Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAraştırma, öneri kaynağının tüketici davranışlarını nasıl etkilediğini açıklamada algılanan uzmanlık ve güven değişkenlerinin ardışık rollerini ortaya koyarak turizm ve yapay zekâ literatürüne katkı sunmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Yapay zekâ teknolojilerinin turizm sektöründe yaygınlaşmasıyla birlikte yapay zekâ tabanlı önerilere yönelik tüketici algıları önemli bir araştırma konusu hâline gelmiştir. Bu araştırmanın amacı, seyahat önerilerinde kaynak türünün (insan veya yapay zekâ) algılanan uzmanlık, güven ve rezervasyon niyeti üzerindeki etkilerini incelemektir. Bu kapsamda Birleşik Krallık’ta yaşayan 206 katılımcıyla senaryo temelli deneysel bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Katılımcılar insan kaynaklı veya yapay zekâ destekli seyahat önerisi senaryolarından birine rastgele atanmış ve elde edilen veriler Hayes’in PROCESS Macro Model 6 yaklaşımı kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonuçları, insan kaynaklı önerilerin yapay zekâ destekli önerilere kıyasla algılanan uzmanlık, güven ve rezervasyon niyeti üzerinde daha etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bu etkinin doğrudan değil, algılanan uzmanlık ve güvenin oluşturduğu sıralı bir mekanizma aracılığıyla gerçekleştiği belirlenmiştir. Araştırma, öneri kaynağının tüketici davranışlarını nasıl etkilediğini açıklamada algılanan uzmanlık ve güven değişkenlerinin ardışık rollerini ortaya koyarak turizm ve yapay zekâ literatürüne katkı sunmaktadır.
Abstract
With the growing use of artificial intelligence technologies in the tourism sector, consumer perceptions of AI-based recommendations have become an important research topic. The aim of this study is to examine the effects of recommendation source type (human or artificial intelligence) on perceived expertise, trust, and booking intention in travel recommendations. For this purpose, a scenario-based experimental study was conducted with 206 participants residing in the United Kingdom. Participants were randomly assigned to either a human-generated or an AI-generated travel recommendation scenario, and the data obtained were analysed using Hayes' PROCESS Macro Model 6 approach. The results reveal that human-generated recommendations are more effective than AI-generated recommendations in terms of perceived expertise, trust, and booking intention. This effect was found to occur not directly, but through a sequential mechanism formed by perceived expertise and trust. By demonstrating the sequential roles of perceived expertise and trust in explaining how recommendation source affects consumer behaviour, this study contributes to the tourism and artificial intelligence literature.