Personnalisation Algorithmique Sur Les Réseaux Sociaux : La Perception éthique Fait-elle La Différence ?
Auteurs : Bahrini Mohamed Ali .
Résumé
Cette recherche examine l’influence des perceptions éthiques de la personnalisation algorithmique sur les intentions d’achat de 228 utilisateurs des réseaux sociaux. Son originalité réside dans la conceptualisation simultanée de la perception éthique et de l’engagement comme construits hiérarchiques de second ordre, estimés par PLS-SEM selon l’approche Disjoint Two-Stage. Les résultats montrent que la perception éthique renforce significativement la confiance envers la plateforme (β = 0,598 ; p < 0,001), laquelle favorise la confiance envers les marques (β = 0,722 ; p < 0,001), tandis que l’engagement constitue le principal déterminant de l’intention d’achat (β = 0,722 ; p < 0,001). Les analyses confirment également des médiations simples et une médiation séquentielle significatives, indiquant que l’effet de la perception éthique sur l’intention d’achat s’exerce principalement à travers la confiance envers la plateforme, la confiance envers les marques et l’engagement. La connaissance des algorithmes est la seule caractéristique individuelle à exercer un effet modérateur négatif mais limité sur la relation entre perception éthique et confiance envers la plateforme (β = - 0,134 ; p = 0,081), sans toutefois atteindre le seuil de significativité de 5 %. Les analyses de robustesse confirment la stabilité des principales relations après introduction des variables de contrôle. Ces résultats invitent les plateformes et les entreprises à considérer la crédibilité éthique des systèmes de recommandation comme un levier stratégique de confiance, d’engagement et de création de valeur au-delà de leur seule performance algorithmique.
Mots clés
Personnalisation algorithmique ; Réseaux sociaux ; Perception éthique ; Intention d’achat ; PLS-SEM ; Personnalisation algorithmique ; Réseaux sociaux ; Perception éthique ; Intention d’achat ; PLS-SEM
