000			08568namaa22004331i 4500
003			EG-GICUC
005			20260414193510.0
008			260414s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a006.3
092			_a006.3 _221
097			_aPh.D
099			_aCai01.05.01.Ph.D.2025.Gi.C
100	0		_aGina Talaat AbdElMordy AbdElHamid, _epreparation.
245	1	0	_aConceptualization and development of artificial intelligence taxonomy : _bantecedents and consumer behavioral outcomes / _cby Gina Talaat AbdElMordy AbdElHamid ; Supervised Prof. Dr. Gamal Sayed AbdElAziz, Dr. Mohamed Hamed ElSharnouby.
246	1	5	_aصياغة وتطوير مفهوم الذكاء الاصطناعي : _b المسببات والنتائج السلوكية للعميل
264		0	_c2025.
300			_a195 Leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504			_aBibliography: pages 143-164.
520		4	_aAI anthropomorphism is increasingly recognized as a double-edged sword. While some studies suggest that a human-like design enhances customer experience, others indicate that excessive humanization may trigger aversive reactions. This raises an important question: Can anthropomorphized robots truly bridge the gap in human-AI interactions? This study aims to develop a comprehensive taxonomy that synthesizes existing knowledge on AI anthropomorphism, offers fruitful areas that require further explorations to uncover its enigmatic consequences and behavioral outcomes, and clarifies how consumers perceive anthropomorphic AI. Moreover, it aligns with Egypt’s vision 2030, which emphasizes the integration of intelligent technologies to enhance service efficiency and customer experience. By examining how consumers perceive anthropomorphic AI, it contributes to the national efforts aimed at fostering innovation-driven, technology-enabled sectors. An exploratory mixed-methods design was employed to investigate the obscure and multifaceted nature of anthropomorphism and its influence on customer experience. In the qualitative phase, 18 semi-structured interviews were conducted using a non-probability purposive sample approach. Data was analysed through thematic analysis. This was followed by a quantitative phase involving 388 survey responses, analysed using Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) via SmartPLS software. The findings revealed that emotional intelligence, personalization, and parasocial interaction significantly influence perceived anthropomorphism, whereas perceived convenience and AI- IV service quality do not. Perceived anthropomorphism was found to significantly influence perceived ease of use but showed no influence on perceived usefulness. It also had a positive influence on customer experience and loyalty, both of which enhance the willingness to re-use the technology. Yet, it showed no influence on customer involvement. Personalization and perceived anthropomorphism positively influenced perceived vulnerability. Finally, perceived anthropomorphism showed no influence on creepiness, and creepiness showed no influence on the willingness to re-use the technology. This study contributes to academic literature by offering a comprehensive framework that advances understanding of AI anthropomorphism and its behavioral outcomes. It also provides practical insights for managers and practitioners seeking to design robotic technologies that meaningfully enhance the customer experience.
520		4	_aيُنظر إلى تشخيص الذكاء الاصطناعي (AI Anthropomorphism) على نحوٍ متزايد باعتباره سلاحاً ذو حدين. فبينما تشير بعض الدراسات إلى أن التصميم المشابه للبشر يعزّز تجربة العميل، بينما تُظهر دراسات أخرى أن الإفراط في التشبيه بالبشر قد يؤدي إلى ردود فعل سلبية. وهذا يثير سؤالًا مهمًا: هل يمكن للروبوتات المجسمة أن تسد الفجوة في تفاعلات الإنسان مع الذكاء الاصطناعي؟ تهدف هذه الدراسة إلى تطوير تصنيف شامل يدمج المعرفة الحالية حول تشخيص الذكاء الاصطناعي، ويطرح مجالات بحثية تتطلب المزيد من الاستكشاف للكشف عن نتائجه السلوكية الغامضة، ويوضح كيفية إدراك المستهلكين لتشخيص الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، تتماشى الدراسة مع رؤية مصر 2030 التي تؤكد على دمج التقنيات الذكية لتعزيز كفاءة الخدمات وتجربة العملاء. ومن خلال فحص كيفية إدراك المستهلكين لتشخيص الذكاء الاصطناعي، تساهم الدراسة في الجهود الوطنية إلى دعم القطاعات القائمة على الابتكار والتقنيات المتقدمة. اعتمدت الدراسة تصميمًا مختلطًا استكشافيًا للتحقيق في الطبيعة الغامضة والمتعددة الأبعاد للتشخيص وفهم تأثيراته على تجربة العميل. وفي المرحلة النوعية، تم إجراء 18 مقابلة شبه مُنظمة باستخدام أسلوب العينة الحكمية غير الاحتمالية، وتم تحليل البيانات باستخدام أسلوب التحليل الموضوعي. يليها مرحلة كمية شملت جمع 388 استجابة عبر الاستبيانات، وتم تحليل البيانات باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى للمربعات (PLS-SEM) عبر برنامج SmartPLS. وبيّنت النتائج أن الذكاء العاطفي والتخصيص والتفاعل شبه الاجتماعي يؤثرون بشكلٍ معنوي على التشخيص المدرك للذكاء الاصطناعي، بينما لم يُظهر كل من الراحة المدركة وجودة خدمات الذكاء الاصطناعي أي تأثير عليه. كما أظهر التشخيص المدرك للذكاء الاصطناعي تأثيرًا معنويًا على سهولة الاستخدام المدركة، في حين لم يؤثر على المنفعة المدركة. كذلك، كان له تأثير إيجابي على تجربة العميل والولاء، وهما ما يعززان بدورهما الرغبة في إعادة استخدام التكنولوجيا، بينما لم يُظهر أي تأثير على مشاركة العميل. كما أظهر كل من التخصيص والتشخيص المدرك تأثيرًا إيجابيًا على الاختراق المدرك. وأخيرًا، لم يُظهر لتشخيص الذكاءالاصطناعي المدرك أي تأثير على الشعور بالغرابة (Creepiness)، ولم يؤثر الشعور بالغرابةعلى الرغبة في إعادة استخدام التكنولوجيا. تسهم هذه الدراسة في الأدبيات الأكاديمية من خلال تقديم إطار شامل يعزز فهم تشخيص الذكاء الاصطناعي ونتائجه السلوكية. كما تدعم الممارسين والمديرين من خلال توفير رؤى عملية حول كيفية تصميم تقنيات روبوتية تُحسن تجربة العميل بشكل فعّال.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		0	_aArtificial Intelligence
650		0	_aالذكاء الاصطناعي
653		1	_aArtificial intelligence _aanthropomorphism _ahumanization _aالذكاء الاصطناعي _aالتشخيص
700	0		_aGamal Sayed AbdElAziz _ethesis advisor.
700	0		_aMohamed Hamed ElSharnouby _ethesis advisor.
900			_b01-01-2025 _cGamal Sayed AbdElAziz _cMohamed Hamed ElSharnouby _UCairo University _FFaculty of Commerce _DDepartment of Business Administration
905			_aShimaa
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c179493