SORRISOS SINTÉTICOS, IMPACTOS REAIS: como o humor algorítmico modela a percepção e a intenção de compra do consumidor
Inteligência Artificial; Humor Algorítmico; Intenção de Compra; Tipos de Humor; Antropomorfismo.
A integração da Inteligência Artificial (IA) generativa nas relações de consumo tem impulsionado o desenvolvimento de agentes conversacionais altamente antropomorfizados. Sob a ótica do paradigma Computers are Social Actors (CASA), a adoção de traços intrinsecamente humanos atua como uma estratégia para humanizar a interface e engajar usuários. Contudo, a literatura apresenta lacunas sobre como essas variações comunicacionais afetam o comportamento do cliente em ambientes de alto envolvimento. Nesse contexto, este projeto de dissertação tem como objetivo investigar como o humor algorítmico modela a percepção e a intenção de compra do consumidor. Estruturalmente, o trabalho divide-se em duas partes principais. A primeira abrange a fundamentação teórica, construída sobre os mecanismos sociocognitivos de percepção do usuário e a taxonomia multidimensional de Martin et al. (2003), e encerra-se com uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), guiada pelo protocolo PRISMA 2020, que consolida o estado da arte e atesta a lacuna investigativa. A segunda parte apresenta a proposta metodológica da pesquisa, caracterizada pelo delineamento de um quase-experimento a ser operacionalizado por uma arquitetura tecnológica própria, composta por um Large Language Model (LLM), o motor de orquestração ReplyAgent e a interface de atendimento ALTIA. O ambiente projetado permitirá testar o impacto causal de diferentes tipos de humor (afiliativo, autoengrandecedor, agressivo e autodepreciativo) durante a interação. Espera-se que a futura aplicação deste modelo forneça respostas empíricas sobre os limites da humanização sintética, mitigando riscos relacionais no comércio digital.