Do specific personalized recommendations cause more harm than good to social identity? A moderated mediation model
Spesifik kişiselleştirilmiş öneriler sosyal kimliğe faydadan çok zarar mı veriyor? Düzenleyici aracı model
- Tez No: 958341
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞULE IŞINSU ÖZMEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 232
Özet
Bu tez, kişiselleştirilmiş ürün önerilerinin (ister insan ister yapay zekâ tavsiye edicilerinden olsun) sosyal kimlik tehditleri gibi istenmeyen psikolojik tepkileri, özellikle de ürün veya sunumu disosiyatif referans gruplarıyla ilişkilendirildiğinde, nasıl tetikleyebileceğini araştırmaktadır. Bu araştırmanın kapsamı, bir referans grubunun sinyal içeriğinin (asosiyatif veya disosiyatif), tavsiye eden türünün (YZ veya insanlar) etkisini ve kolektif öz saygı (CSE), olumsuz değerlendirmeye ilişkin stereotiple ilişkili korku (SR-FNE) ve fiyat indirimlerinin kimlik tehdidi endişelerini ve tüketicilerin tepkilerini şekillendiren algılanan fiyatı (PP) geçersiz kılma olasılığını araştırmaktadır. Çeşitli bir Türk örnekleminden 510 katılımcıyla yapılan bir ön test ve iki çalışma, doğru ürün önerilerinin bile, ürün birinin disosiyatif referans gruplarıyla ilişkilendirildiğinde olumsuz duygulara yol açabileceğini göstermiştir. Tavsiye eden türü (H1) önemli bir ana etki üretmezken, alt grup analizleri yaşa ve cinsiyete göre farklı tepkiler ortaya koymuştur. Referans grup imgelemesi (H2) için önemli bir etki bulundu: ayrışmış görseller daha düşük ürün beğenisine ve daha yüksek sosyal kimlik tehdidine (SIT) yol açtı ve H3'ün aracılık modelini destekledi. PROCESS Model 4, sosyal kimlik tehdidinin görsel ipuçları ile tüketici tepkisi arasındaki ilişkide önemli bir aracı olduğunu doğruladı. Dahası, PROCESS Modelleri 1 ve 14, kolektif öz saygının (CSE) referans grup tipinin sosyal kimlik tehdidi (SIT) üzerindeki etkisini marjinal olarak düzenlediğini, stereotipe bağlı olumsuz değerlendirme korkusunun (SR-FNE) ise dolaylı yolu önemli ölçüde düzenlemediğini gösterdi. Hipotez H7, üç yönlü bir etkileşimi test etti (PROCESS Model 18); kolektif öz saygı ve olumsuz değerlendirme korkusu bu etkileri tutarlı bir şekilde düzenlemedi, ancak belirli öneri bağlamlarında kısmi etkiler gözlemlendi. Dahası, sosyal kimlik tehdidi, SR-FNE ve algılanan fiyat, H8'i içeren üç yönlü etkileşimler (PROCESS Model 37 ile test edildi), tüketicilerin sosyal değerlendirmeye karşı oldukça hassas oldukları ve daha yüksek fiyatlar algıladıkları durumlarda kimlik tehditlerinin daha güçlü olumsuz etkilere sahip olduğuna dair sınırlı ancak düşündürücü kanıtlar gösterdi. Genel olarak, sonuçlar, tüketicilerin öneri sistemlerine tepkilerini şekillendirmede sosyal-psikolojik ipuçlarının önemini vurgulamaktadır. Bu araştırma, özellikle tüketiciler son derece değerlendirici olduğunda veya ürünü yüksek değerli olarak algıladığında, kimlik tehditleri veya stereo tipleme korkuları uyandırırsa, doğru önerilerin bile ters tepebileceğini göstererek pazarlama ve insan-AI etkileşim literatürüne katkıda bulunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This dissertation investigates how personalized product recommendations—whether from human or artificial intelligence recommenders (AI-R)—can unintentionally trigger adverse psychological reactions such as social identity threats, particularly when the product or its presentation is associated with dissociative reference groups. The scope of this research explores the influence of the signaling content of a reference group (associative vs. dissociative), the recommender type (AI vs. humans), and identifying moderators such as collective self-esteem (CSE), stereotype-related fear of negative evaluation (SR-FNE), and the possibility of price discounts overriding identity threat concerns and perceived price (PP) that shape consumers' reactions. A pretest and two studies with 510 participants from a diverse Turkish sample showed that even accurate product recommendations can lead to negative feelings when the product is linked to a group from which someone wants to dissociate. While the recommender type (H1) did not yield a significant main effect, subgroup analyses revealed differential responses based on age and gender. A significant effect was found for reference group imagery (H2): dissociative visuals led to lower product liking and higher SIT, supporting H3's mediation model. PROCESS Model 4 confirmed SIT as a significant mediator in the relationship between visual cues and consumer response. Further, PROCESS Models 1 and 14 demonstrated that CSE marginally moderated the effect of reference group type on SIT_DC, while SR-FNE did not significantly moderate the indirect path. Hypothesis H7 tested a three-way interaction (PROCESS Model 18); CSE and SR-FNE did not consistently moderate these effects, although partial effects were observed in specific recommendation contexts. Further, three-way interactions involving SIT_DC, SR-FNE, and PP, H8 (tested via PROCESS Model 37), showed that limited but suggestive evidence that identity threats have stronger negative impacts when consumers are highly sensitive to social evaluation and perceive higher prices. Overall, the results highlight the importance of social-psychological cues in shaping consumer reactions to recommendation systems. This research contributes to the marketing and human–AI interaction literature by demonstrating that even accurate recommendations may backfire if they evoke identity threats or fears of stereotyping, especially when consumers are highly evaluative or perceive the product as high-value.
Benzer Tezler
- Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi
Personalized feature based summarization
FATMA ZEHRA KAVASOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks
Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme
SÜMEYYE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Process mining for analysis of indoor customer behaviors
Süreç madenciliği ile iç mekan kullanıcı davranışları analizi
ONUR DOĞAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Etkin sorgu önerileri için kullanıcı sorgularının görev tabanlı yönetilmesi
Task based management of user queries for effective query suggestions
NURULLAH ATEŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem
Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı
ERDEM AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ