以沉浸理論觀點探討建立個人化推薦系統再使用意圖與採用建議為決策依據意圖之前置因素與調節因素

使用者能運用個人化推薦系統以提升決策品質，因為它們可以協助使用者降低資訊超載與搜尋複雜的問題。相關文獻大都從理性思考角度，提出建立個人化推薦系統的信任與資訊有用性的決定因素。文獻亦提到操作樂趣會提升使用意圖。樂趣是使用者進行線上活動的關鍵因素。但較少文獻提及如何讓使用者在操作過程中感到樂趣。文獻亦著重探討如何提升再使用意圖，但是讓使用者採用這些建議直接用來決策才是線上推薦系統的最終目的。因此本研究提出兩年期計畫來探討這兩個議題。第一年，本研究探討如何讓使用者在操作過程中產生沉浸，建立對推薦系統正面的看法，進而願意再使用推薦系統。根據沉浸理論，使用推薦系統過程中，任務挑戰與個人技術的高度平衡是產生沉浸的關鍵因素。本研究認為再使用意圖與採納建議為決策依據意圖對使用者的意義是不同的，且對於網路零售商與網站經營者所帶來的效益亦不同。因此，本研究將根據第一年的研究結果，提出兩個資訊線索得以讓使用者從再使用階段進階到採用推薦系統建議來進行決策階段。這兩個資訊線索的效用會依使用者對產品相關知識的了解程度而有所不同。本研究將採用多因子實驗設計來進行資料收集，並依據資料分析的結果提出理論與實務上的建議。

系統編號:PB10007-1218
原計畫編號:NSC100-2410-H182-005