Abbiamo condotto uno studio sperimentale per indagare l’effetto placebo di un messaggio persuasivo generato dall’intelligenza artificiale rispetto a uno scritto da un essere umano, valutando come il tipo di messaggio e di fonte influenzino percezioni e intenzioni comportamentali dei destinatari. Nel primo capitolo vengono delineate le origini e definizioni dell’effetto placebo, i meccanismi psicologici sottostanti (in primis, il ruolo centrale delle aspettative) e le applicazioni in relazione alla tecnologia e contesti di marketing. Seguendo questa linea, il secondo capitolo approfondisce come un messaggio venga elaborato e perché la credibilità della fonte incida sulla persuasione. Si è partiti dall’ELM e dal modello euristico-sistematico, per poi passare agli studi di Hovland e al modello MAIN, e, infine, ai fattori che influenzano la percezione della fonte, fra i quali i bias cognitivi, che possono influenzare il giudizio dei destinatari. Infine, nel terzo capitolo, dopo aver fornito un quadro generale sull’intelligenza artificiale, è stata esaminata la fiducia verso i sistemi di IA ed è stato trattato l’automation bias, per poi concludere con un’analisi dell’IA come fonte persuasiva. Sulla base delle ipotesi e dei risultati, si riflette sul ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi persuasivi e sulle prospettive che apre per la ricerca futura.
Umano o IA? L’effetto placebo nella percezione dei messaggi persuasivi
NIGRO, PAOLO
2024/2025
Abstract
Abbiamo condotto uno studio sperimentale per indagare l’effetto placebo di un messaggio persuasivo generato dall’intelligenza artificiale rispetto a uno scritto da un essere umano, valutando come il tipo di messaggio e di fonte influenzino percezioni e intenzioni comportamentali dei destinatari. Nel primo capitolo vengono delineate le origini e definizioni dell’effetto placebo, i meccanismi psicologici sottostanti (in primis, il ruolo centrale delle aspettative) e le applicazioni in relazione alla tecnologia e contesti di marketing. Seguendo questa linea, il secondo capitolo approfondisce come un messaggio venga elaborato e perché la credibilità della fonte incida sulla persuasione. Si è partiti dall’ELM e dal modello euristico-sistematico, per poi passare agli studi di Hovland e al modello MAIN, e, infine, ai fattori che influenzano la percezione della fonte, fra i quali i bias cognitivi, che possono influenzare il giudizio dei destinatari. Infine, nel terzo capitolo, dopo aver fornito un quadro generale sull’intelligenza artificiale, è stata esaminata la fiducia verso i sistemi di IA ed è stato trattato l’automation bias, per poi concludere con un’analisi dell’IA come fonte persuasiva. Sulla base delle ipotesi e dei risultati, si riflette sul ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi persuasivi e sulle prospettive che apre per la ricerca futura.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14251/4112