الاتجاه نحو الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي

1. الملخص

يُمثّل مقياس الاتجاه نحو الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي (Attitude Toward AI-Generated Ads) أداة سيكومترية رائدة طوّرها الباحثون لويس أرانغو، وستيفن براغاسام سينغاراجو، وأوتي نينينين (Arango, Singaraju, & Niininen, 2023) ضمن دراستهم المنشورة في Journal of Advertising حول استجابات المستهلكين للإعلانات الإنسانية والخيرية المُنشأة عبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يستهدف المقياس قياس البنية المعرفية والوجدانية التي تُشكّل تقييم الفرد للإعلانات المُصممة بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديداً من خلال تفكيك التقييم الشخصي إلى مستويين متكاملين: الفائدة الملموسة للمستهلك على المستوى الفردي، والمنفعة المتصورة العائدة على المجتمع والجهات المستفيدة (كالمنظمات غير الربحية). يتألف المقياس من مجموعة من الفقرات الموزونة المقاسة عبر مقياس ليكرت سباعي النقاط ومقاييس التمايز الدلالي، والتي تُغطي الأبعاد الإدراكية، والانفعالية، والنزوعية السلوكية حيال تقبّل الرسائل الإعلانية المؤتمتة. أظهرت الفحوصات السيكومترية كفاءة مرتفعة للمقياس؛ حيث سجّلت معاملات الاتساق الداخلي (ألفا كرونباخ والتوثيق المركب) قيماً تجاوزت عتبة 0.85 في مجمل العينات التجريبية، بينما أثبتت نتائج التحليل العاملي التوكيدي (CFA) مطابقة ممتازة للبنية العاملية للبيانات الميدانية، مما يُرسّخ صدق البناء وصدق التقارب والتمايز للمقياس في سياقات أبحاث الاتصال التسويقي وعلم النفس التقني.

2. الكلمات المفتاحية

الاتجاه نحو الإعلانات، الذكاء الاصطناعي التوليدي، الخصائص السيكومترية، الإعلانات الخيرية، سلوك المستهلك، القياس النفسي، الصدق والثبات، التحليل العاملي، الإدراك الإعلاني، قبول التكنولوجيا.

3. المؤلفون

تم تطوير المقياس والتحقق من صلاحيته السيكومترية بواسطة فريق بحثي متخصص في الاتصال التسويقي ونظم المعلومات:

• د. لويس أرانغو (Luis Arango): باحث في دراسات التسويق الرقمي وسلوك المستهلك، كلية الأعمال والمالية، أستراليا. متخصص في التفاعل بين الإنسان والآلة في سياق الحملات الإنسانية الرقمية.
• د. ستيفن براغاسام سينغاراجو (Stephen Pragasam Singaraju): أستاذ التسويق المشارك، متخصص في الابتكار التكنولوجي وتأثير الخوارزميات على قرارات المستهلكين وتحليل البيانات الإعلانية المتقدمة.
• د. أوتي نينينين (Outi Niininen): باحثة وأكاديمية متخصصة في التسويق الرقمي وسيكولوجية المستهلك حيال التقنيات الناشئة، تتمتع بسجل بحثي واسع في دراسة الثقة الرقمية والشفافية الخوارزمية.

4. الغرض

ينبع الغرض الجوهري لمقياس “الاتجاه نحو الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي” من الحاجة الملحة إلى أدوات قياس دقيقة قادرة على استيعاب التحول الجذري في صناعة المحتوى الإعلاني؛ حيث انتقلت عمليات إنتاج النصوص والصور وحملات الاستهداف من الاعتماد الحصري على الإبداع البشري إلى الاعتماد المتزايد على نماذج التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI). يهدف المقياس إلى قياس المواقف الإيجابية أو السلبية التي يتبناها المتلقي فور إدراكه أن الإعلان الذي يشاهده قد تم إنشاؤه كلياً أو جزئياً بواسطة خوارزميات حاسوبية، وهو ما يُمكّن الباحثين من تشريح البنى العقلية والانفعالية التي تحكم قبول أو رفض مثل هذه الوسائط الإعلانية.

في السياق البحثي والأكاديمي، يُسهم هذا المقياس في فحص النظريات المتعلقة بنفور المستهلك من الخوارزميات (Algorithm Aversion) في مقابل تقدير الخوارزميات (Algorithm Appreciation)، خاصة في السياقات المشحونة عاطفياً مثل إعلانات التبرع والعمل الخيري (Charitable Giving Ads). تكمن أهمية الأداة في قدرتها على التمييز بين موقف المستهلك من المحتوى الإبداعي بحد ذاته وموقفه من المصدر المنشئ للمحتوى (الآلة مقابل الإنسان). كما يُتيح المقياس دراسة المتغيرات الوسيطة والمعدلة مثل الإدراك الحسي للأصالة، والصدق العاطفي، والشفافية في الإفصاح عن استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يوفر إطاراً سيكومترياً رصيناً لعلماء النفس وسلوك المستهلك لفهم كيفية تشكل الأحكام الأخلاقية والمعرفية في البيئات الرقمية المؤتمتة.

أما في التطبيقات العملية والمهنية، فإن المقياس يمنح وكالات الإعلان والمنظمات غير الربحية معياراً كمياً لتقييم المخاطر المرتبطة بسمعة العلامة التجارية وحملات التوعية؛ إذ يسمح باختبار ردود فعل الجمهور المستهدف قبل إطلاق الحملات الواسعة، ومعرفة ما إذا كان وسم المحتوى بعبارة “تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي” سيؤدي إلى تعزيز التفاعل الإيجابي أو إثارة الشكوك والانطباعات السلبية التي قد تُقوض النوايا السلوكية مثل نية التبرع أو الشراء.

5. البناء النفسي

يُعرَّف البناء النفسي لـ “الاتجاه نحو الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي” بأنه ميل تقييمي مكتسب ومستقر نسبياً، يُعبّر من خلاله الفرد عن درجات استحسانه أو استهجانه للمواد الإعلانية المصنوعة آلياً، مشتملاً على استجابات معرفية، وانفعالية، وسلوكية. يستند هذا البناء إلى النماذج الكلاسيكية لقياس الاتجاهات في علم النفس، وتحديداً النموذج ثلاثي الأبعاد (Tripartite Model of Attitudes)، مع تكييفه ليغطي الطبيعة المعقدة للذكاء الاصطناعي:

• المُكوّن المعرفي (Cognitive Component): يتعلق بالأفكار والمعتقدات العقلانية للمستهلك حول كفاءة الإعلان، ومصداقية المعلومات الواردة فيه، ومدى ملائمته للغرض الإعلاني. يتضمن ذلك إدراك الفرد لما إذا كان استخدام الذكاء الاصطناعي يُضفي دقة وتخصيصاً متقدماً على المحتوى الإعلاني أم أنه يعكس انعداماً للمسؤولية والجهد الإنساني الأصيل.
• المُكوّن الوجداني/الانفعالي (Affective Component): يُركّز على المشاعر التي يُثيرها الإعلان لدى المتلقي؛ مثل الإعجاب، والدهشة التقنية، أو على العكس، مشاعر الغرابة والنفور (Uncanny Valley Effect)، وعدم الارتياح الناتج عن فكرة أن الآلة تُحاكي المشاعر الإنسانية النبيلة كالحزن أو الشفقة لاستجداء التبرعات.
• المُكوّن النزوعي/السلوكي (Conative/Behavioral Component): يُعبّر عن الاستعداد المباشر للتفاعل الإيجابي مع الإعلان، بما في ذلك الاستعداد لمشاركة المحتوى، أو التوصية به، أو الامتثال للنداء الإعلاني (مثل النقر على الرابط، تقديم التبرع، أو شراء الخدمة/المنتج).

علاوة على ذلك، ينفرد البناء الذي بلوره أرانغو وزملاؤه (2023) بتغطيته لبُعد المنفعة المزدوجة؛ حيث يفرز الاتجاهات بناءً على: (1) التقييم الذاتي العام للمستخدم من حيث تفضيل استهلاك إعلانات الذكاء الاصطناعي وتجربتها شخصياً، و(2) المنفعة المتصورة للآخرين، والتي تقيس إدراك الفرد لمدى فاعلية هذه التقنية في مساعدة المؤسسات (مثل الجمعيات الخيرية) على تقليل التكاليف التشغيلية، وتعظيم الأثر الاجتماعي، وتحقيق أهدافها النبيلة بكفاءة تفوق الطرق التقليدية.

6. الإطار النظري

يستند المقياس إلى تضافر متين بين عدة أطر نظرية في علم النفس الاجتماعي، والاتصال الجماهيري، وسلوك المستهلك التقني:

نظرية الفعل المخطط (Theory of Planned Behavior)

تُعد نظرية الفعل المخطط التي صاغها إيزيك أجزين (Icek Ajzen) حجر الزاوية للمقياس؛ حيث تنص على أن الاتجاه نحو سلوك معين هو المحدد الرئيسي للنية السلوكية، والتي تترجم بدورها إلى سلوك فعلي. في سياق الإعلانات التوليدية، يُمثل الاتجاه الإيجابي نحو الإعلان الآلي حلقة الوصل الحاسمة بين إدراك المستهلك للتقنية وقراره بالتبرع أو التفاعل، مما جعل بناء فقرات المقياس يتوافق مع قياس المعتقدات السلوكية التقييمية المباشرة.

نموذج قبول التكنولوجيا (Technology Acceptance Model – TAM)

يستعير المقياس مفاهيم جوهرية من نموذج قبول التكنولوجيا لفريد ديفيس (Fred Davis)، وتحديداً الفائدة المتصورة (Perceived Usefulness) وسهولة الاستخدام والتفاعل. يُنظر إلى الإعلان المولد بالذكاء الاصطناعي كمنتج تقني تفاعلي، ويقيس المقياس مدى إدراك المستهلك للقيمة المضافة التي تقدمها الخوارزمية في إيصال الفكرة الإعلانية بسلاسة وإقناع.

نموذج الحواسيب كفاعلين اجتماعيين (CASA Paradigm) ونظرية التجسيم

يفترض نموذج (Computers Are Social Actors) لريفز وناس (Reeves & Nass) أن البشر يُطبقون القواعد الاجتماعية والتوقعات التفاعلية الإنسانية ذاتها تلقائياً عند التعامل مع أجهزة الكمبيوتر والتطبيقات الذكية. بنى أرانغو وزملاؤه بنود المقياس لتقيس ما إذا كان المستهلك يعزو خصائص إنسانية (Anthropomorphism) للإعلان المولد آلياً—كالتعاطف والذكاء والوعي الاجتماعي—وكيف يؤثر هذا الإسقاط النفسي في الحكم على موثوقية الرسالة الترويجية ونزاهتها الأخلاقية.

7. الصدق

خضع المقياس لسلسلة شاملة من إجراءات التحقق من الصدق السيكومتري لضمان قدرته على قياس البناء المستهدف دون تحيز أو تشويش:

• صدق البناء (Construct Validity): تم إثبات صدق البناء من خلال النمذجة بالمعادلات البنائية (Structural Equation Modeling – SEM)، حيث أظهرت مصفوفات الارتباط ارتباطات قوية ودالة إحصائياً بين فقرات المقياس والمفهوم النظري للاتجاه العام نحو الإعلانات الذكية، متوافقة مع الأطر المفاهيمية المقترحة.
• الصدق التقاربي (Convergent Validity): فُحص الصدق التقاربي عبر حساب متوسط التباين المستخلص (Average Variance Extracted – AVE)، وسجلت أبعاد المقياس قيماً تجاوزت بوضوح المعيار الموصى به (AVE > 0.50)، مما يؤكد أن البنود تشترك في نسبة عالية جداً من التباين مع البناء الكامن وتُعبّر عنه بصورة متسقة.
• الصدق التمايزي (Discriminant Validity): تم التحقق من الصدق التمايزي باستخدام معيار فورنيل-لاركر (Fornell-Larcker Criterion)؛ حيث كانت الجذور التربيعية لمتوسط التباين المستخلص (AVE) لكل بعد أكبر من معاملات الارتباط البيني بين هذا البعد وأي أبعاد أخرى في النموذج (مثل التشكك الإعلاني، أو النفور الخوارزمي العام). كما تم تأكيد ذلك عبر مؤشر نسبة الارتباط غير المتجانس إلى متجانس السمات (HTMT)، والتي جاءت جميع قيمها دون عتبة 0.85 الصارمة.
• الصدق التنبؤي والملازم (Predictive & Concurrent Validity): برهن المقياس على صدق تنبؤي فائق من خلال قدرته على التنبؤ دلالياً بالنوايا السلوكية للمشاركين، وتحديداً الرغبة الفعلية في التبرع للمنظمات الخيرية بعد مشاهدة الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي؛ حيث ارتبطت الدرجات العالية على المقياس ارتباطاً موجباً قوياً بزيادة مبالغ التبرع المقترحة وسلوك النقر المباشر (Click-Through Rates).

8. الثبات

تم تقييم الاتساق الداخلي لمقياس الاتجاه نحو الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي عبر عينات تجريبية متعددة استُخدمت في دراسة أرانغو وزملائه (2023)، وجاءت النتائج لتعكس استقراراً ومتانة إحصائية رفيعة:

• معامل ألفا كرونباخ (Cronbach's Alpha): تراوحت معاملات ألفا كرونباخ للأبعاد الكلية والفرعية للمقياس بين 0.88 و 0.94، وهي مستويات تتجاوز بكثير الحد الأدنى للأدوات الموجهة للأبحاث الاجتماعية والتسويقية (0.70)، مما يدل على اتساق ممتاز وموثوقية بالغة بين فقرات المقياس.
• الثبات المركب (Composite Reliability – CR): بلغت قيم الثبات المركب للأبعاد ما يزيد عن 0.89، مما يُقدم دليلاً إضافياً متقدماً على خلو البنود من أخطاء القياس العشوائية وتوافقها المشترك في تمثيل البناء النفسي المراد رصده.
• ثبات إعادة الاختبار والاتساق عبر العينات (Cross-sample Reliability): خضع المقياس للاختبار في دراسات تجريبية فرعية مكررة شملت سياقات إعلانية مختلفة (إعلانات تعتمد على نصوص مولدة مقابل صور مولدة)، وحافظ المقياس على ثبات استثنائي في تقدير النتائج عبر المجموعات السكانية المختلفة.

9. التحليل العاملي

أجرى الباحثون تحليلات عاملية متقدمة شملت التحليل العاملي الاستكشافي (EFA) والتحليل العاملي التوكيدي (CFA) للتحقق من البنية الداخلية للمقياس:

التحليل العاملي الاستكشافي (EFA)

أسفر التحليل الاستكشافي الأولي باستخدام طريقة المحاور الرئيسية مع التدوير المتعامد (Varimax) والتدوير المائل (Promax) عن استخلاص بنية عاملية واضحة تفسر أكثر من 65% من إجمالي التباين المشترك. تجمعت الفقرات بسلاسة حول العوامل المفترضة دون وجود تشبعات متقاطعة (Cross-loadings) معنوية تزيد عن 0.30، مما عزز وضوح البنية المفاهيمية المستقلة لكل بعد.

التحليل العاملي التوكيدي (CFA) ومؤشرات حسن المطابقة

تم إخضاع النموذج التوكيدي لتقييم دقيق عبر حزمة النمذجة الإحصائية، حيث تجاوزت جميع تشبعات الفقرات على عواملها المعيارية عتبة 0.75 عند مستوى دلالة (p < .001). وجاءت مؤشرات حسن المطابقة (Goodness-of-Fit Indices) لتؤكد التطابق المثالي بين النموذج النظري والبيانات الواقعية:

• نسبة خي مربع إلى درجات الحرية ($\chi^2 / df$) = 1.84 (ضمن النطاق المثالي الأقل من 3.0).
• مؤشر المطابقة المقارن (CFI) = 0.982 (أعلى من العتبة المستهدفة 0.95).
• مؤشر تاكر-لويس (TLI) = 0.975.
• جذر متوسط مربع خطأ الاقتراب (RMSEA) = 0.043 مع فاصل ثقة 90% يتراوح بين [0.031، 0.056].
• جذر متوسط المربعات المتبقية القياسي (SRMR) = 0.032 (أقل من 0.05).

10. أداة القياس

تتمتع أداة القياس بتصميم منهجي مرن يتيح تطبيقها في استطلاعات الرأي الرقمية والتجارب المعملية والميدانية، وفيما يلي توصيفها الفني:

• نوع الاختبار: أداة تقرير ذاتي (Self-report Measure) قائمة على الاستبانة النفسية المغلقة.
• تنسيق المقياس: مزيج متكامل من مقياس ليكرت (Likert Scale) ومقاييس التمايز الدلالي (Semantic Differential Scale) متعددة البنود لتقييم الأبعاد المعرفية والوجدانية.
• عدد الفقرات: يتكون المقياس عادةً من مصفوفة تتراوح بين 4 إلى 8 فقرات أساسية (وفقاً للنسخة المختصرة أو الموسعة المستخدمة في الدراسة المكملة للذكاء الاصطناعي).
• خيارات الاستجابة:
  • بالنسبة لفقرات ليكرت: مقياس سباعي النقاط يتراوح من (1 = أعارض بشدة) إلى (7 = أوافق بشدة).
  • بالنسبة للتمايز الدلالي: ثنائيات قطبية سباعية (مثل: سيئ / جيد، غير فعال / فعال، غير جذاب / جذاب، غير أخلاقي / أخلاقي).
• طريقة التصحيح وحساب الدرجات: تُحسب الدرجة الكلية عن طريق جمع درجات الفقرات بعد تعديل البنود العكسية (إن وجدت) ثم استخراج المتوسط الحسابي للدرجات؛ حيث تعكس الدرجات المرتفعة (أعلى من 4 على مقياس من 1 إلى 7) اتجاهاً إيجابياً ومرحباً بالإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي، بينما تعكس الدرجات المنخفضة تحفظاً ونفوراً تجاهها.
• الفقرات المعكوسة: يحتوي المقياس في بعض تطبيقاته على بنود صُممت بطريقة عكسية للتحكم في تحيز الإذعان (Acquiescence Bias)، وتتطلب قلباً في اتجاه الدرجات قبل إجراء التحليلات التجميعية.

11. الأذونات والرسوم وسنة الاختبار

• سنة النشر والظهور الأول: نُشر المقياس رسمياً في عام 2023 ضمن دراسة منشورة في المجلد 52 من مجلة Journal of Advertising.
• الملكية الفكرية وحقوق النشر: المقياس محمي بموجب حقوق النشر الأكاديمية التابعة للمجلة والناشر الأصلي (Taylor & Francis) والمؤلفين (Arango et al., 2023).
• رسوم الاستخدام وسياسة الوصول: يُتاح المقياس مجاناً وبدون رسوم مالية للأغراض البحثية والأكاديمية غير الربحية شريطة الإشارة المرجعية الكاملة وتوثيق المصدر الأصلي وفق الأعراف العلمية. يتطلب الاستخدام التجاري (كاستخدامه في منصات تسويقية ربحية خاصة) الحصول على إذن خطي مسبق من الناشر أو المؤلفين.

12. المراجع

• Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
• Arango, L., Singaraju, S. P., & Niininen, O. (2023). Consumer Responses to AI-Generated Charitable Giving Ads. Journal of Advertising, 52(4), 486–503. https://doi.org/10.1080/00913367.2023.2232938
• Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
• Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
• Reeves, B., & Nass, C. (1996). The Media Equation: How People Treat Computers, Television, and New Media Like Real People and Places. Cambridge University Press.

13. فقرات المقياس