When Source Meets Evidence: The Effects of Recommender Type (AI vs. Human) and Evidence Type on Message Credibility and Behavioral Intentions
인문사회기초연구 · 박사과정생연구장려금지원사업
2026년
2340063381
교육부
한국연구재단
부산대학교
이연지
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,000만원
1,000만원
기초연구
대학
부산광역시
... 주체(recommender)로 자리 잡고 있다 (Tully et al., 2025). 최근 온라인 플랫폼과 디지털 서비스 환경에서는 AI 기반 추천 시스템이 제품이나 정보를 제안하는 방식으로 소비자와 ... 일화적 근거로 구분해 왔으며(Hoeken & Hustinx, 2009), 통계적 근거는 수치와 데이터를 통해 객관성과 일반화 가능성을 강조하는 반면 일화적 근거는 개인 경험과 사례를 통해 정서적 ...
... 인공지능(AI)은 소비자의 판단과 선택에 영향을 미치는 주요 추천 주체로 확산되고 있다. 특히 온라인 플랫폼에서 AI 추천 시스템은 제품 및 정보 제안 과정의 핵심 메시지 소스로 기능한다. 그러나 기존 ... 일화적 근거로 구분되며(Hoeken & Hustinx, 2009), 통계적 근거는 수치와 데이터를 통해 객관성과 일반화 가능성을 강조하는 반면, 일화적 근거는 개인 경험과 사례를 통해 공감과 ...
본 연구는 AI 기반 커뮤니케이션 환경에서 메시지 설득 효과를 설명하는 이론적 틀을 확장한다는 점에서 중요한 학술적 의의를 지닌다. 기존 연구가 주로 인간 소스를 중심으로 메시지 설득 과정을 설명해 왔다면(Hovland et al., 1953; Hovland Greene Longoni De Wit et al., 2008).아울러 본 연구는 AI 커뮤니...