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內容簡介： 智能技术的发展和广泛应用支持传统信息系统提高现有服务能力或者实现新的功能，这使得个体与智能信息系统的交互呈现出新的特点。本书关注两类典型的智能信息系统——智能在线学习系统和智能客服系统。本书围绕对相关情境下三个研究的介绍，分别探讨情境因素或智能系统的实施对用户与系统交互行为和交互结果的影响。 在应用智能技术支持学习系统实现游戏化设计的情境中，研究从系统不同功能模块为用户提供价值的差异出发，关注普遍存在的时间线索——整点如何影响用户对系统不同功能模块的使用行为及使用结果。基于思维模式理论，研究通过客观数据分析、实验室实验和实地实验，提出并验证了整点的出现会激活用户的执行式思维模式，促使用户在学习任务中坚持更长时间、取得更好的学习效果。相比于在随机时点开始使用游戏化模块，用户在整点开始使用游戏化模块时感知愉悦性更低。研究结果为游戏化智能学习系统的优化设计提供参考。 在实施智能客服系统替代传统电话自助客服系统的研究中，借助自然实地实验，研究分析了基于语音的AI客服系统的实施对服务时长、用户对人工服务的需求和用户抱怨的影响。研究发现，AI系统的实施显著提高用户的服务时长，降低用户抱怨，但并不显著影响用户对人工服务的需求。进一步分析还发现，AI系统对用户抱怨的影响效果受到服务需求复杂性和用户与AI系统交互经验的影响。AI系统的引入对降低年长用户、女性用户和使用传统客服系统经验较多用户的服务抱怨效果更明显。研究为企业实施AI系统支持客户服务相关决策提供支撑。 在借助智能系统替代人向用户提供学习任务反馈的情境中，研究综合分析反馈来源、反馈效价和反馈维度等特征如何交互影响用户对反馈公平性、可靠性和满意度的感知。通过在线实验，研究发现相比于由人提供主观维度的负向反馈，用户收到来自AI的相同反馈时获得更低的感知反馈公平性、可靠性和满意度。系统可通过向被试解释AI生成反馈的过程和AI完成相似任务结果准确度，提高用户对反馈的感知。研究发现能帮助在线学习系统优化反馈功能的设计。 關於作者： 王伶俐，博士，北京邮电大学讲师。2021年毕业于清华大学经济管理学院管理科学与工程系，获管理学博士学位。2019-2020年赴美国亚利桑那州立大学访问。曾参与多项国家自然科学基金项目，研究成果被国际顶级学术期刊Production and Operations Management， ACM Transactions on Computer-Human Interaction 接收。同时，研究成果获信息系统领域顶级国际会议ICIS Kauffman 最佳论文提名（2021），ICIS 最佳论文奖（first runner-up）（2020），纽约大学 NET Institute 提供的 NET基金支持。现担任多个国际顶级学术期刊和会议的审稿人，如，MIS Quarterly， Information Systems Research， Production and Operations Management， ICIS， ECIS， CIST， PACIS等。主要研究方向：人-AI交互、电商直播、学习系统中的用户行为等。

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