A mesterséges intelligenciához fűződő attitűd alapján képzett klaszterek azonosítása és jellemzése = Identification and Profiling of Clusters based on Attitudes Towards Artificial Intelligence
  • Metaadatok
Tartalom: https://real.mtak.hu/244644/
Archívum: REAL
Gyűjtemény: Status = Published
Subject = Q Science / természettudomány: QA Mathematics / matematika: QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány
Type = Book Section
Subject = Q Science / természettudomány: QA Mathematics / matematika: QA76.527 Network technologies / Internetworking / hálózati technológiák, hálózatosodás
Cím:
A mesterséges intelligenciához fűződő attitűd alapján képzett klaszterek azonosítása és jellemzése = Identification and Profiling of Clusters based on Attitudes Towards Artificial Intelligence
Létrehozó:
Molnár, László
Horváth, Kata
Kiadó:
Egyesület a Marketing Oktatásért és Kutatásért (EMOK); Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar
Dátum:
2026
Téma:
QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány
QA76.527 Network technologies / Internetworking / hálózati technológiák, hálózatosodás
Tartalmi leírás:
A mesterséges intelligencia alapjaiban alakítja át mindennapjaink különböző aspektusait, széleskörű társadalmigazdasági hatásai közvetlenül befolyásolják a technológiával szembeni egyéni attitűdöket, és így a társadalom kollektív hozzáállását is. Az attitűd vizsgálata elsősorban a technológia elfogadásának elősegítése miatt indokolt, ez az MI-alapú innovációk sikerességének alappillére is. Jelen kutatás a magyar lakosság MI-vel kapcsolatos hozzáállásának feltárására, disztinkt attitűd-alapú klaszterek felállítására és jellemzésére tesz kísérletet demográfiai tulajdonságaik, személyiség jegyeik és érdeklődési körük alapján. Az adatfelvételre két validált skála integrálásával egy online kérdőív formájában került sor. Az attitűdök feltására, az attitűd-szegmensek meghatározására a Schepman és Rodway (2023) által kifejlesztett General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale-t (GAAIS) alkalmaztuk, a domináns személyiségjegyeket pedig a TIPI skála segítségével mértük. A reprezentatív minta (n=520) alapján három klasztert azonosítottunk, ezek az MI-szkeptikusok, MIsemlegesek és MI-hívek. Demográfiai szempontból az életkor, életszínvonal és a gyermekek száma bizonyult szignifikáns klaszterjellemzőnek, a személyiségjegyeket vizsgálva az extraverzió és a nyitottság dimenziói emelkedtek ki, míg az érdeklődési kör esetén a technológiai irányultság azonosítható fő jellemvonásnak. Az eredmények többek között támogatják az MI-vezérelt társadalmi innovációk célzott kialakítását, az esetleges elutasításból, ellenállásból fakadó kockázatok minimalizálását. | Artificial Intelligence is fundamentally transforming various aspects of our everyday lives, its wide-ranging socio-economic impacts directly influence individual attitudes towards the technology and thereby shape the collective stance of society as well. Investigating attitudes is primarily justified by the need to facilitate technology acceptance, which is a cornerstone of the successful implementation of AI-based innovations. The present research seeks to explore the Hungarian population’s attitudes towards AI, aiming to identify and characterise distinct attitude-based clusters based on their demographic characteristics, personality traits and areas of interest. Data collection was conducted through an online questionnaire incorporating two validated scales. To explore attitudes and identify attitude segments, we applied the General Attitudes Towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS) developed by Schepman and Rodway (2023), while dominant personality traits were measured using the TIPI scale. Based on a representative sample (n=520), three clusters were identified: AI sceptics, AI moderates, and AI advocates. In terms of demographics, age, living standard and number of children proved to be significant cluster characteristics; regarding personality traits, the dimensions of extraversion and openness stood out; and in terms of interests, a technological orientation emerged as the main distinguishing feature. The results can support, among other things, the targeted development of AI-driven social innovations and the minimisation of risks arising from potential rejection or resistance.
Nyelv:
magyar
Típus:
Book Section
PeerReviewed
Formátum:
text
Azonosító:
Molnár, László and Horváth, Kata (2026) A mesterséges intelligenciához fűződő attitűd alapján képzett klaszterek azonosítása és jellemzése = Identification and Profiling of Clusters based on Attitudes Towards Artificial Intelligence. In: Tudományágak kaleidoszkópja – a marketing, mint transzdiszciplináris terület. Egyesület a Marketing Oktatásért és Kutatásért (EMOK); Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, Budapest, pp. 143-157. ISBN 978-615-112-035-4
Kapcsolat:
MTMT:37469815 10.62561/EMOK-2025-10