应对行为视角下算法推荐内容相似性对App持续使用的影响

作     者：廖觅燕 方佳明 杨晶晶 Altab Hossin Liao Miyan;Fang Jiaming;Yang Jingjing;Altab Hossin

作者机构：电子科技大学经济与管理学院 成都大学创新创业学院 

出 版 物：《南开管理评论》 (Nankai Business Review)

年 卷 期：2023年第26卷第3期

页      面：178-188,I0032,I0033页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金项目(71571029)资助。 

主　　题：移动App 内容推荐算法 信息茧房 失实交互 AI算法欺骗 

摘      要：App推荐算法在实现用户和推荐内容精准匹配的同时也会导致“信息茧房效应,加剧用户疲惫体验。基于用户应对过程理论,本研究将App用户的失实交互行为视为用户应对推送内容疲惫的一种重要“技术适应,构建了移动App场景下算法推荐内容相似性用户应对模型。通过访谈和多轮问卷调查分析发现,算法推送内容相似性导致的疲惫体验与知觉控制感共同决定了App用户随后采取的应对努力策略。问题聚焦应对正向促进了失实交互行为,而情绪聚焦应对则对失实交互行为具有负面影响。失实交互行为中介了问题聚焦应对与情绪聚焦应对行为对用户App持续使用的影响。研究结果打开了用户疲惫体验与产品持续使用之间的理论黑箱,丰富和拓展了现有在线用户疲劳感研究和用户适应应对理论。研究结果对移动端推荐系统的开发与改进具有实践参考价值。