Perché l'effetto di Bandwagon batte i consigli di esperti umani e AI

I consigli degli esperti di intelligenza artificiale possono avere la stessa influenza degli esperti umani.

Sia i portatori umani che robot di cattive notizie possono scoprire, tuttavia, che perdono influenza quando le loro opinioni negative vanno contro una folla positiva, secondo un nuovo studio.

I ricercatori hanno scoperto che le macchine che generano raccomandazioni o gli esperti di intelligenza artificiale hanno avuto la stessa influenza degli esperti umani quando gli esperti di intelligenza artificiale hanno raccomandato quale foto un utente dovrebbe aggiungere al proprio profilo aziendale online.

Ma sia l'IA che gli esperti umani non sono riusciti a muovere le opinioni se il loro feedback è stato negativo e sono andati contro l'opinione popolare tra gli altri utenti, afferma S. Shyam Sundar, professore di effetti mediatici nel Donald P. Bellisario College of Communications, condirettore dei Media Effects Research Laboratory e una consociata dell'Institute for Computational and Data Sciences (ICDS) presso Penn State.

I risultati potrebbero mostrare che ci sono momenti in cui l'opinione della folla, chiamata anche effetto carrozzone, può battere le opinioni degli esperti, siano essi di intelligenza artificiale o umani, dice Sundar.


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Sia gli esperti di intelligenza artificiale che gli esperti umani con una valutazione positiva su un'immagine del profilo aziendale sono stati in grado di influenzare la valutazione della foto da parte degli utenti, afferma. Tuttavia, se la fotografia non piaceva agli esperti e la folla ne offriva una valutazione positiva, l'influenza degli esperti diminuiva.

Poiché le persone utilizzano sempre più i social media per cercare feedback, gli spunti che suggeriscono opinioni di esperti e l'effetto del carrozzone possono essere fattori importanti nell'influenzare le decisioni, secondo il primo autore Jinping Wang, dottorando in comunicazione di massa.

"Al giorno d'oggi, ci rivolgiamo spesso a piattaforme online per opinioni di altre persone, come i nostri colleghi ed esperti, prima di prendere una decisione", afferma Wang. “Ad esempio, potremmo rivolgerci a quelle fonti quando vogliamo sapere quali film guardare o cosa fotografie per caricare su piattaforme di social media ".

Gli esperti di IA sono spesso meno costosi degli esperti umani e possono anche lavorare 24 ore al giorno, il che, suggerisce Wang, potrebbe renderli interessanti per le aziende online.

I ricercatori hanno anche scoperto che lo stato del gruppo dell'IA - in questo caso, è stata designata l'origine nazionale - non sembrava influenzare l'accettazione da parte di una persona della sua raccomandazione. Negli esperti umani, tuttavia, un esperto di origine nazionale simile che offriva una valutazione negativa di una fotografia tendeva ad essere più influente di un esperto umano di un paese sconosciuto che offriva una valutazione negativa simile di una fotografia.

Mentre i risultati che suggeriscono lo stato del gruppo potrebbero non influire sul fatto che una persona valuti il ​​giudizio degli esperti di intelligenza artificiale suona come una buona notizia, Sundar suggerisce che lo stesso pregiudizi culturali potrebbe essere ancora al lavoro nell'esperto di intelligenza artificiale, ma potrebbero essere nascosti nei dati di programmazione e formazione.

"Può essere sia buono che negativo, perché tutto dipende da ciò che dai da mangiare all'intelligenza artificiale", afferma Sundar. "Sebbene sia positivo avere fiducia nella capacità dell'intelligenza artificiale di trascendere i pregiudizi culturali, dobbiamo tenere presente che se si allena l'IA su immagini di una cultura, potrebbero fornire raccomandazioni fuorvianti su immagini destinate all'uso in altri contesti culturali".

I ricercatori hanno reclutato 353 persone attraverso un servizio di crowdsourcing online per prendere parte allo studio. I ricercatori hanno selezionato casualmente i partecipanti per visualizzare uno screenshot di un sito Web che offriva consigli agli utenti per le loro foto del profilo aziendale.

I ricercatori hanno anche detto ai partecipanti che il sito Web ha permesso il feedback di altri utenti della piattaforma, oltre a esperti esperti. Le schermate rappresentavano le varie condizioni studiate dai ricercatori, incluso se i valutatori esperti fossero umani o AI; se il loro feedback è stato positivo o negativo; e se la fonte del valutatore provenisse da un'identità nazionale simile, diversa o sconosciuta.

In futuro, i ricercatori hanno in programma di studiare le dinamiche di gruppo di influenza più approfonditamente ed esaminare se il genere dell'esperto gioca un ruolo nell'influenzare l'opinione.

La ricerca appare I computer in Human Behavior.

studio originale

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