Lost in summarization

: how AI-generated review summaries shape consumer trust

Resumo

A inteligência artificial (IA) está a transformar o comércio eletrónico, incluindo a forma como os consumidores interagem com as avaliações online. Grandes plataformas, como a Amazon, agora usam resumos de avaliações gerados por IA (AGRS) para reduzir a sobrecarga de informações. No entanto, o efeito do AGRS na confiança do consumidor ainda não está claro. Esta tese examina se o AGRS aumenta ou diminui a confiança, como esse efeito depende da valência da avaliação (positiva, negativa ou ambígua) e se a percepção de utilidade medeia essas relações. Uma experiência online 2×3 com 291 participantes testou como os consumidores respondiam a avaliações que diferiam em valência e se incluíam ou não um AGRS. Os resultados mostraram que o AGRS por si só não influenciava significativamente a confiança ou a utilidade percebida. No entanto, a utilidade previa fortemente a confiança. A valência da avaliação teve um efeito parcial: os resumos positivos foram percebidos como menos confiáveis do que os negativos ou ambíguos. Estes resultados ampliam as teorias de transferência de confiança e processamento de informação, mostrando que as AGRS têm pouca influência em contextos de alta confiança, exceto quando resumem avaliações positivas. Os gestores devem adotar as AGRS apenas quando elas claramente agregam valor, garantem transparência e posicionam-nas como complementos, em vez de substitutos. Para os investigadores, os resultados ressaltam a necessidade de testar as AGRS em ambientes mais naturalistas e exigentes, bem como em diferentes tipos de produtos, para compreender melhor o seu papel na tomada de decisão do consumidor.

Data de atribuição	15 out. 2025
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Paulo Romeiro (Supervisor)