协作解释情境下的决策策略差异：两项联合研究

基于评分的汇总统计在电子商务中普遍存在，是个性化推荐机制的关键组成部分。视觉评分摘要是解释商品推荐的重要方式，但评分汇总统计数据如何影响在线消费者决策的问题尚待探索。本研究通过两项联合实验，探讨不同评分分布汇总形式（评分数量、均值、方差、偏度、双峰性或评分来源）如何影响用户决策。首批200多名参与者实验表明，用户主要受均值和评分数量引导，其次受方差和评分来源影响。进一步探测参与者最大化行为倾向时，发现对评分汇总的其他敏感特征。为深入探索参与者决策策略差异，研究团队设计了一项眼动追踪研究。第二轮40多名参与者的实验支持了假设：经历较高决策难度的用户采用补偿性决策策略，决策时更专注。研究结果可为算法开发提供指导，并平衡用户隐性反馈中的潜在偏见。