Las interacciones entre hombre y ordenador tratan de parecerse a encuentros sociales. Los autores se centran en dos tipos diferentes de esfuerzo percibido, uno por el usuario y dos por el agente de recomendación (Recommendation Agent: RA). En dos estudios empíricos, se testa como estos influyen la calidad percibida del RA. Además se plantean relaciones de moderación incluyendo la familiaridad del usuario como podemos ver en la figura del modelo.
Con el incremento previsto en 2012-2017 del 17% en e-commerce debido al incremento de pedidos (12%) en las páginas en las que se dan recomendaciones surge la necesidad de estudiar este fenómeno.
Las recomendaciones de la gente son más precisas a la hora de la toma de decisiones de los consumidores, proporcionando una reducción del esfuerzo en la búsqueda de la alternativa ideal (Gretzel y Fesenmaier, 2006). El esfuerzo se define como el uso total de los recursos necesarios para completar una tarea (Johnson y Payne, 1993). Reducir el esfuerzo es el mejor predictor para incrementar el gasto y la intención de recomprar (Dixon et al., 2010).
Los usuarios tienden a antropomorfizar los RA y resuelven esa interacción con un comportamiento similar al de un evento social. Así, el uso de un RA requiere un esfuerzo del usuario (user effort) además del esfuerzo que realiza el RA (RA effort). En este sentido los autores trabajan con dos tipos de RA: uno tipo filtro y otro basado en los inputs del usuario. La calidad percibida del RA, se considera esencial como señal de la satisfacción del usuario, generando la disposición a volver a usar ese agente de recomendación.
El esfuerzo puede ser considerado como un coste (principle of least effort) o como una inversión que mejore y proporcione la elección adecuada. Los individuos valoran más el resultado justificando el esfuerzo puesto para conseguirlo. Algunos estudios demuestran que la reducción del esfuerzo es el objetivo principal de los usuarios, especialmente cuando buscan la mejor opción posible (Lee y Benbasat, 2011).
La calidad del RA (RA Quality) se define como la habilidad para elegir mejor las preferencias y ahorrar el esfuerzo necesario para generar las recomendaciones. De esta forma, los usuarios creen que cuanto mayor es el esfuerzo del RA mayor es su contribución al objetivo que persiguen.
Es necesario señalar que en base a la teoría de la equidad en cualquier interacción social, los actores se preocupan por sus inputs y outputs pero también por la limpieza en la distribución relativa de los recursos entre ambos. Mayores percepciones de equidad mejoran la satisfacción, incrementan el valor psicológico del resultado y motivan e incrementan la disposición a poner más esfuerzo en la interacción. Principio de reciprocidad: los individuos son recíprocos con los beneficios que reciben de otros en los encuentros sociales, asegurando así un intercambio de valor mutuo.
La familiaridad del usuario se define como el incremento de comprensión de cierta entidad basado en previas interacciones (Kornick y benbasat, 2006). Tiene la habilidad de reducir el esfuerzo para una tarea, así como el esfuerzo percibido para completarla (Murray y Häubl, 2009).
Os presento a continuación la relación de hipótesis sugeridas por los autores:
H1. El esfuerzo percibido del usuario reduce la calidad percibida del agente de recomendación
H2. El esfuerzo percibido del agente de recomendación aumenta la calidad percibida del agente de recomendación.
H3. El esfuerzo percibido del agente de recomendación modera negativamente (atenúa) la relación negativa entre el esfuerzo percibido del usuario y la calidad percibida del agente de recomendación.
H4. Existe un efecto interacción a tres entre la familiaridad del usuario y el esfuerzo percibido del usuario y del RA, es decir, cuando la familiaridad del usuario es baja el efecto negativo del esfuerzo del usuario sobre la calidad del RA se reduce, mientras que se incrementa el esfuerzo percibido del RA. Lo contrario ocurre cuando la familiaridad del usuario es alta.
En la parte metodológica encontramos los dos estudios a los que nos referíamos al principio, ambos con diferente tipo de metodología. El primero es un estudio cuasi-experimental para las recomendaciones sobre coches en una web realista, donde el agente de recomendación recoge las preferencias de los usuarios. El segundo por otro lado, es un experimento controlado sobre una página de citas donde se pide a los participantes que seleccionen una serie de atributos, con el fin de controlar el conjunto seleccionado así como el esfuerzo percibido.
El primer estudio se trata de un diseño 2 (alto/bajo esfuerzo percibido del usuario) x 2 (alto/bajo esfuerzo percibido del RA) entre sujetos donde los autores incluyen el esfuerzo percibido por ambas partes en la interacción hombre-ordenador. El segundo estudio es un 2 (alto/bajo esfuerzo del usuario) x 2 (alto/bajo esfuerzo del RA).
Los resultados del estudio son satisfactorios y las conclusiones aportan a mi parecer grandes ideas en el campo. Como contribución estos autores añaden la división del tradicional concepto de esfuerzo desde dos puntos diferentes, el esfuerzo del usuario y el esfuerzo que emplea el agente de recomendación de la página en la que tratemos de adquirir un artículo, tratando la relación de una forma similar en contexto a la de un encuentro social.
Un gran artículo con algunas erratas en la indicación de las tablas y figuras que desmerecen el trabajo, aunque no lo empañan. Espero que disfrutéis como yo con su lectura, y añadir que estoy abierto a cualquier comentario, pues creo que la visión de todos y todas es enriquecedora, sobre todo para mí que aún empiezo a moverme por estos temas.
Saludos
Sed felices!!
PD: Hoy es el cumpleaños de mi hermano, el único que tengo, así que va por él.
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