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Entendiendo la Intención de Continuación para el Ancla de Noticias de Inteligencia Artificial: Basado en la Teoría de Confirmación de Expectativas

Autores: Huang, Yuke; Yu, Zhiyuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Entendiendo la Intención de Continuación para el Ancla de Noticias de Inteligencia Artificial: Basado en la Teoría de Confirmación de Expectativas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Sistemas

Palabras clave

Metaverso
Industria meta-humana
Interacciones humano-IA
Inteligencia artificial
Presentadores de noticias
Usuarios en línea

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El Metaverso acelera el desarrollo de la industria meta-humana y las interacciones humano-IA tanto en medios de comunicación tradicionales como en plataformas en línea. Como una aplicación típica de meta-humano, los presentadores de noticias de inteligencia artificial (IA) se han utilizado gradualmente para informes de programas en lugar de locutores en China. En este documento, a través de la teoría de confirmación de expectativas, establecemos un modelo conceptual que consiste en antropomorfismo percibido (ANT), inteligencia percibida (PI), atractivo percibido (PA), novedad percibida (PN), calidad de la información (IQ), confirmación de expectativas (CE), confianza (TRU) y satisfacción (SAT) para explorar la intención continua (CI) de ver noticias reportadas por presentadores de IA entre los usuarios en línea. Aprovechando una muestra de 598 cuestionarios elegibles, se emplea el modelo de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales y los resultados muestran que la intención continua holística hacia el presentador de noticias de IA es positiva pero no robusta. Un análisis adicional indica que SAT, PI y TRU pueden predecir CI directamente, mientras que CE, ANT y PA se asocian con CI a través de la mediación de la satisfacción. Además, la confianza y la satisfacción actúan como mediadores en serie entre IQ y CI. No hay una relación directa entre CE y CI, ANT y CI, y PN y SAT. Sin embargo, el género del usuario y la experiencia previa pueden moderar las relaciones de ANT y CI y PN y SAT, respectivamente. Se puede ver que el modelo propuesto puede explicar el 80.1% de la varianza en CI. Las implicaciones están destinadas a proporcionar referencias para la futura comercialización de presentadores de noticias de IA.

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