Publication
Corporate social responsibility in the automotive industry : stakeholder perceptions of artificial intelligence-generated communication
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Ciências da Comunicação | |
| dc.contributor.advisor | Ilharco, Fernando Albano Maia de Magalhães | |
| dc.contributor.author | Pfuhl, Jana Elena Jewel | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-11T10:53:37Z | |
| dc.date.available | 2025-04-11T10:53:37Z | |
| dc.date.issued | 2024-11-27 | |
| dc.date.submitted | 2024-07 | |
| dc.description.abstract | The rise of generative artificial intelligence (GenAI) is rapidly transforming corporate communications. This includes corporate social responsibility (CSR), which is currently one of the key challenges in corporate communications. In the automotive industry, both GenAI and CSR are subject to unfavourable stakeholder perceptions. To examine this case, this study uses the Elaboration Likelihood Model (ELM) to develop an experiment testing stakeholder perceptions of GenAI CSR communication in the automotive industry. In addition, a distinction is made between GenAI as a public and non-public source. The data was collected using a structured questionnaire among six hundred and twenty-six respondents (n = 628). The results show that using GenAI worsens stakeholder perceptions, which is particularly evident when declaring GenAI as the source and not in the information of AI-generated communication. However, the use of GenAI has no significant influence on the processing routes, according to the ELM. Thus, this study provides both academic and practical implications by identifying the potential of GenAI usage for CSR communication in the automotive industry and indicating the negative perception of GenAI as a public source. | eng |
| dc.description.abstract | A expansão acelerada da inteligência artificial generativa (GenAI) está a transformar rapidamente a comunicação empresarial. Entre outros aspetos, isto afeta a responsabilidade social das empresas (RSE), que é atualmente um dos principais desafios da comunicação corporativa. Na indústria automóvel, tanto a GenAI como a RSE são alvo de perceções desfavoráveis por parte das entidades envolvidas. Para analisar esta situação, esta investigação utiliza o Elaboration Likelihood Model (ELM) para desenvolver uma experiência que testa as perceções das partes envolvidas sobre a comunicação da RSE e a GenAI na indústria automóvel. Além disso, é feita uma distinção entre a GenAI como fonte pública e não pública. Os dados foram recolhidos através de um questionário estruturado junto de seiscentos e vinte e seis inquiridos (n = 628). Os resultados mostram que a utilização da GenAI piora a perceção das partes interessadas, o que é particularmente evidente na designação do GenAI como fonte da informação e não tanto na informação, em si mesmo, da comunicação gerada pela IA. No entanto, a GenAI não tem influência significativa nas práticas de colaboração, de acordo com o ELM. Assim, este estudo aponta implicações académicas e práticas ao identificar o potencial do GenAI para a comunicação da RSE na indústria automóvel e ao indicar a perceção negativa do GenAI enquanto recurso público. | por |
| dc.identifier.tid | 203881222 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/52965 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Artificial intelligence (AI) | |
| dc.subject | Corporate social responsibility (CSR) | |
| dc.subject | Corporate communication | |
| dc.subject | Automotive industry | |
| dc.subject | Elaboration likelihood model | |
| dc.subject | Inteligência artificial (IA) | |
| dc.subject | Responsabilidade social das empresas (RSE) | |
| dc.subject | Comunicação empresarial | |
| dc.subject | Indústria automóvel | |
| dc.subject | Modelo de probabilidade de elaboração | |
| dc.title | Corporate social responsibility in the automotive industry : stakeholder perceptions of artificial intelligence-generated communication | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciências da Comunicação |