Como o processo de elicitação de preferências influencia a aceitação de recomendações de inteligência artificial

• Autor(a) principal: Hirai, S. A.
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3173; https://doi.org/10.31414/ADM.2020.D.131227
• topic: Algoritmos; Inteligência artificial

A adoção ou a aversão à uma recomendação proveniente de um algoritmo é um tema que desperta interesse nos pesquisadores de campos de conhecimentos tão diversos como inteligência artificial, sistemas de informação, marketing ou comportamento do consumidor. No entanto, poucos trabalhos empíricos sobre o comportamento dos indivíduos em relação aos algoritmos estão disponíveis na literatura e pouco se sabe sobre os motivos subjetivos que levam o consumidor a adotar ou rejeitar uma recomendação feita por um agente de inteligência artificial. Estudos apontam que a precisão do algoritmo poderia influenciar a aceitação, diferentes trabalhos indicam que o tipo de tarefa em que se enquadra a recomendação teria influência na aceitação. Porém estes estudos apresentaram uma certa ambiguidade nas conclusões e outros motivos poderiam levar a aceitação da recomendação. A exemplo de outras pesquisas, que apontam para a incompreensão da lógica interna do algoritmo que provocaria a rejeição da recomendação do algoritmo. Por outro lado, existe uma interação inicial entre o algoritmo e o usuário chamado de processo de elicitação de preferências (PEP), estágio pela qual o usuário informa suas preferências e necessidades utilizadas pelo algoritmo na preparação da recomendação, que pode influenciar a aceitação da recomendação. Estudos indicam que este processo de interação influencia a satisfação com a recomendação porque proporciona um sentimento de transparência e relevância na formulação da recomendação, cria uma expectativa de qualidade na recomendação e pode ajudar na compreensão da lógica interna do algoritmo. No entanto foram encontrados poucos experimentos que analisaram o PEP com a satisfação da recomendação e carece de novos estudos empíricos. Outro tema encontrado na literatura mas também pouco explorado refere-se a influência do conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação na satisfação do usuário. Então o PEP influencia na satisfação com a recomendação? O conhecimento subjetivo do usuário atenua ou acentua a aceitação da recomendação? Dessa forma, os principais objetivos deste trabalho são estudar se o processo de elicitação de preferências (PEP) influencia a satisfação com a recomendação bem como se o conhecimento do indivíduo sobre o domínio da recomendação exerce uma influência na satisfação do consumidor. Para atingir estes objetivos, realizou-se um experimento exploratório que manipulou distintos PEPs, considerando o nível de conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação. A análise do PEP isoladamente demonstrou efeitos marginalmente siginificativos, entretanto quando analisado em conjunto com o conhecimento sobre o domínio, os resultados indicam diferenças significativas na satisfação. Assim foi possível verificar a influência do PEP com o conhecimento subjetivo na satisfação do usuário. Portanto esta pesquisa exploratória contribuiu para a literatura não somente com novas aprendizagens sobre o processo de elicitação de preferências per se, mas também com novos estudos envolvendo o PEP e o conhecimento subjetivo sobre o domínio da recomendação. Ao mesmo tempo a pesquisa colabora com a prática no mundo corporativo, no sentido de trazer novas ideias para que empresas aprimorem seus PEPs em funcionamento ou desenvolvam novas estratégias que proporcionem uma maior satisfação para os consumidores