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EXPRESS: Enhancing the Effectiveness of Generative AI Travel Recommendations: Balancing Source Credibility and Cognitive Load

认知负荷 可靠性 来源可信度 认知 计算机科学 重新使用 信息来源(数学) 介绍(产科) 生成语法 认知资源理论 生成模型 款待 知识管理 酒店业 感知 数据源 收入 开源 营销 旅游 心理学 数据科学 人机交互 内容分析
作者
Jae Eun Park,Alei Fan,Kevin Kam Fung So,Jae Eun Park,Alei Fan,Kevin Kam Fung So
出处
期刊:Journal of Hospitality & Tourism Research [SAGE]
标识
DOI:10.1177/10963480251401822
摘要

Generative AI (GenAI) is revolutionizing the hospitality industry by offering recommendations via online travel agencies (OTA) to enhance customers’ decision making. These suggestions’ perceived usefulness depends on both the content and how it is presented. We draw on cognitive load and source credibility theories in performing two studies to explore information structure and sources. We specifically examine how presentation formats (structured vs. unstructured), together with source disclosure (disclosed vs. undisclosed; Study 1) and source origin (internal vs. external; Study 2), influence GenAI recommendations’ perceived usefulness and consumers’ reuse intentions. Results indicate that structured formats reduce cognitive load, with effects varying by source disclosure. Undisclosed or external sources amplify the positive impact of structure, whereas internal sources substitute the structured format’s benefits with its inherent credibility. Our study extends cognitive load and source credibility theories to digital decision-making contexts while offering OTAs practical insights for designing more effective GenAI recommendations.
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