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题名异质性购买情境下算法推荐解释框架的匹配效应研究
被引量：1
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作者
杨炳成
吴继飞
于洪彦
陈建兰
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机构
贵州财经大学工商管理学院
中山大学马克思主义学院
中山大学管理学院
广东工贸职业技术学院经济贸易学院跨境数字营销系
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出处
《南开管理评论》
北大核心
2025年第2期151-163,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(72302063、72002225)资助。
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文摘
可解释性是揭开算法决策“黑箱”的关键方法,也是提升消费者采纳及促进有效人机交互的重要手段。为此,本文从算法可解释性与购买情境匹配角度,通过四项实验探讨了不同购买情境下算法推荐解释框架的匹配效应及其中介机制与边界条件,结果发现:(1)在不同购买情境下,算法推荐解释框架对消费者采纳意愿的影响具有匹配效应,即对于体验购买,消费者更愿意采纳基于用户(vs.产品)的算法推荐解释框架;对于实物购买,消费者更愿意采纳基于产品(vs.用户)的算法推荐解释框架。(2)如上效应受到加工流畅性的中介作用,即购买情境与算法推荐解释框架匹配(vs.不匹配)时,能够诱发消费者更高的加工流畅性,进而导致更高的采纳意愿。(3)该匹配效应受到决策风格的调节作用,即对于最优型决策主导的个体,在实物(vs.体验)购买情境下,算法推荐解释框架的匹配效应存在(vs.被抑制);对于满意型决策主导的个体,在体验(vs.实物)购买情境下,算法推荐解释框架的匹配效应存在(vs.被抑制)。本文从可解释性与购买情境匹配角度丰富了算法推荐系统及体验购买与实物购买的理论研究,并为企业有效运用解释策略提升算法推荐效果提供了管理启示。
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关键词
算法推荐
解释框架
体验购买
加工流畅性
决策风格
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Keywords
Algorithm Recommendation
Explanation Framework
Experiential Purchases
Processing Fluency
Decision-making Style
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F274
[经济管理—企业管理]
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