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生成式AI用户中辍行为关键影响因素的识别与分析

  • 宓秦泽 ,
  • 邱均平 ,
  • 徐中阳 ,
  • 胡博 ,
  • 周涛
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  • 1杭州电子科技大学管理学院浙江310018;2巴塞罗那大学心理学院加泰罗尼亚08007;3杭州电子科技大学中国科教评价研究院浙江310018;4南京大学信息管理学院江苏210023;5南京大学数据智能与交叉创新实验室江苏210023)
宓秦泽,男,1998年生,杭州电子科技大学管理学院和西班牙巴塞罗那大学心理学院联合培养博士研究生。 邱均平,男,1947年生,杭州电子科技大学中国科教评价研究院资深教授,博士生导师。 徐中阳,男,1994年生,南京大学信息管理学院和南京大学数据智能与交叉创新实验室全职博士后(通讯作者)。 胡博,男,2000年生,杭州电子科技大学管理学院博士研究生。 周涛,男,1979年生,杭州电子科技大学管理学院教授,博士生导师。

网络出版日期: 2025-09-11

Identification and Analysis of Key Influencing Factors of Users′ Discontinuance Behavior in Generative AI

  • Mi Qinze ,
  • Qiu Junping ,
  • Xu Zhongyang ,
  • Hu Bo
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  • (1School of Management, Hangzhou Dianzi University, Zhejiang, 310018;2Faculty of Psychology, University of Barcelona, Catalonia, 08007;3Chinese Academy of Science and Education Evaluation, Hangzhou Dianzi University, Zhejiang, 310018;4School of Information Management, Nanjing University, Jiangsu, 210023;5Data Intelligence and Cross Innovation Laboratory, Nanjing University, Jiangsu, 210023)

Online published: 2025-09-11

摘要

[目的/意义]生成式AI在经历了前所未有的用户增长热潮后,首次遭遇了用户规模的显著下滑。识别和分析生成式AI用户中辍行为的关键影响因素,对于优化用户体验、增强用户粘性以及促进生成式AI行业健康发展均有重要意义。[方法/过程]文章综合运用文献调查法和德尔菲法系统且全面地提炼了生成式AI用户中辍行为影响因素,并使用DEMATEL方法识别和分析了其中的关键影响因素。[结果/结论]生成式AI用户中辍行为受用户因素、信息因素、平台因素和环境因素四个维度的20项影响因素的作用;算法素养、智能化程度、拟人化程度、竞品环境等10项影响因素为生成式AI用户中辍行为的关键影响因素;生成式AI平台管理者应从深入了解用户需求、提升用户算法素养、建立社交互动平台等多个方面入手降低用户中辍行为的发生。

本文引用格式

宓秦泽 , 邱均平 , 徐中阳 , 胡博 , 周涛 . 生成式AI用户中辍行为关键影响因素的识别与分析[J]. 情报资料工作, 2025 , 46(5) : 68 -77 . DOI: 10.12154/j.qbzlgz.2025.05.007

Abstract

[Purpose/significance] After experiencing unprecedented user growth, generative AI has encountered a sig⁃nificant decline in user scale for the first time. Identifying and analyzing the key factors influencing generative AI user discontinuance behavioris of great significance for optimizing user experience, enhancing user stickiness, and promot⁃ing the healthy development of the generative AI industry. [Method/process] This study used a combination of litera⁃ture survey and Delphi methods to systematically and comprehensively distill the influencing factors on discontinuance behavior among generative AI users, and identified and analyzed the key influencing factors using the DEMATEL meth⁃od. [Result/conclusion] The research findings indicate that: the discontinuance behavior of generative AI users is in⁃fluenced by 20 influencing factors in four dimensions: user factors, information factors, platform factors, and environ⁃mental factors; algorithmic literacy, degree of intelligence, degree of anthropomorphism, competitive environment and other 10 influencing factors are all key influencing factors of generative AI users′ discontinuance behavior; generative AI platform managers should reduce the occurrence of users′discontinuance behavior by deeply understanding users′ needs, improving users′ algorithmic literacy, establishing a social interaction platform and other aspects.
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