Как подача объяснений влияет на выбор экологичных вариантов

Авторы не просто взяли готовые объяснения и посмотрели, нравятся ли они людям. Они с помощью генеративной модели сделали несколько вариантов объяснений для рекомендаций и сначала проверили их у людей и отдельной проверки через LLM-as-a-judge, то есть через другую языковую модель, которая оценивает качество текста по заданным правилам. Так они отобрали объяснения, в которых один и тот же факт об экологичности подаётся по-разному: сухо и напрямую, через более мягкую подачу, или через намёк на то, как обычно поступают другие.

Потом эти варианты встроили в две рандомизированные пользовательские эксперименты: один — с растворимым кофе, где решение обычно быстрое и почти не требует размышлений, второй — с бронированием отелей, где выбор уже заметно важнее и сложнее. Участникам показывали рекомендации, подогнанные под их предпочтения, и меняли только то, как именно в объяснении говорили об устойчивости. Это помогло проверить не только сам эффект объяснений, но и то, работает ли один и тот же приём в очень разных по вовлечённости ситуациях.

Самый интересный результат в том, что простое добавление экологической информации само по себе не сдвигало выбор в более устойчивую сторону. Зато когда ту же информацию подавали через определённую рамку или через социальную норму — то есть через указание на обычное поведение других людей — устойчивые варианты выбирали чаще, а решение давалось легче. При этом оценки самих объяснений и реальное поведение разошлись: обычное прямое раскрытие факта делало текст объяснения более приятным, но не меняло выбор. Это важный контраст, потому что раньше чаще смотрели либо на мнение людей об объяснениях, либо на их выбор, а здесь показали, что это совсем не одно и то же.

Ещё один практический вывод — языковые модели могут не просто генерировать тексты, а помогать собирать объяснения, опирающиеся на поведенческие идеи, в больших масштабах. То есть речь идёт не о случайных формулировках, а о шаблонах, которые можно настраивать под задачу и под контекст выбора.