【摘 要】
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可解释性是揭开算法决策“黑箱”的关键方法，也是提升消费者采纳及促进有效人机交互的重要手段。为此，本文从算法可解释性与购买情境匹配角度出发，通过四项实验探讨了不同购买情境下算法推荐解释框架的匹配效应、及其中介机制与边界条件，结果发现：（1）在不同购买情境下，算法推荐解释框架对消费者采纳意愿的影响具有匹配效应，即对于体验购买，消费者更愿意采纳基于用户（vs.产品）的算法推荐解释框架；对于实物购买，消费
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72002225）； 贵州财经大学引进人才科研启动项目（2022YJ001）； 贵州财经大学创新探索及学术新苗项目（2022XSXMB12）；
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可解释性是揭开算法决策“黑箱”的关键方法，也是提升消费者采纳及促进有效人机交互的重要手段。为此，本文从算法可解释性与购买情境匹配角度出发，通过四项实验探讨了不同购买情境下算法推荐解释框架的匹配效应、及其中介机制与边界条件，结果发现：（1）在不同购买情境下，算法推荐解释框架对消费者采纳意愿的影响具有匹配效应，即对于体验购买，消费者更愿意采纳基于用户（vs.产品）的算法推荐解释框架；对于实物购买，消费者更愿意采纳基于产品（vs.用户）的算法推荐解释框架。（2）如上效应受到加工流畅性的中介作用，即购买情境与算法推荐解释框架匹配（vs.不匹配）时，能够诱发消费者更高的加工流畅性，进而导致更高的采纳意愿。（3）该匹配效应受到决策风格的调节作用，即对于最优型决策主导的个体，在实物（vs.体验）购买情境下，算法推荐解释框架的匹配效应存在（vs.被抑制）；而对于满意型决策主导的个体，在体验（vs.实物）购买情境下，算法推荐解释框架的匹配效应存在（vs.被抑制）。本文从可解释性与购买情境匹配角度丰富了算法推荐系统及体验购买与实物购买的理论研究，并为企业有效运用解释策略提升算法推荐效果提供了管理启示。
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