تتطور منصات المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AIGC) بسرعة، ومعها تتغير نوايا المستخدمين في استخدام المنصات المتعددة. في الزمن الراهن، يُظهر البحث المكثف اهتماماً متزايداً بظاهرة النية المتعددة، لكنها غالباً ما تُناقش في سياق منصة واحدة.

في دراسة حديثة، تم بناء نموذج وساطة متعددة في ثلاث مراحل يستند إلى نظام الخصائص المعرفية-العاطفية (Cognitive-Affective Personality System، CAPS). يدمج هذا النموذج نظرية مستوى التحفيز الأمثل (Optimal Stimulation Level، OSL)، ونظرية التوافق، ونظرية القيمة المدركة. كما تم استخدام تأثيرات الاجتماعية وتجربة الاستخدام كمتغيرات تحكم لفهم نية المستخدمين في الاستخدام المتعدد.

تشير النتائج إلى عدة نقاط بارزة:
1. يعزز مستوى التحفيز الأمثل بشكل كبير من تقدير المستخدمين لتكامل المنصات.
2. يؤثر التكامل المدرك بشكل إيجابي على القيمة المعرفية المدركة.
3. تتنبأ القيمة المعرفية المدركة بنية الاستخدام المتعدد بشكل كبير وإيجابي.
4. يؤثر مستوى التحفيز الأمثل على نية الاستخدام المتعدد من خلال مسار وساطة سلس عبر التكامل المدرك والقيمة المعرفية المدركة.
5. بينما يُظهر التأثير الاجتماعي تأثيراً إيجابياً كبيراً على نية الاستخدام المتعدد، إلا أن تأثير تجربة الاستخدام لا يعد ذا دلالة.

هذه الدراسة تقربنا من فهم الديناميات المخفية التي تؤثر على كيفية تفاعل المستخدمين مع منصات AIGC، وتعكس أهمية النظر في الجوانب النفسية والسلوكية في تصميم استراتيجيات المستخدم.

ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات.