食品追溯系统设计 整合人工智能聊天机器人:促进消费者对准备好的食品的参与

科学领域:

• 食品科学 食品科学 食品科学
• 消费者行为 消费者行为
• 信息系统信息系统信息系统

背景情况:

• 工业化食品加工增加了供应链的复杂性和消费者对食品安全的担忧.
• 传统的可追溯系统可能会导致信息过载,阻碍有效的风险沟通.
• 由于人们对食品相关风险的认识增加,消费者对食品可追溯性的兴趣正在增加.

研究的目的:

• 设计和评估人工智能可追溯助手,以优化传统的食品可追溯系统.
• 调查AI可追溯性助理设计对消费者参与行为的影响.
• 探索感知系统易用的调解作用和感知产品风险的调节作用.

主要方法:

• 该研究利用了信息过载理论,并设计了一个AI可追溯性助手.
• 进行了三个在线场景实验,使用预制食品 (Kung Pao肉,鱼味碎猪肉,鱼) 和可追溯性任务 (防腐剂,甜味剂,药物残留物).
• 总共收集了747个有效答案来分析人工智能助理的影响.

主要成果:

• 人工智能可追溯性助理显著促进了消费者积极参与的行为.
• 感知到的系统易用性调解了人工智能助理对参与度的积极影响.
• 感知到的产品风险积极调节了人工智能助理和感知到的易用性之间的关系,加强了调解.

结论:

• 人工智能可追溯性助手可以有效地提高消费者对食品可追溯性的参与.
• 系统设计应考虑感知易用性和产品风险,以最大限度地提高人工智能助理的有效性.
• 结果为食品行业实施数字可追溯解决方案提供了理论见解和实际指导.