Gli effetti “liking” e “reciprocity” come strategia per raccogliere informazioni

I ricercatori che hanno adottato una prospettiva basata sull’interazione uomo-computer hanno anche cercato di individuare qualche meccanismo che potesse essere implementato per stimolare il consumatore a fornire informazioni private.
Moon identifica gli effetti di:
- liking = principio secondo cui il consumatore sarebbe disposto a fornire più informazioni al computer per il quale ha sviluppato una preferenza.
- reciprocity = principio secondo cui il consumatore tenderebbe a rispondere con la stessa quantità e intimità di informazioni private dopo aver ricevuto informazioni a sua volta dal computer.
Ovviamente questo approccio considera il rapporto uomo-macchina come se si trattasse di un rapporto tra umani ed in particolare, la Teoria della risposta sociale postula che le persone tenderebbero a trattare i computer come attori sociali. Quando il computerha funzioni comunicative simili a quelle umane, le persone, secondo questo teoria, svilupperebbero relazioni di fiducia, come se si trattasse di una persona. Inoltre suggerisce che l’interazione con un certo computer ha effetti sulle interazioni successive con lo stesso computer.
Gli effetti di reciprocità e la probabilità che i consumatori forniscano informazioni private, dipende secondo Moon, da fatto che il computer deve rispettare un ordine di domande che va dalle più superficiali a quelle sempre più intime.
Le obiezioni poste a Moon riguardano il fatto che i risultati non sono attendibili perché i soggetti sanno di esser parte di un esperimento, quindi non percepiscono il rischio che normalmente si associa alla rivelazione di info private.