Статья: Интерактивные приложения с искусственным интеллектом: факторы доверия пользователей

Примечание: все утверждения оценивались по пятибалльной шкале Лайкерта (1 = категорически не согласен, 5 = полностью согласен). Источник: составлено авторами.

Таким образом, были подтверждены гипотезы H1-4. Воспринимаемая производительность существенно влияет на удовлетворенность цифровыми помощниками со стороны пользователей, которые убеждены, что те помогают им в работе, хотя и обеспокоены конфиденциальностью и сохранностью личных данных. При этом, по мнению пользователей, подобное беспокойство разделяется всеми [Brilletal.,2019].

Опосредующий эффект был оценен путем анализа опосредованной множественной регрессии (moderatedmultipleregression,MMR) в соответствии с рекомендациями [Cohenetal.,2003]. Были получены следующие результаты: R²= 0.48, 0.37 и 0.028 для эффекта управляемости, синхронности и двунаправленности соответственно (в отношении воспринимаемой производительности). Это означает, что три указанных параметра интерактивности обеспечивают 48, 37 и 2.8% вариативности в показателях удовлетворенности и воспринимаемого доверия. Несмотря на небольшое скорректированное значение R², результаты теста ANOVA, или F-теста, дают F_count= 3.147 и вероятность = 0.026, что свидетельствует о приемлемости модели. Значимыми являются и бета-величины: 0.13, 0.19, 0.21 и р = 0.001, р = 0.004, р = 0.012, т.е. воспринимаемое доверие усиливает связь управляемости, синхронности и двунаправленности с воспринимаемой производительностью. Тем самым гипотезы Н5-7 подтвердились.

Цель нашего исследования состояла в том, чтобы оценить эффект управляемости, синхронности и двунаправленности в отношении воспринимаемой производительности и удовлетворенности пользователей. Предложенная модель учитывает 77.2% дисперсии интерактивности в прогнозировании значимой воспринимаемой производительности цифровых помощников и удовлетворенности ими. Результаты исследования подтверждают, что управляемость, синхронность и двунаправленность существенно влияют на воспринимаемую производительность, а воспринимаемое доверие оказывает значительный положительный опосредующий эффект на связь управляемости, синхронности и двунаправленности с воспринимаемой производительностью. Наконец, последняя влияет на удовлетворенность пользователей цифровых помощников.

Примечания:

a) соответствие модели: х = 2.155, p < 0.01, df = 1.407; CFI = 0.929; TLI = 0.922; RMSEA = 0.076; SRMR = 0.06;

b) квадратные корни AVE для каждой конструкции выделены жирным шрифтом по диагонали корреляционной матрицы;

c) значения AVE формирующих индикаторов не используются;

d) N = 150.

Источник: составлено авторами.

Выяснилось, что пользователям приложений с технологией ИИ, или цифровых помощников, необходимо двустороннее взаимодействие, при котором эти помощники понимали бы пожелания владельца. В целом результаты нашего исследования совпадают с выполненными ранее. Интерактивность, включая такие ее аспекты, как управляемость, синхронность и двунаправленность, в значительной степени определяет воспринимаемую производительность цифровых помощников [Yooetal.,2010; Brilletal., 2019; Teoetal., 2003; Raneyetal., 2003]. В ходе исследования были получены новые эмпирические данные о производительности цифровых помощников, оцененной с точки зрения трех указанных измерений интерактивности.

Управляемость позволяет пользователям контролировать содержание, продолжительность и последовательность выполняемых операций. Цифровой помощник становится «личным ассистентом», способным мыслить, как человек, и исполнять большинство его пожеланий, выраженных на естественном языке [Kumaret al,2016; Hauswald et al, 2015]. Синхронность характеризует скорость реакции цифрового помощника на запросы пользователей в режиме реального времени, качественно, просто и безотказно [Baier et al.,2018; Wiseet al., 2016; Yoo et al., 2010]. Двунаправленность означает обмен данными между пользователем и цифровым помощником как равноправными участниками коммуникации [Peart,2018; Moar,2019; Yoo et al., 2010].

Этот вывод также подкрепляется опосредующим эффектом воспринимаемого доверия. Доверие положительно и значимо влияет на взаимосвязь между интерактивностью и воспринимаемой производительностью. Пользователей технологических устройств беспокоит риск неправомерного использования информации [Bhatt,2014]. На фоне опасений по поводу несанкционированного доступа компаний к конфиденциальным сведениям о потребителях, ошибок в личных данных и их противозаконного оборота высокий уровень воспринимаемого доверия может усилить связь параметров интерактивности и производительности цифровых помощников. Хотя их производители принадлежат к числу крупных брендов, требуются усилия по укреплению доверия клиентов к любому взаимодействию с подобными устройствами. Чем выше воспринимаемое доверие, тем ниже воспринимаемые риски, связанные с качеством, достоверностью и надежностью информации [Kim et al., 2012]. Как удалось показать, более высокий уровень доверия укрепляет связь между измерениями интерактивности и воспринимаемой производительностью. Учитывая степень потенциальных рисков, менеджерам следует целенаправленно работать над обеспечением сохранности личных данных.

Все три измерения интерактивности оказались значимыми, но на производительность цифровых помощников менее всего влияет двунаправленность. Такой вывод соответствует результатам предшествующих исследований доверия -- в отношении опасений по поводу конфиденциальности и безопасности личной информации, используемой цифровыми помощниками [Brill et al.,2019; Fitzgerald, 2019]. По данным агентства Cohn&Wolfe, 75% потребителей готовы делиться своими личными сведениями с устройствами производителей, которым они доверяют Режим доступа: http://www.authentic100.com, дата обращения 17.01.2019.. Эксплуатация цифровых помощников повышает уязвимость обмена данными для злоупотреблений. Подобные опасения пользователей можно признать вполне обоснованными, учитывая хрупкую и субъективную природу доверия [Yannopoulou et al.,2011]. Люди искренне рассчитывают, что их личная информация, введенная в приложения цифровых помощников, останется секретной и защищенной и не будет использоваться без разрешения владельца. Это побуждает вводить еще больше данных, облегчая повседневную жизнь. Владельцам брендов цифровых помощников следует поэтому учитывать первостепенное значение фактора доверия. Наконец, воспринимаемая производительность существенно влияет на удовлетворенность. Это значит, что пользователи цифровых помощников оценивают, сравнивают и проверяют настройки устройств, скорость обработки и передачи данных с точки зрения соответствия или даже превышения своих ожиданий.

Выводы в отношении менеджмента

Цифровые помощники служат для выполнения личных и организационных задач пользователями, которые рассчитывают на постоянную адаптацию возможностей и функционала приложений к своим потребностями [Baieretal.,2018] независимо от того, какой компанией реализована технология [Kumaretal.,2016]. Это ставит производителей цифровых помощников перед необходимостью учитывать факторы воспринимаемой производительности своей продукции.

Цифровые помощники могут выступать маркетинговым инструментом коммуникации (для увеличения охвата, в качестве интерфейса, средства обратной связи или орудия творчества) для получения полезной информации от клиентов [Harmelingetal.,2017]. Данные, собранные цифровыми помощниками, служат компаниям ресурсом для анализа, который позволяет осуществлять мониторинг и оценку использования технологии, чтобы обеспечить ее соответствие потребностям клиентов [Ranjan, Read,2016]. Было показано, что ожидания клиентов реализуются через взаимодействие с цифровыми помощниками, т. е. технологию можно рассматривать как залог устойчивости бизнеса. В свою очередь цифровые помощники могут применяться для получения актуальной информации и более эффективного выполнения важных задач [Brilletal.,2019].

Ограничения и дальнейшие исследования

В настоящем исследовании применение цифровых помощников проанализировано лишь в терминах параметров интерактивности (управляемость, синхронность и двунаправленность) и общей удовлетворенности пользователей. В результате вне рассмотрения осталась сравнительная оценка производительности тех или иных брендов цифровых помощников, хотя ожидания пользователей и модели реализации интерактивных функций могут различаться в зависимости от компании-разработчика. В частности, языковые различия при двусторонней коммуникации с этими устройствами пока не позволяют адаптировать их к предпочтениям конкретных пользователей. Перспективным направлением дальнейших исследований стало бы изучение марок производителей цифровых помощников для получения более полного представления о роли интерактивности в вопросе воспринимаемой производительности устройств.

Наша выборка была ограничена лишь активными пользователями цифровых помощников, в том числе недавними. Бывшие пользователи, по той или иной причине отказавшиеся от эксплуатации устройств, оказались за пределами обследования, в результате чего оно приобрело чрезмерно эксклюзивный характер, а ряд предикторов воспринимаемой производительности цифровых помощников и удовлетворенности пользователей проанализированы не были. В ходе дальнейших исследований целесообразно было бы изучить преданность и лояльность пользователей, а также факторы, побуждающие их отказаться от цифровых помощников, что позволит расширить возможности последних. Наконец, на результаты исследования производительности (имидж, высокий уровень доверия, обеспечение конфиденциальности пользователей) повлияло включение в анализ лишь таких известных брендов, как SamsungBixby, GoogleAssistantи AppleSiri. В развитие нашей работы можно было бы подробно остановиться на других марках цифровых помощников, которые не занимают господствующих позиций на рынке приложений ИИ.

Библиография

Acquisti A., Brandimarte L., Loewenstein G. (2015) Privacy and human behavior in the age of information // Science. Vol. 347. P. 509-514.

Akbari M., Salehi K., Samadi M. (2015) Brand heritage and word of mouth: The mediating role of brand personality, product involvement and customer satisfaction // Journal of Marketing Management. Vol. 3. № 1. P 83-90.

Alpaydin E. (2014) Introduction to machine learning. Cambridge, MA: MIT Press.

Anderson J.C., Gerbing D.W (1988) Structural equation modeling in practice: A review and recommended two-step approach // Psychology Bulletin. Vol. 103. P 411-423.

Baier D., Rese A., Roglinger M. (2018) Conversational user interfaces for online shops? A categorization of use cases. Paper presented at the 39th International Conference on Information Systems (ICIS), 13-16 December 2018, San Francisco, USA.

Belanger F., Xu H. (2015) The role of information systems research in shaping the future of information privacy // Information Systems Journal. Vol. 25. № 6. P 573-578.

Bhatt A. (2014) Consumer attitude towards online shopping in selected regions of Gujarat // Journal of Marketing Management. Vol. 2. № 2. P 29-56.

Bittner E., Oeste-Reifi S., Leimeister J.M. (2019) Where is the bot in our team? Toward a taxonomy of design option combinations for conversational agents in collaborative work. Paper presented at the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences, January 8-11, Maui, Hawaii, USA.

Blattberg R.C., Deighton J. (1991) Interactive marketing: Exploiting the age of addressability // Sloan Management Review. Vol. 33. № 1. P. 5-14.

Bretz R. (1983) Media for Interactive Communication. Beverly Hills, CA: Sage.

Brill T., Munoz L., Richard J. (2019) Siri, Alexa, and other digital assistants: A study of customer satisfaction with artificial intelligence applications // Journal of Marketing Management. Vol. 35. № 15-16. P 1401-1436.

Cho C.-H., Leckenby J.D. (1997) Internet-related programming technology and advertising // Proceedings of the Annual Conference of the American Academy of Advertising / Ed. M.C. Macklin. Cincinatti, OH: American Academy of Advertising. P 69.

Cohen J., Cohen P, West S., Aiken L. (2003) Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Coyle J.R., Thorson E. (2001) The effects of progressive levels of interactivity and vividness in web marketing sites // Journal of Advertising. Vol. 30. № 3. P. 65-77.

Davis F.D., Bagozzi R.P, Warshaw PR. (1989) User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models // Management Science. Vol. 35. № 8. P 982-1003.

Ejdys J. (2018) Building technology trust in ICT application at a University // International Journal of Emerging Markets. Vol. 13. № 5. P. 980-997.

Ejdys J., Ginevicius R., Rozsa Z., Janoskova K. (2019) The Role of Perceived Risk and Security Level in Building Trust in E-Government Solutions // Ekonomie a Management. Vol. 22. P 220-235. DOI: 10.15240/tul/001/2019-3-014.

Fitzgerald K. (2019) In the `Opt-In' data economy, consumer confidenceis key. Режимдоступа: https://www.forbes.com/sites/ forbestechcouncil/2019/01/16/in-the-opt-in-data-economy-consumer-confidence-is-key/#7410e4736634, датаобращения15.02.2020.

Fornell C., Larcker D.F. (1981) Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error // Journal of Marketing Research. Vol. 18. № 1. P 39-50.

Fortin D.R., Dholakia R.R. (2005) Interactivity and vividness effects on social presence and involvement with a web-based advertisement // Journal of Business Research. Vol. 58. № 3. P 387-396.

Ghose S., Dou WY. (1998) Interactive functions and their impacts on the appeal of internet presences sites // Journal of Advertising Research. Vol. 38. № 2. P. 29-43.

Giese J.L., Cote J.A. (2000) Defining consumer satisfaction // Academy of Marketing Science Review. Vol. 1. P 1-24. Режим доступа: https://www.proserv.nu/b/Docs/Defining%20Customer%20Satisfaction.pdf, дата обращения 18.11.2019.

Ha L., James E.L. (1998) Interactivity reexamined: A baseline analysis of early business web sites // Journal of Broadcasting and Electronic Media. Vol. 42. № 4. P 457-469.