Development and Standardization of the “User Attitudes toward Artificial Intelligence Technologies” Questionnaire
Research on the psychological aspects of human interaction with innovative technologies makes it possible to successfully solve a number of problems arising during their implementation into everyday social practice. However, methods for studying user attitudes toward artificial intelligence systems are insufficiently developed. The aim of the study is the development and standardization of the "User Attitudes toward Artificial Intelligence Technologies" questionnaire. The study involved 518 people, residents of Tomsk and the Siberian region (18.9% male, average age 21.4 years). Exploratory factor analysis identified 2 factors (45.1% of variance): Effectiveness of interaction with AI technologies (5 items, Cronbach's alpha a = 0.766; composite reliability CR=0.823); Emotional attitude toward AI technologies (5 items, a = 0.764; CR=0.795). The overall questionnaire scale, Acceptance of AI Technologies, is characterized by high reliability (10 items, a = 0.835; CR=0.895). Confirmatory factor analysis determined good model fit indices: RMSEA=0.034; SRMR=0.043; CFI=0.997; TLI=0.997. Validation study of the questionnaire scales showed that they are consistent with related constructs measured by the following methods: general self-efficacy scale (M. Jerusalem, R. Schwarzer, adaptation by V. Romek); self-assessment scale of innovative personality traits (N.M. Lebedeva, A.N. Tatarko); intellectual risk assessment scale by G. Craparo et al. (adaptation by T.V. Kornilova, E.M. Pavlova); questionnaire of attitudes toward technologies for adolescents and parents (G.U. Soldatova, T.A. Nestik, E.I. Rasskazova, E.A. Dorokhov); technophobia / technophilia assessment method (M. Martinez-Corcoles, M. Teichmann, M. Murdvee, adaptation by E.A. Dorokhov, A.N. Gusev); metacognitive regulation of difficult life situations scale (I.A. Filenko, S.A. Bogomaz). It was found that the method has discriminative ability related to identifying differences between men and women on the scales: Emotional attitude (p<0.05); Acceptance (p<0.1). The obtained results allow recommending the validated questionnaire for studying digital technology users' attitudes toward artificial intelligence systems.
Keywords
artificial intelligence,
digital technologies,
AI user,
AI acceptance,
emotional attitude,
technophobia,
technophilia,
psychological test,
confirmatory analysis,
validityAuthors
| Filenko Igor A. | Tomsk State University | filen5725@mail.ru |
| Moiseev Sergey V. | Tomsk State University | kaungreat@gmail.com |
Всего: 2
References
Абдрахманова, Г. И., Васильковский, С. А., Вишневский, К. О., Гершман, М. А., Гохберг, Л. М., и др. (2022). Цифровая трансформация: ожидания и реальность: доклад к XXIII Ясинской (Апрельской) междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. М.: Изд. дом Высшей школы экономики.
Атаманова И.В., Богомаз С.А. (2018). Инновативность современной молодежи и культурные факторы социально-экономического развития. В кн.: Т. А. Нестик, Ю. В. Ковалева (ред.). Социальная и экономическая психология. Ч. 1: Состояние и перспективы исследований (с. 281-288). М.: Ин-т психологии РАН.
Дорохов, Е. А., Гусев, А. Н. (2023). Адаптация методик оценки технофобии и технофилии на русский язык. Вестник Московского университета. Сер. 14. Психология, 46(4), 9-21. doi: 10.11621/LPJ-23-48.
Калиниченко, Н. С., Величковский, Б. Б., Аббакумов, Д. Ф. (2021). Эмпирическая верификация русскоязычной версии опросника принятия информационных технологий. Психологические исследования, 14(78), 1-39.
Каменева, Н. А. (2024). Использование искусственного интеллекта в высшем образовании. В кн.: В. В. Рубцов, М. Г. Сорокова, Н. П. Радчикова (ред.). Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2024): сб. ст. V междунар. науч.-практ. конф. (с. 374-386). М.: Изд-во ФГБОУ ВО МГППУ.
Клочко, В. Е., Галажинский, Э. В. (2009). Психология инновационного поведения. Томск: Том. гос. ун-т.
Клочко, В. Е., Краснорядцева, О. М., Мацута, В. В., Подойницина, М. А., Стариченко, О. Н., Чучалова, О. Н. (2013). Психодиагностические технологии выявления потенциала инновационности и одаренности молодежи. Томск: Изд. Дом Том. гос. ун-та.
Корнилова, Т. В., Павлова, Е. М. (2020). Шкала интеллектуальной оценки риска и ее связь с готовностью к риску и эмоциональным интеллектом. Консультативная психология и психотерапия, 28(4), 59-78. doi: 10.17759/cpp.2020280404.
Лазурский, А. Ф. (2001). Избранные труды по общей психологии. К учению о психической активности. Программа исследования личности. СПб.: Алетея.
Лебедева, Н. М., Бушина, Е. В. (2015). Влияние ценностей и мотивации личности на креативное поведение и отношение к инновациям. Психология в экономике и управлении, 7(1), 26-35.
Лебедева, Н. М., Татарко, А. Н. (2009). Методика исследования отношения личности к инновациям. Альманах современной науки и образования, 4(23), 89-96.
Лобачёва, А. С., Соболь, О. В. (2021). Этика применения искусственного интеллекта в управлении персоналом. E-Management, 4(1), 20-28.
Лукичев, П. М., Чекмарев, О. П. (2023). Риски применения искусственного интеллекта в краткосрочном периоде. Вопросы инновационной экономики, 13(4), 2443-2460. doi: 10.18334/vinec.13.4.119359.
Новикова, И. А., Бычкова, П. А. (2024). Отношение к цифровым образовательным технологиям у студентов: определение, диагностика, гендерные особенности. Теоретическая и экспериментальная психология, 17(1), 70-84. doi: 10.11621/TEP-24-04.
Резникова, О. С., Бочкова, В. Д. (2017). Сопротивление персонала нововведениям как современная проблема управления персоналом. Достижения науки и образования, 4(17), 22-24.
Солдатова, Г. У., Нестик, Т. А., Рассказова, Е. И., Дорохов, Е. А. (2021). Психодиагностика технофобии и технофилии: разработка и апробация опросника отношения к технологиям для подростков и родителей. Социальная психология и общество, 12(4), 170-188. doi: 10.17759/sps.2021120410.
Тыров, И. А. (2024). Применение искусственного интеллекта в московском здравоохранении. Московская медицина, 1(59), 4-11.
Филенко, И. А., Богомаз, С. А. (2024). Стандартизация опросника метакогнитивных ресурсов регуляции поведения человека в трудных жизненных ситуациях (МиРТЖС). СибСкрипт, 26(5), 685-700. doi: 10.21603/sibscript-2024-26-5-685-700.
Четверикова, Н. А. (2018). Сопротивление персонала изменениям как реакция на состояние риска и неопределенности. Вестник университета, 9, 159-163.
Шварцер, Р., Ерусалем, М., Ромек, В. (1996). Русская версия шкалы общей самоэффективности Р. Шварцера и М. Ерусалема. Иностранная психология, 7, 71-76.
Шишаев, М. Г., Пимешков, В. К., Никонорова, М. Л., Ломов, П. А. (2023). Формирующий искусственный интеллект: новые возможности информационной поддержки регионального управления. Экономика. Информатика, 50(2), 423-438.
Шишкина, А. О. (2019). Исследование инновационной активности личности с помощью метода субъективной семантики. Известия Иркутского государственного университета. Сер. Психология, 27, 101-115. doi: 10.26516/2304-1226.2019.27.101.
Beland, S., Cousineau, D., & Loye, N. (2017). Utiliser le coefficient omega de McDonald a la place de l’alpha de Cronbach. McGill Journal of Education, 52(3), 791-804. doi: 10.7202/1050915ar.
Bogers, M., Foss, N. J., & Lyngsie, J. (2018). The “human side” of open innovation: The role of employee diversity in firm-level openness. Research Policy, 47(1), 218-231. doi: 10.1016/j.respol.2017.10.012.
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). New York, NY: Guilford Press.
Butson, R., & Spronken-Smith, R. (2024). AI and its implications for research in higher education: A critical dialogue. Higher Education Research & Development, 43(3), 563-577. doi: 10.1080/07294360.2023.2280200.
Carvajal, D., Franco, C., & Isaksson, S. (2024). Will artificial intelligence get in the way of achieving gender equality? NHH Dept. of Economics Discussion Paper, 3. doi: 10.2139/ssrn.4759218.
Claudy, M. C., Garcia, R., & O’Driscoll, A. (2015). Consumer resistance to innovation: A behavioral reasoning perspective. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(4), 528-544. doi: 10.1007/s11747-014-0399-0.
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. doi: 10.2307/249008.
Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research. Reading, MA: Addison-Wesley.
Galaz, V., Centeno, M. A., Callahan, P. W., Causevic, A., Patterson, T., Brass, I., & Jimenez, D. (2021). Artificial intelligence, systemic risks, and sustainability. Technology in Society, 67, 101741, 1-10. doi: 10.1016/j.techsoc.2021.101741.
Hofeditz, L., Mirbabaie, M., & Ortmann, M. (2023). Ethical challenges for human-agent interaction in virtual collaboration at work.International Journal of Human-Computer Interaction, 40, 1-17. doi: 10.1080/10447318.2023.2279400.
Joachim, V., Spieth, P., & Heidenreich, S. (2018). Active innovation resistance: An empirical study on functional and psychological barriers to innovation adoption in different contexts. Industrial Marketing Management, 71, 95-107. doi: 10.1016/j.indmarman.2017.12.011.
Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. The Public Opinion Quarterly, 37(4), 509-523.
Makkonen, H., Johnston, W. J., & Javalgi, R. G. (2016). A behavioral approach to organisational innovation adoption. Journal of Business Research, 69(7), 2480-2489. doi: 10.1016/j.jbusres.2016.02.017.
Maitinez-C6rcoles, M., Teichmann, M., & Murdvee, M. (2017). Assessing technophobia and tech-nophilia: Development and validation of a questionnaire. Technology in Society, 51, 183-188.
Sullivan, M., Kelly, A., & McLaughlan, P. (2023). ChatGPT in higher education: Considerations for academic integrity and student learning. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(1), 1-11. doi: 10.37074/jalt.2023.6.1.17.
Tielman, M. L., Suarez-Figueroa, M. C., Jonsson, A., Neerincx, M. A., & Siebert, L. C. (2024). Explainable AI for all - A roadmap for inclusive XAI for people with cognitive disabilities. Technology in Society, 79, 11102685, 1-11. doi: 10.1016/j.techsoc.2024.102685.
Vasiljeva, T., Kreituss, I., & Lulle, I. (2021). Artificial intelligence: The attitude of the public and representatives of various industries. Journal of Risk and Financial Management, 14(8), 339, 1-17. doi: 10.3390/jrfm14080339.
Zaidan, E., & Ibrahim, I. A. (2024). AI governance in a complex and rapidly changing regulatory landscape: A global perspective. Humanities and Social Sciences Communications, 11, 1121, 1-18. doi: 10.1057/s41599-024-03560-x.
