Resumen de The interaction with virtual assistants as applications of the Artificial Intelligence: from the utilitarian to emotional dimension

Álvaro Saavedra Montejo

• español

  Esta tesis se centra en el estudio de la interacción de los consumidores con los asistentes virtuales, analizando las formas de interacción posibles: voz, texto y gestos. El comportamiento de los consumidores es crucial en marketing, y la llegada de los asistentes virtuales requiere examinar las diversas formas de interacción. La tesis inicia con un enfoque utilitario y progresa hacia los aspectos sociales y emocionales de la interacción. En el Capítulo 1 se investiga la importancia de la calidad de la interacción y la respuesta de los asistentes de voz como principales antecedentes de los beneficios utilitarios, así como la privacidad percibida y la intención de uso continuado. Para esto, se aplica la Teoría de Usos y Gratificaciones, enfocándose en el beneficio utilitario, e incorporando la personalidad innovadora tecnológica del consumidor como variable moderadora. Los resultados muestran que los consumidores innovadores valoran la calidad de la interacción, mientras que los no innovadores priorizan la calidad de la respuesta. El Capítulo 2 examina la diferencia entre el lenguaje social y socioemocional, analizando cómo impactan en las competencias del chatbot (cognitiva, social y emocional), formando una percepción global de su competencia. Este capítulo se basa en el Modelo del Contenido Estereotipado, explicando cómo las personas estereotipan a los chatbots según su competencia. Los resultados demuestran que el lenguaje social es relacional, atractivo y receptivo, con baja implicación emocional, mientras que el lenguaje socioemocional es solidario, empático y compasivo, con alta implicación emocional. Los resultados determinan que el lenguaje social influye en la competencia social del chatbot, mientras que el lenguaje socioemocional afecta su competencia emocional. La competencia cognitiva y social influye en la competencia global, pero la competencia emocional está mediada por la competencia social. Finalmente, en el Capítulo 3 se explora la interacción mediante gestos faciales, utilizando un enfoque exploratorio debido a las innovaciones en Computación Afectiva, que permite comprender y responder a las emociones del usuario. Se analizan las actitudes (afectivas, cognitivas y comportamentales) de los consumidores hacia esta tecnología bajo la Teoría del Comportamiento Planificado, empleando técnicas de neurociencia del consumidor. Los principales resultados muestran la importancia del compromiso y el impacto emocional en la interacción.

• English

  This thesis focuses on the study of consumer interaction with virtual assistants, analyzing the different forms of interaction: voice, text, and gestures. Consumer behavior is crucial in marketing, and the advent of virtual assistants necessitates an examination of diverse interactions. The thesis begins with a utilitarian approach and progresses towards the social and emotional aspects of interaction. Chapter 1 investigates the importance of interaction quality and voice assistant responses as primary antecedents of utilitarian benefits, as well as perceived privacy and intention to continue use. For this, the Uses and Gratifications Theory is applied, focusing on utilitarian benefits, and incorporating consumers' innovative technological personality as a moderating variable. The results show that innovative consumers value interaction quality, while non-innovative consumers prioritize response quality. Chapter 2 examines the difference between social and socioemotional language, analyzing how they impact the chatbot's competencies (cognitive, social, and emotional), shaping a global perception of its competence. This chapter is based on the Stereotype Content Model, explaining how people stereotype chatbots based on their competence. The results demonstrate that social language is relational, engaging, and responsive, with low emotional involvement, while socioemotional language is supportive, empathetic, and compassionate, with high emotional involvement. The results determine that social language influences the chatbot's social competence, while socioemotional language affects its emotional competence. Cognitive and social competence influence global competence, but emotional competence is mediated by social competence. Finally, Chapter 3 explores interaction through facial gestures, using an exploratory approach due to innovations in Affective Computing, which allows understanding and responding to user emotions. Consumer attitudes (affective, cognitive, and behavioral) towards this technology are explored within the framework of the Theory of Planned Behavior, employing consumer neuroscience techniques. The main results highlight the importance of engagement and emotional impact in interaction.