“您好，AI算法批准了您的申请”

点击上方“营销营”，关注本公众号越来越多的公司使用算法来做出与客户相关的决策。例如，使用算法来决定哪些申请人应该获得贷款，或者哪些消费者有资格成为企业会员。这时，消费者处于决策接受者的地位。那么，在不同的决策结果下（消费者被接受vs.被拒绝），企业使用人类决策者还是算法决策者会让消费者对企业更有好感呢？大多数研究关注消费者对算法和人类作出的决策的反应，认为无论决策结果如何，与算法相比，消费者对人类做出的决策的反应都更积极。来自伊拉斯姆斯大学的Gizem Yalcin、伊利诺伊大学的Sarah Lim、伊拉斯姆斯大学的Stefano Puntoni和康奈尔大学的Stijn M.J. van Osselaer却在本研究中得出不一样的结论：当算法（vs.人类）决策者做出有利于消费者的决策时，消费者的态度不那么积极；而当做出不利决策时，决策者类型对消费者态度的影响无差异。这是因为，当结果为有利时，消费者更容易向内归因由人类（vs.算法）提供的有利决策结果。但当结果为不利时，无论决策者类型如何，消费者都倾向于向外归因不利决策结果。算法作出的决策算法是计算机执行任务时需要遵循的一组步骤。算法的广泛应用促使人们开始对比算法和人类作出的决策。现有的研究表明，消费者认为算法决策者和人类决策者有不同的优劣势。例如，与人类相比，算法决策者被认为更客观、更不真实、道德性更低等。此外，也有研究考察了消费者在算法和人类决策者之间的选择，并发现了消费者会对算法产生厌恶。例如，消费者不愿意使用算法预测股票价格、寻求医疗建议、预测人们的表现等。同时算法厌恶也因情境因素而异，例如，消费者更不愿意使用算法进行主观（vs.客观）任务，更不愿意采纳算法推荐的享乐型（vs.实用型）产品。决策者类型与不同决策结果的归因消费者经常对事件和行为背后的原因做出推断，并将其归为内部或外部原因。归因理论认为，人们往往将有利结果归因于自己（即内部归因），而将不利结果归因于外部因素（即外部归因）。在营销研究中，归因理论常被用来解释消费者对公司绩效的看法、对其他消费者的行为以及自己的行为的看法。在本文的情景中，与算法相比，当决策是由人类做出时，消费者可能会更容易作出内部归因。这是因为消费者通常根据个人特征（如能力、态度）来定义自己，这些特征使他们感到自己是独特的。而与只能依靠数据和统一的代码来识别消费者特征的算法决策者相比，人类决策者被认为更善于考虑个体的独特特征。因此消费者认为，人类做出的有利决策更能反映他们的独特和优越感（例如，“我的申请是因为我是谁而被接受的”），这时他们更容易对人类做出的有利决策做出强烈的内部归因。相比之下，接受不利决策的消费者更有可能做出外部归因，因为无论决策者是人类还是算法，消费者都会指责决策者做出了不利的决策，但原因可能不同。例如，消费者可能会指责算法决策者忽视了自己的独特性，或者指责人类决策者不够客观。实验实验1a中，作者设计了2（决策者类型：算法vs.人类）×2（决策结果：有利vs.不利）的组间实验，以“申请加入俱乐部”为背景。结果如下图所示，表明：与被人类审核者批准加入俱乐部相比，被算法审核者批准加入俱乐部的参与者对俱乐部持有更少的积极态度。当参与者的申请被拒绝时，决策者类型对消费者态度的影响无差异。实验1b以“申请商业贷款”为背景，消除了社交因素的影响，同时测量了消费者的口碑，结果和实验1a相似。实验2采用田野实验证明了上述结论，同时通过将参与者注意力引导到决策者类型上来排除了“对不利信息的忽视”的替代解释。实验3a和3b将实验背景设置在有利决策的条件下，证明消费者在算法决策者情况下对企业的态度比人类决策者和不知道决策者类型的情况下都要差。实验4和实验5检验了归因的中介作用，发现当消费者无法自我归因，即当消费者得知有利的决策结果不是基于个人特征时（例如决策是随机做出的），决策者类型对消费者态度的影响也会无差异。实验6证明当参与者进行外部归因时，决策者类型对参与者态度的影响无差异。实验7加入了“人类在旁监督算法决策”的情况，发现仍然是当人类（vs.算法、人类在旁监督算法）作出有利决策时，参与者对公司的态度更积极，排除了社会存在的替代解释。实验8证明了将算法拟人化可以减轻算法决策者的负面影响。营销人，你会怎么做？管理者往往担心采用算法来做决策会加剧消费者对不利决策结果的负面态度。然而本文研究结果表明，当决策结果不利时，算法决策者和人类决策者对消费者态度的影响并无显著差异；当决策结果有利时，消费者更偏好人类做出的决策，因为这使他们认为自己的独特性得到了关注。因此，当通知不利结果时，管理者不必担心算法会加剧消费者的负面态度；当通知有利结果时，即便是算法做的决策，管理者也可以通过强调他们关注到了消费者的独特性而提高消费者态度的积极性。此外，根据本文的研究结论，将算法拟人化也能提高算法决策者做出有利决策后消费者的态度。因此，管理者可以提高算法的拟人化程度，例如给算法赋予人类名字、人类头像等，以进一步提高消费者的积极态度。作者信息曾仟怡武汉大学经济与管理学院市场营销专业硕士研究生编辑：邓茜（武汉大学经济与管理学院硕士研究生）每周二更新原创营销科普文章敬请持续关注！营销营传播市场营销学知识搭建理论与实践的桥梁推动营销科学化进程长按二维码关注参考文献Yalcin G, Lim S, Puntoni S, et al. Thumbs up or down: Consumer reactions to decisions by algorithms versus humans[J]. Journal of Marketing Research, 2022, 59(4): 696-717.长按二维码关注我们本文已申请原创保护，版权归属营销营。如需转载，请联系我们。邮箱：orange_xulan@163.com