гипотезы.

H1.Управляемость цифровых помощников существенно влияет на воспринимаемую производительность.

H2.Синхронность цифровых помощников существенно влияет на воспринимаемую производительность.

H3.Двунаправленность цифровых помощников существенно влияет на воспринимаемую производительность.

Удовлетворенность пользователей

Этот используемый в маркетинговой литературе индикатор позволяет рассматривать эффективность компаний в предоставлении услуг потребителям [Akbariet al.,2015; Minta, 2018] с помощью таких параметров, как экономические выгоды, качество и лояльность. Невозможно сформулировать универсальное определение удовлетворенности пользователей, поскольку оно зависит от их конкретных характеристик [Giese, Cote, 2000], а также от сложной и динамичной природы самих услуг [Zhao et al.,2012].

Наиболее оптимальным для целей настоящего исследования представляется предложенное в работе [Oliver, 2014] определение удовлетворенности как реакции потребителя на соответствие (превышение) или несоответствие продуктов или услуг его ожиданиям. При положительной оценке потребитель испытывает удовлетворение, а если уровень воспринимаемой удовлетворенности оказался ниже ожидаемой -- разочарование [Hasan, Nasreen,2014]. Воспринимаемая производительность выступает предпосылкой пользовательской удовлетворенности, позволяя соотнести предполагаемую и фактическую полезность продуктов или услуг [Spreng, Page,2003], т. е. служит стандартом для оценки ожидаемой и воспринимаемой реальности. Если реальность превосходит ожидания, пользователь удовлетворен, и наоборот. Соответственно можно сформулировать следующую гипотезу.

H4.Воспринимаемая производительность существенно влияет на удовлетворенность пользователей цифровых помощников.

Опосредующая роль воспринимаемого доверия

Концепция доверия имеет широкое применение, однако в ее основе лежат ожидание определенных результатов и готовность к тому, что они не будут достигнуты [Brill et al.,2019]. Воспринимаемое доверие предполагает оценку вероятности того, что продукты или услуги оправдают соответствующие ожидания. Доверие может быть межличностным (как минимум между двумя людьми), институциональным (организационным) и технологическим [Ejdys, 2018]. Вопреки подобной классификации воспринимаемое доверие пользователей относится преимущественно к поставщикам и их технологическим возможностям, тогда как доверие к конкретным индивидам переносится на организацию в целом. Иными словами, потребители возлагают на корпоративного субъекта полную ответственность за людей, с которыми они взаимодействуют.

В фокусе нашего исследования -- доверие к конкретным поставщикам (организациям) и характеристикам приложений (технологий) цифровых помощников с точки зрения компетентности, полезности и надежности [Komiak, Benbasat,2006; Ejdys,2018]. Доверие отражает ожидания разработчиков тех или иных технологий и материальных объектов от производительности, отказоустойчивости и эффективности оборудования и технических систем [Ejdys,2018]. Поскольку воспринимаемое доверие весьма индивидуально, надежность цифровых помощников может зависеть от качества информации, субъективно оцениваемого уровня конфиденциальности и безопасности, внешних систем верификации, репутации организации и пользовательского опыта [Ejdys,2018].

Корректность измерений интерактивности зависит от того, как пользователи оценивают цифровых помощников в терминах содержания, времени, скорости работы и защиты данных, т. е. с точки зрения стабильности [Yooetal.,2010; Bhatt, 2014]. Цифровые помощники способствуют принятию технологий, хотя и с определенными оговорками: создаваемый при их использовании «цифровой след» повышает риск злоупотребления персональными данными со стороны третьих лиц [Bhatt,2014; Belanger, Xu,2015; Pappas, 2016]. К примерам такого злоупотребления относятся несанкционированный доступ (кража данных), неправомерная публикация личной информации и др. [Smithetal.,1996]. Поскольку цифровые помощники подобных рисков не учитывают [Belanger, Xu, 2015], это ставит пользователей перед трудным выбором [Acquistietal.,2015]: либо решать проблему самостоятельно, либо избегать ее, отказываясь от подобных технологических инноваций. Производительность технологии неотделима от производительности людей и организаций. Воспринимаемое доверие может быть результатом либо синтезирующего, либо сепарирующего взаимодействия различных измерений интерактивности и воспринимаемой производительности [Brilletal.,2019; Cohenetal., 2003]. Это позволяет сформулировать следующие гипотезы.

H5.Воспринимаемое доверие положительно опосредует эффект управляемости в отношении воспринимаемой производительности.

H6.Воспринимаемое доверие положительно опосредует эффект синхронности в отношении воспринимаемой производительности.

H7.Воспринимаемое доверие положительно опосредует эффект двунаправленности в отношении воспринимаемой производительности.

Концептуальная модель исследования представлена на рис. 1.

Источник: составлено авторами.

Методология исследования

Описание выборки и сбор данных

В выборку были включены пользователи цифровых помощников из числа жителей крупного города (Сурабайя, Восточная Ява, Индонезия), средний возраст которых составляет 41.5 года. Респонденты были в целом моложе и образованнее тех, кто не пользуется технологиями ИИ [McKnightetal.,2002]. Сбор данных происходил онлайн посредством анкетирования и компьютерного веб-интервьюирования. Чтобы сократить время ответа, респондентам предоставлялись необходимые инструкции.

Респондентов просили рассказать об опыте использования цифровых помощников и сообщить свои демографические характеристики. В качестве вознаграждения заполнившим анкеты, а также сообщившим действительный адрес электронной почты и контактную информацию предоставлялся определенный объем бесплатного интернет-трафика. Из 265 респондентов (N=265) 115 были впоследствии отбракованы, поскольку их ответы не соответствовали требованиям, т. е. уровень отклика составил 56.6%. Пригодные для использования данные предоставили 150 респондентов, из них 85 (56.6%) -- мужчины, 65 (43.4%) -- женщины (табл. 1).

Респонденты преимущественно пользовались цифровыми помощниками трех ведущих марок: SamsungBixby(65%), GoogleAssistant (15%) и AppleSiri (7%); на долю всех остальных пришлось 13%. Опыт использования цифровых помощников в среднем превосходил 1.5 года.

Показатели

В обследовании использовались индикаторы, ранее применявшиеся в ряде других работ. Анкета состояла из пяти частей: управляемость, синхронность, двунаправленность, воспринимаемая производительность и удовлетворенность пользователей. Воспринимаемая управляемость, синхронность и двунаправленность оценивались по пятибалльной шкале Лайкерта (1 = категорически не согласен, 5 = полностью согласен) с помощью девяти конструкций, заимствованных из [Liu,2003; Yooetal., 2010]. Воспринимаемая производительность определялась на основе шести конструкций, предложенных авторами работ [Davisetal.,1989; Xiao, Benbasat, 2002; Malhotraetal., 2004; Kimetal., 2008]. Удовлетворенность пользователей оценивалась с помощью единственной конструкции, взятой из [Yooetal.,2010]. Наконец, оценки воспринимаемого доверия базировались на шести конструкциях, представленных в работах [Ejdys,2018; Ejdysetal., 2019; Brilletal., 2019]. Соответствующие утверждения и показатели приведены в табл. 2.

Результаты

Подтверждающий факторный анализ (ПФА)

Существующие рекомендации по проведению структурного анализа[Anderson, Gerbing,1988] предлагают начать с проверки общего соответствия модели. Тестирование дало следующие результаты: \/df= 2.155, GFI= 0.908, AGFI= 0.904, TLI= 0.922, CFI= 0.929, RMSEA= 0.076. Стандартный остаток не превышает 2.0, а значение хи-квадрата 637.315 (100 df, p= 0.000) свидетельствует о приемлемом общем соответствии модели [Hairetal., 2010]. Далее следует проверить адекватность каждой шкалы, включающей вопросы/утверждения по каждой конструкции. Результаты проверки свидетельствуют об удовлетворительности остаточной и одномерной шкал, т. е. подтверждают существенную конвергентную валидность каждого элемента.

Надежность инструмента была валидирована путем расчета альфы Кронбаха. Результаты тестирования показывают, что уровень надежности каждой конструкции превышает 0.78, т.е. каждый элемент имеет умеренную или высокую внутреннюю согласованность. В табл. 3 показано, что усредненная извлеченная дисперсия (averagevarianceextracted,AVE) варьирует в диапазоне 0.57-0.81, т. е. отклонение, учитываемое конструкцией, превосходит отклонение, вызванное ошибками измерения [Fornell, Larcker,1981].

Структурная модель и проверка гипотез

Рассматриваемая модель измерения соответствует имеющимся данным, поэтому гипотезы были проверены с помощью приложения AMOSс использованием ковариационной матрицы. Как видно из табл. 4, три скрытые конструкции обеспечивают 67% эффекта воспринимаемой производительности цифровых помощников. На долю двунаправленности приходится 18% данного эффекта.