【活動紀錄】115/10/09(四) 國際學術演講

2026年9月10日，國立中山大學管理學院學術發展辦公室舉辦國際學術演講，邀請美國 Lehigh University College of Business 行銷學副教授 Rebecca Jen-Hui Wang 蒞院分享，由學術發展辦公室林杏娥主任主持。Wang教授以「When Salience Shapes Judgment: Evidence from Online Reviews and Healthcare AI」為題，結合其消費者決策與數位行銷研究，透過線上評論（Online Reviews）與醫療人工智慧（Healthcare AI）兩項研究，探討「顯著性（Salience）」如何影響人們的注意、判斷與決策。

資訊來源被「看見」，會改變消費者判斷嗎？

演講第一部分聚焦於線上評論。Wang教授指出，消費者在網路購物時，除了參考產品評分及評論內容外，評論由何種來源提供、蒐集或呈現，也可能影響其對資訊可信度的判斷。研究進一步比較不同評論來源，並透過實驗探討當「評論來源」受到凸顯時，消費者對評論及產品的評價是否隨之改變。

研究顯示，消費者在一般情況下未必會主動留意評論來源；然而，當來源資訊變得更加顯著時，便可能促使消費者重新評估評論的可信程度，進而影響對產品的整體評價與選擇。換言之，影響消費者決策的不只是「評論說了什麼」，「評論從哪裡來」以及資訊如何被呈現，同樣可能成為重要的判斷依據。

此項研究也進一步說明，在數位消費環境中，即使產品及評論內容本身沒有改變，資訊來源受到注意的程度不同，仍可能使消費者產生不同的判斷，凸顯資訊來源與呈現情境在消費者決策中的重要性。

當「人類也會有偏誤」被凸顯，人們會更相信AI嗎？

演講第二部分則將顯著性的概念延伸至醫療人工智慧。隨著AI逐漸應用於醫療及健康照護，人們如何看待人類專業判斷與AI所提供的建議，也成為值得關注的研究議題。

Wang教授指出，人們在評估AI時，往往容易注意人工智慧可能產生錯誤，卻未必同樣意識到人類的判斷也可能受到經驗、直覺或認知偏誤影響。因此，研究透過不同實驗情境，觀察當「人類亦可能存在判斷偏誤」這項資訊受到凸顯後，人們對人類與AI建議的評價是否產生變化。

研究結果顯示，當人類判斷可能存在偏誤的資訊變得更加顯著時，人們會重新思考人類與AI之間的相對可靠性，並可能進一步改變對AI建議的信任與採用意願。此項研究也顯示，人們是否願意接受人工智慧，不僅取決於AI本身的技術表現，也受到資訊呈現方式，以及使用者如何理解人類與AI各自限制的影響。

Salience：改變的未必是資訊，而是我們注意到什麼

兩項研究雖分別聚焦於線上消費與醫療人工智慧，卻共同回應本次演講「When Salience Shapes Judgment」的核心概念。資訊本身即使沒有改變，當某項資訊受到凸顯並成為注意焦點時，仍可能改變人們處理及解讀資訊的方式，進而影響最終的判斷與決策。

在線上評論的情境中，當評論「來源」受到凸顯，消費者可能重新思考資訊的可信度；而在醫療AI的情境中，當「人類也可能存在判斷偏誤」受到凸顯時，人們則可能重新評估人類與AI的相對可靠性。兩項研究從不同領域呈現了顯著性如何透過改變注意焦點，進一步形塑人們的判斷。

演講最後開放交流討論，與會師生就人工智慧應用、人類與AI之間的信任，以及未來相關研究方向與Wang教授交換意見。本次演講結合消費者行為、數位平台與人工智慧等重要研究議題，透過研究案例與實驗成果的分享，不僅呈現顯著性理論在不同決策情境中的應用，也為與會師生帶來多元的研究思考與學術交流。