人工智能和工业4.0产品对消费者行为的影响：荟萃分析及展望

可持续运营与计算机3（2022）218人工智能和基于工业4.0的产品对消费者行为特征的影响：基于荟萃分析的综述Sameen Khana，Sarika Tomara，Maryam Fatimab，Mohd Zaheen Khanc，a印度新德里Jamia Millia Islamia社会工作系b印度新德里Jamia Millia Islamia商业研究系c印度勒克瑙工程技术学院机械工程系，邮编：226021aRT i cL e i nf o保留字：Meta分析人工智能工业4.0，消费者行为，购买验收必须确认a b sTR a cT在现代，使用人工智能（AI）和工业4.0的计算机已经被接受，因为它在可再生能源领域的应用，从而优化了设备的成本和效率。尽管其重要性，但过去缺乏全面的文献报道，强调其与市场上消费者行为（CB）的关系，考虑到现代女性在可持续能源领域的地位。10项研究的结果显示，生理、社会、个人和经济方面对女性消费者行为的影响很大，包括对购买意愿、接受程度和认可需求的感知。目前的审查文件是第一个突出强调规定可持续能源领域人工智能与消费者行为特征之间关系的重要性的独特审查。本文综合了以前的发现，通过开发一个模型与荟萃分析的帮助。审核和组织程序同时得到验证。最终，审查结果规定了购买面积的意向，这对于建立和保持健康的态度至关重要消费者对女企业家和工业4.0的看法。今后，这一审查将建立一个路线图，为研究人员提供技术信息，从而指导收集技术信息和分析在可持续性和可持续发展中的应用。本文旨在提高我们的专业知识，同时发展消费者行为和基于计算机的可再生能源技术之间的可行关系，通过解决不同的问题，在家里的机器人的实施和概述未来的实验调查计划。1. 介绍我们生活的世界不断渴望先进、自力更生和自我装备的技术。这个世界同时也希望技术能够获得更高的生产力，升级的效率和加强涉及人工智能和工业4.0相关产品的各个行业之间的竞争[8，46，50]。消费者不断寻求关于当今世界配备人工智能的不同商品的预先存在的知识和数据，以提高和增强他们的购买能力。人工智能的实施已广泛应用于从工程到管理的所有领域，因为这些设备以最少的输入提供有效的输出[22，48]; Bughin等人， 2017;[58];[57]. 在当代，技术的使用越来越多，人工智能和机器人的使用已经在各种商业和公司中找到了自己的方式，如生产、工程、航运、金融、医院、农业、营销等。这导致了商业模式的全面变化。老化和处理（Dauth等人，2016年）[11]。目前的趋势表明，人工智能与人类之间的互动正在大幅增加。这使得相当多的观众能够利用机器人等人工智能产品，这些产品可以在我们的日常生活中使用（Ryan，2016）。因此，这种受欢迎程度导致了工业机会的大量增加。在接下来的几年里，人工智能的应用将增加到被描述为第四次工业革命的增强水平[34]。这将反过来影响经济，对社会产生重大影响。不管消费者对人工智能和机器人的使用有什么负面或正面的假设，他们都是为了更长远的发展。此外，在业务设置中实施人工智能也可能比其他竞争对手更具优势，突出了系统中任何明显的漏洞，确保了精确的业务决策，从而进一步改善了客户体验[12]。在最近的一次评估中，大约75%的工人阶级员工在各自的领域选择了基于AI的模型[55]。因此，公司、企业和通讯作者：李博士Zaheen Khan，工程技术学院机械工程系，勒克瑙，226021，印度电子邮件地址：zhnkhan4@gmail.com（M.Z. Khan）。https://doi.org/10.1016/j.susoc.2022.01.009接收日期：2021年10月30日;接收日期：2022年1月27日;接受日期：2022年1月30日2022年1月31日在线提供2666-4127/© 2022作者。由Elsevier B.V.代表KeAi Communications Co.出版，这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）可在ScienceDirect上获得目录列表可持续运营和计算机期刊主页：http://www.keaipublishing.com/en/journals/sustainable-operations-and-computers/S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218219客户必须适应基于人工智能的世界，以便在不久的将来，消费者可以积极享受这些智能复杂模型带来的好处。第四次工业革命，工业4.0是由高科技发明产生的，这些发明携带了有组织的网络物理系统，即通过制造过程的工程交换实时数据的智能机器[23]。技术的创新和增强使人工智能产品可供消费者使用。我们日常生活中使用的基于人工智能和工业4. 0的产品被识别为消费者带来和使用的技术产品[61]。当前的技术具有筛选和确定消费者可能打算购买特定产品的产品/服务的能力。一个很好的例子是亚马逊提供的Alexa，它可以执行各种功能，如订购杂货，播放您最喜欢的歌曲列表，阅读故事等[33]。然而，这种支持AI的设备可能会通过建议可行和增强的替代方案来影响特定消费者的决策能力，这反过来可能会改变整个购买过程[25]。消费者行为基本上是对相互关系在个体顾客、群体或组织之间选择、购买、使用和处置想法、商品和服务以满足他们的需要和要求。任何产品的消费者行为大致分为四个要素，即：社会，个人，心理和经济[4]。这些元素可以进一步分为亚类。该领域的先前研究已经建立了人工智能产品和CB之间的关系，用于各种参数，如心理和个人。然而，很少有研究报告，描述了经济和社会因素如何影响消费者的购买过程。以往的研究主要集中在知觉、信念和态度等心理因素上。然而，有关消费者行为的各种元素对人工智能产品的影响存在争议。例如，Gursoya等人[20]发现，客户的特征与搜索和体验的AI产品弱相关。而Francisco等人[15]发现，消费者行为在服务环境中对人工智能产品市场的有用性有积极影响。不一致的发现使开发具有挑战性 从以前的研究结果中获得的消费者对各种基于AI的产品的行为的可行模型。然而，当涉及到客户对人工智能产品的不同方面的影响时，结果是混合的。Gursoya等人[20]发现，消费者特征与人工智能产品在搜索和体验方面存在脆弱的联盟。尽管Francisco等人[15]发现，从服务的角度来看，客户行为对市场上人工智能产品的效用有积极的影响。不确定的发现使得很难根据以前的研究发现为不同的人工智能相关商品的客户行为创建一个可行的原型。为了消除应用研究中的不一致性，采用了Meta分析，以提供人工智能产品和消费者行为之间的可行性和可行性关系。荟萃分析已应用于以前的几项研究，但这是第一篇综述文章，其中该分析被应用于评估AI和CB特征之间的关系。 因此，本研究的目的是综合现有研究中的先前发现，通过使用荟萃分析，在单个模型中建立人工智能与工业4.0产品和CB之间的可行关系[30]。荟萃分析通常用于评价一个参数在其子参数上的强度。主要目标是控制是否发生效应;次要目标是提供结果是正的还是负的，最好是获得效应的单独总和估计。因此，本研究的目的是合并先前的研究结果，通过采用荟萃分析在独特的原型中建立AI产品和CB之间的可行关系[36]。荟萃分析可以被规定为一种统计技术，它基本上将来自众多研究的事实和数据合并到一个模型中[13，63]。在不同的研究中，结果可能会有所不同。研究到另一个，从而发展了不同的意见之间的答复。由于这些调查，从研究中得出的结论可能会妨碍依赖性和独立性参数之间的关联的合理性，这些参数无法建立在单一研究的基础上。因此，学者们积极地通过使用元分析来综合多项研究的信息。传统的审查文学的程序已应用于这一目的在过去，但这些审查是典型的主观。此外，这也成为一项乏味的工作 当涉及高比例的受访者时，人工整合调查结果。除了易于对文献进行分组外，荟萃分析软件还有效地将来自相同关系的多项独立研究的各种结果合成为单一估计值，并将许多类似关系的独立研究结果组合为具有更高有效性和可靠性的单一预测值，如结论[18，40]所示。通过应用荟萃分析软件，当代研究将能够提供关于CB的不同特征的综合视图，提供各种CB特征如何相互作用的统一图片，以及对AI产品销售的进一步影响。解读消费者行为及其对人工智能产品的影响，将有助于学者和企业主提高对信息处理的理解，提高他们对数据处理方式的理解，并最终促进销售。对于人工智能产品销售商来说，它将提供一个可行的验证，该验证建立在对基于人工智能产品的消费者行为的明确方面进行全面审查的基础上，这将增强他们的营销活动。这将有助于他们进一步推广他们的营销策略[39]。本综述文章的其余部分按解释的方式进行结构化。首先，建立了文献综述，形成了后续章节中解释的假设发展的基础。其次，介绍了本研究的研究方法，即选择多个研究，最后应用元分析软件re-view manager进行分析。最后，在讨论部分用一个例子解释了假设的结果，最后的结论给出了本研究的理论和实践意义。2. 文献综述和假设发展2.1. 消费者行为消费者行为的特征会影响人工智能产品对购买者的影响和效果。之前的研究调查了人工智能产品对消费者购买意愿[3]、接受度[59]和认可需求[24]的影响。目前的研究发现，对于包含人工智能的产品，上述参数之间的感知和关系影响消费者行为的心理、社会、人员和经济方面。表1显示了消费者行为的特征、定义以及本研究中使用的探索这些属性影响的研究[47]。2.2. 消费者行为在基本人工智能和消费者行为研究中，研究人员发现，心理方面对消费者的购买意愿和可靠的购买行为有积极影响（[6]; Singh等人，2018年）。之前的研究调查了消费者行为与心理行为背景下的购买意图之间的关联[20]，而其他研究则关注人工智能产品如何影响购买者的意图[10，32]。相当多的研究已经预测了心理因素对智能产品购买意愿的有利影响H01：心理因素对购买意愿有正向影响。许多研究报告称，心理特征影响对人工智能产品的接受[59]。对人工智能产品的接受程度解释了客户可能感觉到的程度S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218220表1消费者行为特性研究关系多的研究引用心理心理-购买5[6]; Singh等人，2018; [10，15，20，32]心理接受4 [15，37，53，54，59]心理-需要承认3 [10，15，27，31]Social Social- Intention to Buy 4[15]; Roy等人，2018年; [7，16]Social-Acceptance 4 Spychalska，2018; [3，5，28]个人人员-购买意向4 [15，19，21，61]个人-接受3 [15，26，29，51]经济-承认的必要性5 [1、9、14、15、17]根据其需求购买智能产品[53]。 在最近的一项研究中[37]，动机是心理行为的一个特征，积极影响消费者对智能产品的接受或采用行为[54]。此外，可以说，适当的动机或知识传授技术（如广告）被认为对消费者的心理行为有更大的影响，从而对消费者的接受率有积极的影响。 人工智能服务。因此，我们假设。H02：心理因素对接受有积极的影响。对于买方来说，识别需求常常被描述为最初和最具决定性的一步，如果买方没有意识到问题或需求，通常不会考虑购买产品。在类似的情况下，在根据其需求购买AI产品时，需要了解客户的心理[31]。人工智能产品的消费者服务可以通过在年轻一代中传授适当的学习过程来改变，从而改变客户的传统心理，并鼓励他们在不久的将来更喜欢智能产品[10]。[27]，解释了客户认可需求的重要性，从而改变了对人工智能产品的看法，帮助他们根据自己的需求识别精选产品。H03：心理方面对认知需求有积极的影响。2.3. 消费者行为消费者行为的另一个决定因素是与产品相关的社会方面，它高度影响消费者购买该特定产品的意图。 社会方面反过来对社区或家庭之间的参考起作用，这影响了客户的选择[15]。一个客户从他的圈子里获得对智能产品的积极可信的评价，最终会导致购买产品的积极意图[7，16]。如果评价被认为是有效和诚实的，则在社会群体中提供的产品参考被认为是可靠的（Roy等人，2018年）。阻碍，社会团体发挥了至关重要的作用，如果客户购买产品的积极评价，从而导致以下假设。H04：社会因素对购买意愿有正向影响。一个特定的人的社交偏好可能会影响对特定产品的看法，这可以通过社区中的角色和地位来确定（Spychalska，2018）。角色和地位可以根据人口统计学特征（如性别，年龄，学校水平和职业）或明显的品质（喜好，价值观，信仰）进行区分[3]。例如，在角色和地位的背景下，为了得到接受， 在社区中，顾客经常购买人工智能产品，这可能会使他在社会中得到认可。人们通常会寻找道德和经验，这些经验与他们自己的性格和想法相匹配，这些经验与他们的个性和思想相吻合[5，28];通过社区内的专家进行参考，被认为是真实的，从而对消费者的意图具有积极的影响，导致以下假设。H05：社会因素对接纳有积极影响。2.4. 消费者行为除了社交活动之外，消费者行为的另一个特征是买家的个人方面，这会影响买家对人工智能产品的意图。个人方面又取决于客户的年龄组，这在购买智能智能技术时影响了消费者的感知[19]。年轻的购买者选择智能产品，减少工作量，而老年人则选择不包含智能系统的传统系统[15]。因此，消费者行为的人员方面的年龄分类对人工智能产品的销售产生了积极影响[21，61]，由此可以假设以下假设。H06：个人因素对购买意愿有正向影响个人方面的另一个特征是买家的个性，这在划分和确定理想目标买家时无疑一直是消费者的一个考虑因素[29]。人格展示了控制和模仿特定人对智能AI产品的反应方式的特征[26，51]。社区内的认可和个性增强是人工智能技术的另一个优势，这进一步导致了接受在消费者论坛上。H07：个人方面对接受有积极的影响2.5. 消费者行为对买家经济方面的洞察改善了人工智能产品的消费者-零售商关系[9，17]。 除了产品的基本价格外，十几岁的消费者对政府政策等许多因素都很敏感。过去，政府对人工智能产品的自由政策提高了客户补贴人工智能产品提供的较低税收鼓励消费者测试产品，从而在消费者中提供认可感 [1，14]。这考虑到下面的假设。H08：经济方面对认可需求有积极影响基于上述假设，图1提出了拟议的研究模型（图1）。 1A）。2.6. 工业4.0对消费者的影响使用工业4.0的产品通常被视为服务业中不连续性性别偏见的前景，主要是通过消除女性进入劳动力市场的技术障碍。本综述探讨了技术集中度的提高是否会影响女性参与，特别是分析了现代技术在实际上是男性征服的行业中的整合。具体而言，该分析解释了大规模采用工业4.0的国家中女性消费者的观点[49]。S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218221Fig. 1. 消费者行为的特点。3. 方法3.1. 研究选择图1A. 基于各种假设的研究模型。智能产品在消费者中的地位。后者的研究在解释消费者对人工智能产品的态度方面比前者清晰得多，因此产生了32篇研究文章。最终，包含特定统计数据（赔率）的研究文章研究的主要部分是根据人工智能和消费者行为特征相关研究对积累的数据进行识别和分类。如先前在其他研究领域中所执行的（例如，[38，40]），随后采取了措施。最初，Google Scholar用于搜索关键词，如“人工智能”或“基于人工智能的产品”或“消费者行为”或“物联网”或“消费者行为特征”。所有文章（即，EBSCO，Web of Sci- ence，Scopus），包括这些关键词，用于提供这份审查文件的背景。约100篇研究论文（2000年至2020年）已被识别，并根据其影响力和CB与AI之间的关系进行进一步分类。此外，还专门对突出显示IM的文章进行了重新检索比率、风险比率、相关性和Fishers Z值）用于进一步处理。因此，审查过程所需的论文数量减少到10篇，进一步考虑在下一步进行荟萃分析[56]。3.2. 荟萃分析程序在以前的研究[35，60]中，建立了Meta分析软件，并证明了其在促进各种文献研究的定量总结方面的价值。它是建立不同变量对之间关系的可靠工具，这些变量对在以前的研究文章中被用于假设。变量关系由im-S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218222表2meta分析结果接受2 6.001 3.166 1.152 0.987 0.442 0.475需要得到承认社会购买意愿2 8.919 3.686 1.304 1.206 0.516 0.571接受2 17.419 5.666 1.734 1.575 0.618 0.723个人购买意愿2 50.683 7.940 2.072 2.164 0.734 0.938接受3 45.203 10.437 2.345 2.101 0.724承认的经济需要通过使用早期研究者用来确定的稳健的元分析工具（例如，[40]）。该研究纳入了一项二分变量研究，其中假设被认为是显著的或不显著的。统计模型采用方差分析的逆方法，分析中考虑了随机因素。该软件分析了所有以前的文献，并通过采用不同样本量的因变量和自变量离散集之间的相关系数，在95%置信区间下帮助估计累积相关系数（标准正态偏差（Z值）和方差）[62]。本文采用了类似的策略，包括变量识别和进一步发展一组特定变量之间的关系。不同变量之间关系的有效性在早期采用荟萃分析的研究文章中进行了检查和开发[52]。4. 分析和结论通过应用荟萃分析软件，生成了几个基于统计的性能数据，这些数据预测了不同自变量和因变量对之间的关系。统计分析见下表2。该表包括自变量和因变量之间的关系、研究特定关系的次数、95%置信区间下限和上限水平的累积。从软件中评估的不同变量对的p值表明所提出的假设是显著的。所有假设的累积相关系数均为正值，验证了所提出的假设。在所有的价值观的相关关系之间的经济方面的需要，承认，和个人方面的接受，是更令人信服的相关比其他关系。此外，在假设开发过程中获得的95%置信水平验证了相关值。图2解释了描述获得的平均值（r）的各种对的相关和独立参数之间的相关性。所有的值都是通过综合荟萃分析软件准确地生成的，具有最大的准确性。荟萃分析软件截图显示在图中。3.第三章。5. 讨论先前的研究就人工智能和工业4.0产品对消费者行为的影响提出了混合结论（[15]; Spychalska，2018; [17，29]）。在这项具体的研究中，文献调查中的差异和不一致性通过应用荟萃分析软件来解决，从而提供了一些关于人工智能和工业4.0产品消费者行为的各种特征的迷人看法[42]。在消费者行为特征和人工智能产品之间建立了几种关系后得出的结论此外，所获得的结果被发现是在与本研究中开发的预期假设一致。在消费者行为的各种特征中，购买意愿被描述为影响消费者感知的最基本参数。相反，承认的需要对买受人的看法的影响最小[43]。假设H01、H04和H06考察了消费者对人工智能产品的行为和购买意图的各个维度之间的关系心理方面与购买意愿之间的关系被解释为积极和重要的，并且与双重过程哲学和现有文献一致[59]。例如，Iliyas等人（2012年）基于他对182名购物者的评论发现，客户的积极意图或心态影响购买产品的意图。同样，还发现社会方面会影响消费者购买人工智能产品的意图，其假设被发现与早期研究中先前预测的 显 著 正 相 关 （ Spychalska ， 2018;[45] ） 。 例 如 ， Vermeir 和Verbeke（2005）通过研究456名受访者证实并解释了客户的社会行为会影响消费者的购买意愿妈-大多数受访者报告说，社区这就阻碍了他们的购买意愿。例如，通过分析Kowalczuk（2018）中解释的数据，确定消费者的个人特征会积极影响购买人工智能产品的意愿。[41]第41章：我的天消费者在一个群体中开放思想和同意的信息，以及一个群体中的专家评论，以了解消费者购买产品的意图，对来源及其可靠性的了解程度和数量，以评估给定信息的效用。因此，在消费者行为的背景下，客户了解消费者购买AI产品的意图[44]。假设H02、H05和H07对消费者接受人工智能产品的行为特征产生了重大影响。基于上述荟萃分析，可以规定消费者的心理行为影响AI产品的接受率。这可以通过一个例子来理解，其中Albertsen等人。[2]解释说，当将消费者心理与接受特定产品联系起来时，相对优势，新颖性和适当的动机是必不可少的参数结果与前体研究一致[37，53]。在社交和个人行为方面也取得了类似的结果，这两个特征都显著影响了消费者选择人工智能嵌入式产品而不是传统产品的决定消费者基于接受的社会行为之间的关系可以通过理解Stenhagena等人的例子来解释（2007）社会政治和社区认可是联系接受和各种产品的消费者行为。通过Kencebay（2019）收集的数据，可以理解个人行为对接受率的影响，并解释说，社区内专家的推荐大大提高了产品的接受度。因为，社区内的专家或知名人士被认为拥有特定产品/服务的更多信息，从而积极提高人工智能产品的接受率[17]。安全性、认知度、表面满意度和焦虑等因素会影响人工智能产品的接受率自变量因变量研究数量比值比风险比对数风险比平均值的标准差相关性费舍尔Z心理购买意向44.6982.9951.0960.8530.3920.414S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218223图二. 构建通过荟萃分析软件生成的相关性。图三. 荟萃分析软件的屏幕截图。假设H03和H08考察了消费者行为特征（如心理经济特征）与认知需求之间的关系。从这一假设可以看出，心理行为对人工智能产品的识别起着至关重要的作用。这也与先前的研究一致（[20]; Singh等人，2018年）。为了验证上述假设，Shi Wee等人（2014）解释了一个例子，即受过教育的消费者选择产品时牢记安全，健康和环境因素的感知。然而，不知道或容易受到基于智能AI的产品影响的人，更倾向于传统产品。此外，这一假设也得到了先前文献的支持，从而证实了 从目前的研究中可以看出其重要性。另一个对人工智能产品识别需求产生积极影响的消费者特征是经济方面。经济方面受到政府对人工智能产品政策的极大影响。例如，Gracia和Magistris（2003）解释了受过教育的人对新产品的渴望，因为他们喜欢探索产品。此外，在人工智能产品中免税或补贴的自由政府政策导致S.汗，S。Tomar，M. Fatima等人可持续运营与计算机3（2022）218224整体销售额的增长，因为这证明是消费者的一个鼓励来源。之前的研究表明，许多国家的政府正在采取积极措施，在消费者中实施智能产品[15]。基于上述假设，可以得出结论，消费者行为特征在很大程度上影响了购买意愿、接受程度以及对人工智能或智能产品/服务的认可需求。生成的结果加深了我们对消费者行为参数与人工智能产品之间关联的理解和认识5.1. 工业4.0和可持续能源产品对CB的综合影响在消费者中应用基于工业4.0的产品的主要问题是采用和知识障碍。这项特别的研究解决了消费者在选择工业4.0产品时遇到的主要问题，如果营销人员在生产前解决并澄清客户问题，这些问题就可以解决。从而在配备工业4.0的产品中实施所有必要的校正，从而增加产品的整体销售，并提高工业4.0产品的接受度。本研究的分析和后续成果对理论进行了若干解释。该系统性综述增强了有关配备工业4.0的根可持续能源产品对女性消费者行为属性的影响和效果的先验知识。根据这项研究，学者们可以推断出审查和评估各种可再生能源使用工业的影响时应采用的因素类别。4.0消费者行为的可行和可靠来源的属性这些结论可以作为未来概念的建议。此外，可以开发方向关系，这将导致可以进一步探索的后续查询的增加。人们还认为，考虑和审查可靠信息的不同决定因素至关重要，因为它们影响消费者的行为过程。该研究提出了一种综合观点，即购买意图、接受和认可需要对女性消费行为的心理、社会、个人和经济决定因素的影响。6. 结论目前的研究探讨了与人工智能和工业4.0产品相关的消费者行为的各个方面，从而通过使用荟萃分析软件综合了早期研究的结果。主要是，这项研究主要建立了消费者行为的各种参数与人工智能和行业4.0 基于接受、购买意图和认知需要而感知的社会、生理、经济和个人等产品。采用荟萃分析软件对先前文献中研究这些参数之间关系的假设进行了分析，结果令人满意。竞争利益作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，可能会出现在本文报告的工作中引用[1] 放大图片作者：Ajay Agrawal，Joshua S. 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