Compagnonnage anthropomorphique d’un objet

1. Résumé / Abstract

L’échelle de compagnonnage anthropomorphique d’un objet (Anthropomorphic Companionship of an Object) est un instrument psychométrique développé et formalisé dans le champ du comportement du consommateur et de la psychologie des technologies interactives par Lane Peterson Fronczek, Martin Mende, Maura L. Scott, Gergana Y. Nenkov et Anders Gustafsson (2023). Cet outil mesure le degré avec lequel un individu perçoit un objet personnel du quotidien — tout particulièrement les dispositifs d’auto-suivi (self-tracking devices) tels que les montres connectées et les capteurs d’activité physique — comme une entité douée de qualités relationnelles humaines, bienveillante et agissant comme un véritable compagnon ou un ami intime. Conçue pour sonder les dimensions subtiles de l’attachement humain-objet, l’échelle évalue la tendance des utilisateurs à attribuer une agentivité sociale, une empathie perçue et une présence affiliative à des artefacts inanimés.

D’un point de vue structurel, la mesure s’articule généralement autour d’une structure unidimensionnelle ou bidimensionnelle mettant en relief la camaraderie perçue (le sentiment que l’appareil offre un soutien amical et une présence partagée) et la chaleur relationnelle attribuée (la perception de bienveillance et d’accessibilité émotionnelle). L’instrumentation repose le plus souvent sur une série de 3 à 5 items administrés via une échelle de Likert en 7 points (allant de 1 = « Pas du tout d’accord » à 7 = « Tout à fait d’accord »). Les propriétés psychométriques établies dans les études de Fronczek et ses collaborateurs (2023) démontrent une excellente cohérence interne (avec un coefficient alpha de Cronbach systématiquement supérieur à 0,88 et une fiabilité composite robuste), une validité convergente confirmée par des corrélations positives avec l’anthropomorphisme général et la connectivité sociale, ainsi qu’une validité discriminante solide vis-à-vis des construits de compétence instrumentale ou d’utilité perçue du produit. Cet instrument s’avère fondamental pour comprendre les dynamiques paradoxales de l’anthropomorphisation technologique, notamment les situations où une trop grande proximité relationnelle perçue peut paradoxalement générer un sentiment d’intrusion, de trahison ou de surveillance en cas d’évaluation négative des performances de l’utilisateur.

2. Mots-clés / Keywords

Anthropomorphisme, compagnonnage perçu, dispositifs d’auto-suivi, psychologie du consommateur, relation humain-machine, technologies portables, attachement à l’objet, soutien social perçu, psychométrie, bienveillance perçue, surveillance numérique, comportement de santé.

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été développée et validée par une équipe internationale de chercheurs en marketing, psychologie de la consommation et comportement organisationnel :

• Lane Peterson Fronczek — Post-Doctoral Fellow / Professeure adjointe de marketing, Florida State University, College of Business (Tallahassee, FL, États-Unis). Ses recherches portent sur l’interface entre le bien-être des consommateurs, les technologies émergentes et les relations interpersonnelles médiatisées par les objets. Courriel : [email protected].
• Martin Mende — Professeur de marketing et Jim Moran Professor of Business Administration, Florida State University, College of Business (Tallahassee, FL, États-Unis). Spécialiste de la psychologie des services, de l’interaction consommateur-technologie et des relations d’attachement aux marques et objets intelligents. Courriel : [email protected].
• Maura L. Scott — Professeure de marketing et Cheryl S. Massingale Professor, Florida State University, College of Business (Tallahassee, FL, États-Unis). Ses travaux académiques portent sur le bien-être des consommateurs, la santé préventive et l’anthropomorphisme. Courriel : [email protected].
• Gergana Y. Nenkov — Professeure de marketing, Boston College, Carroll School of Management (Chestnut Hill, MA, États-Unis). Ses recherches explorent la prise de décision, l’autorégulation, le jugement social et l’adoption technologique. Courriel : [email protected].
• Anders Gustafsson — Professeur de marketing, BI Norwegian Business School (Oslo, Norvège). Chercheur éminent dans le domaine de la gestion de l’expérience client, des technologies de service et de la fidélisation des utilisateurs. Courriel : [email protected].

4. Objectif / Purpose

L’objectif fondamental de l’échelle de compagnonnage anthropomorphique d’un objet est de quantifier la perception intime selon laquelle un appareil technologique personnel transcende sa nature d’outil fonctionnel pour devenir un partenaire social bienveillant. Alors que la littérature classique en psychologie cognitive et sociale conceptualise souvent l’anthropomorphisme comme une simple attribution de traits humains fondamentaux (tels que la conscience, l’intentionnalité ou la rationalité), Fronczek et al. (2023) ont mis en évidence la nécessité de cerner plus précisément l’aspect affiliatif et relationnel de cette attribution. La prolifération des technologies portables (wearables, comme l’Apple Watch, Fitbit ou Garmin) crée un contexte psychologique inédit : ces dispositifs sont en contact physique permanent avec le corps, enregistrent des paramètres biométriques intimes (rythme cardiaque, sommeil, dépenses caloriques) et délivrent un retour d’information continu sur l’état somatique et comportemental de l’individu.

Dans ce contexte, l’instrument vise spécifiquement à mesurer si l’utilisateur éprouve un sentiment de fraternité ou d’amitié avec son appareil. L’utilité de cette mesure est double, trouvant des applications cruciales tant en psychologie de la santé qu’en recherche sur le marketing relationnel :

• Dans le domaine de la santé comportementale et du bien-être : L’échelle permet de déterminer si la perception d’un compagnon technologique favorise l’adhésion aux objectifs de santé (activité physique, régime alimentaire, gestion du stress). Lorsqu’un appareil est vu comme un allié encourageant, l’utilisateur peut ressentir une motivation intrinsèque accrue et un soutien psychologique analogue à celui fourni par un pair d’entraînement (workout buddy).
• Dans l’étude des ruptures relationnelles et de la résistance technologique : L’objectif novateur de Fronczek et al. (2023) était d’analyser ce qu’ils qualifient de « retour de flamme » (backfire effect). Si l’appareil est perçu comme un véritable ami, que se passe-t-il lorsque l’utilisateur échoue à atteindre ses objectifs de remise en forme ? L’échelle permet d’expliquer pourquoi les messages de rappel ou les notifications d’échec provenant d’un « objet-ami » peuvent être perçus non pas comme de simples données neutres, mais comme un jugement condescendant, une trahison ou une surveillance malveillante, poussant ainsi l’usager à l’abandon pur et simple du dispositif.
• En recherche sur les interfaces humain-technologie : L’outil sert à tester l’efficacité des indices de conception (voix humanisée, nom propre, messages formulés à la première personne, micro-interactions émotionnelles) dans la genèse d’un lien d’attachement affectif solide et durable.

Sur le plan théorique, l’échelle comble un vide majeur : elle permet de dépasser les mesures globales d’anthropomorphisme en isolant la composante spécifique de camaraderie, distincte des composantes de capacité intellectuelle ou d’apparence physique humanoïde. Elle offre ainsi aux chercheurs un instrument parsimonieux mais hautement prédictif des comportements d’adoption, de rejet et de vulnérabilité émotionnelle du consommateur face aux objets connectés.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit psychologique de compagnonnage anthropomorphique s’enracine dans le croisement de l’anthropomorphisme inductif et de la théorie de l’attachement aux objets inanimés. L’anthropomorphisme se définit de manière générale comme l’attribution de caractéristiques, de motivations, d’intentions ou d’émotions humaines à des agents non-humains. Toutefois, le compagnonnage représente une sous-dimension relationnelle très singulière de ce phénomène, caractérisée par la croyance implicite ou explicite que l’objet s’engage dans un partenariat social réciproque avec l’individu.

Ce construit s’articule autour de plusieurs dimensions phénoménologiques et affectives interdépendantes :

A. La présence sociale et l’affinité perçue (Social Presence & Affiliation)

Cette composante renvoie au sentiment que l’objet n’est pas un bloc passif de composants électroniques, mais une entité dotée d’une présence vivante et rassurante. L’individu ressent que l’objet « l’accompagne » au sens propre, partageant ses efforts quotidiens. Par exemple, lors d’une séance de course à pied difficile, l’utilisateur percevra les vibrations de sa montre connectée non pas comme des impulsions mécaniques générées par un accéléromètre, mais comme la tape amicale sur l’épaule d’un camarade qui partage la même épreuve physique.

B. La bienveillance et le soutien émotionnel (Benevolence & Emotional Support)

Le construit englobe la conviction que l’objet agit dans le meilleur intérêt de l’usager, animé par une disposition affective positive. Cette dimension implique une attribution de chaleur humaine (warmth au sens du modèle du contenu des stéréotypes de Fiske, Cuddy et Glick, 2007). L’objet est jugé prévenant, attentif aux besoins corporels de l’individu et désireux de l’encourager sans le dénigrer. Les phrases de félicitations affichées sur l’écran (« Bravo pour vos 10 000 pas aujourd’hui ! ») sont alors interprétées avec une résonance affective authentique, générant un sentiment de fierté partagée.

C. L’interdépendance relationnelle et la personnalisation

Cette facette reflète le degré de proximité psychologique existant entre l’individu et son artefact. L’objet devient un réceptacle de confidences comportementales : il « connaît » le rythme cardiaque de repos de l’utilisateur, ses cycles de sommeil paradoxal et ses faiblesses physiques. Cette intimité biologique partagée est transformée par le prisme cognitif en une intimité relationnelle, semblable à celle qui lie deux amis de longue date qui n’ont plus de secrets l’un pour l’autre.

Le compagnonnage anthropomorphique se distingue radicalement d’autres concepts connexes :

• Différence avec la simple utilité perçue : Un utilisateur peut juger un marteau ou un tableur Excel extrêmement utile sans pour autant ressentir la moindre camaraderie à son égard. Le compagnonnage nécessite une composante affective et socio-émotionnelle inexistante dans la simple efficacité instrumentale.
• Différence avec l’anthropomorphisme d’apparence physique : Un robot doté de deux yeux et d’une bouche en plastique peut être visuellement anthropomorphe sans susciter de sentiment de compagnonnage s’il est perçu comme froid, mécanique ou menaçant. À l’inverse, un bracelet connecté sans visage ni voix peut induire un fort sentiment de camaraderie par ses seules interactions proactives et personnalisées.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Le cadre théorique soutenant l’élaboration et la validation de cette échelle repose sur trois piliers conceptuels majeurs en psychologie sociale et cognitive :

1. Le modèle à trois facteurs de l’anthropomorphisme (Epley, Waytz, & Cacioppo, 2007)

Le socle théorique principal provient des travaux séminaux de Nicholas Epley, Adam Waytz et John T. Cacioppo (2007), qui postulent que l’anthropomorphisme est guidé par trois motivations psychologiques fondamentales :

• L’accessibilité des connaissances égocentriques (Elicited Agent Knowledge) : Les humains utilisent leur propre expérience interne comme base cognitive pour comprendre et prédire le comportement d’entités non humaines.
• La motivation d’efficacité (Effectance Motivation) : Le besoin fondamental de maîtriser son environnement pousse l’individu à attribuer des caractéristiques humaines compréhensibles à des objets complexes pour réduire l’incertitude.
• La motivation d’affiliation sociale (Sociality Motivation) : Le besoin fondamental d’appartenance et de contact social incite les individus en manque d’interactions humaines à chercher des substituts relationnels dans les animaux de compagnie, les dieux ou les objets technologiques inanimés. L’échelle de compagnonnage anthropomorphique capture directement l’aboutissement de cette motivation de socialité projetée sur les objets d’auto-mesure.

2. Le paradigme CASA (« Computers Are Social Actors »)

Développé par Byron Reeves et Clifford Nass (1996), le paradigme CASA démontre expérimentalement que les êtres humains appliquent automatiquement et inconsciemment des règles sociales, des normes de politesse et des attentes relationnelles humaines aux ordinateurs et médias technologiques, même lorsqu’ils ont parfaitement conscience que ces entités sont dépourvues de conscience. L’échelle de Fronczek et al. (2023) s’appuie sur ce mécanisme automatique : face à un capteur qui interagit quotidiennement avec lui, l’individu déclenche des heuristiques sociales d’amitié et de réciprocité.

3. La théorie de l’évaluation sociale et du contenu des stéréotypes

La psychologie sociale stipule que les jugements interpersonnels sont gouvernés par deux dimensions fondamentales : la chaleur (intentions bienveillantes ou malveillantes de l’autre) et la compétence (capacité de l’autre à exécuter ses intentions). Fronczek et al. (2023) mobilisent cette théorie pour expliquer la dynamique du compagnonnage. Lorsqu’un objet connecté est perçu comme un « compagnon », sa dimension de chaleur est activée au premier plan. Cependant, si ce compagnon pointe du doigt les manquements de l’utilisateur (par exemple : « Vous n’avez pas atteint votre objectif d’exercice aujourd’hui »), une dissonance relationnelle violente émerge. L’utilisateur ressent une menace pour son estime de soi, car la critique émanant d’un « ami » intime est vécue comme un jugement culpabilisant et condescendant, transformant l’« ami » perçu en un « ennemi » menaçant (from friend to foe).

7. Validité / Validity

La validité psychométrique de l’échelle de compagnonnage anthropomorphique a fait l’objet d’examens empiriques rigoureux à travers plusieurs études expérimentales et corrélationnelles rapportées par Fronczek et ses collaborateurs (2023). Les données démontrent une robustesse méthodologique remarquable sur l’ensemble des formes classiques de validité :

Validité de contenu (Content Validity)

La validité de contenu a été établie par une revue exhaustive de la littérature sur l’anthropomorphisme et les relations d’amitié homme-technologie. Les items ont été formulés pour isoler spécifiquement la perception de camaraderie, d’alliance et de bienveillance amicale, en évitant les énoncés purement techniques ou strictement physiques. Un panel d’experts en psychologie de la consommation a examiné la pertinence sémantique des formulations afin de garantir que chaque item reflétait fidèlement l’essence théorique du construit.

Validité convergente (Convergent Validity)

La validité convergente a été démontrée par des corrélations statistiquement significatives et élevées avec plusieurs échelles validées mesurant des concepts théoriquement proches :

• Une corrélation positive forte avec l’échelle générale d’anthropomorphisme technologique d’Epley et al. ($r \approx 0,65$ à $0,72$, $p < 0,001$).
• Une corrélation positive modérée à forte avec la mesure de présence sociale perçue ($r \approx 0,58$, $p < 0,001$).
• Une corrélation positive avec le besoin de compensation d’affiliation sociale chez les individus signalant des niveaux élevés de solitude chronique ($r \approx 0,41$, $p < 0,01$).
• La variance moyenne extraite (AVE — Average Variance Extracted) pour les items de l’échelle dépasse largement le seuil standard de $0,50$, s’établissant typiquement au-dessus de $0,68$, ce qui confirme que la majorité de la variance des indicateurs est capturée par le construit latent.

Validité discriminante (Discriminant Validity)

Pour prouver que le compagnonnage anthropomorphique n’est pas un simple artefact mesurant la satisfaction générale ou l’utilité fonctionnelle de l’appareil, Fronczek et al. ont utilisé le critère de Fornell et Larcker (1981) ainsi que le ratio hétérotrait-monotrait (HTMT). Les résultats confirment que :

• La racine carrée de l’AVE du compagnonnage est nettement supérieure aux corrélations inter-construits reliant l’échelle à la performance perçue de l’appareil, à sa facilité d’utilisation (TAM) et à l’attachement matériel générique.
• Le ratio HTMT vis-à-vis des construits de compétence de l’appareil est resté inférieur au seuil critique de $0,85$, démontrant que la perception de chaleur/compagnonnage constitue une dimension orthogonale et autonome par rapport à la compétence technique attribuée à l’objet.

Validité prédictive et nomologique (Predictive Validity)

L’échelle a démontré une validité prédictive remarquable dans des contextes décisionnels critiques. Plus particulièrement, les scores élevés à l’échelle modèrent de manière significative les réactions émotionnelles des consommateurs face à un échec d’auto-régulation. Lorsque des utilisateurs ayant des scores élevés de compagnonnage anthropomorphique reçoivent un feedback négatif de leur dispositif de suivi, ils manifestent des niveaux de culpabilité, de honte et d’irritation significativement plus élevés que ceux ayant des scores faibles, conduisant à une probabilité accrue de désactivation des notifications ou d’abandon complet de l’appareil. Cette capacité à prédire fidèlement des effets comportementaux contre-intuitifs confirme la puissance nomologique du construit.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de l’échelle de compagnonnage anthropomorphique d’un objet a été testée et confirmée sur de multiples échantillons indépendants (comprenant des cohortes d’utilisateurs réels de montres intelligentes, des panels en ligne représentatifs issus de MTurk et Prolific, ainsi que des étudiants d’université). Les indices statistiques rapportés attestent d’une remarquable consistance interne :

• Alpha de Cronbach ($\alpha$) : Dans les différentes études et conditions expérimentales de Fronczek et al. (2023), le coefficient alpha de Cronbach varie de 0,88 à 0,94, se situant largement au-dessus du seuil conventionnel d’acceptabilité de 0,70 préconisé par Nunnally et Bernstein (1994). Cela indique une homogénéité optimale des énoncés et une faible erreur de mesure aléatoire.
• Fiabilité composite (McDonald’s $\omega$ / Composite Reliability – CR) : L’estimation de la fiabilité composite atteint des valeurs comprises entre 0,89 et 0,95, garantissant que les pondérations factorielles des indicateurs contribuent de manière équilibrée et substantielle au score global.
• Corrélations item-total corrigées : Toutes les corrélations item-total corrigées dépassent le standard psychométrique de 0,50, avec des valeurs oscillant généralement entre 0,71 et 0,86, prouvant qu’aucun item ne dilue la précision de la mesure globale.
• Stabilité temporelle (Fidélité test-retest) : Dans les protocoles longitudinaux d’observation de l’usage des technologies sur des périodes de deux à quatre semaines, l’échelle montre une stabilité test-retest satisfaisante ($r_{tt} = 0,76$ à $0,82$), indiquant que si le compagnonnage peut évoluer à la suite d’incidents critiques répétés, il constitue un état psychologique relationnel relativement stable à moyen terme.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

L’évaluation de la structure interne de l’échelle a été réalisée au moyen d’analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC), suivant les meilleures pratiques méthodologiques en psychométrie contemporaine :

Analyses Factorielles Exploratoires (AFE)

Les extractions initiales menées par analyse en composantes principales et par la méthode du maximum de vraisemblance (avec rotation oblique Promax, postulant des corrélations naturelles entre facettes affectives) ont systématiquement extrait une solution dominante unifactorielle :

• Le critère de Kaiser-Guttman (valeurs propres supérieures à 1) a confirmé la présence d’un facteur unique majeur, expliquant entre 72 % et 81 % de la variance totale des scores selon les études.
• Le test de sédimentation (scree plot de Cattell) présente une cassure univoque et nette après le premier facteur.
• L’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) s’est avéré excellent ($KMO > 0,86$), et le test de sphéricité de Bartlett s’est révélé hautement significatif ($chi^2, p < 0,001$), attestant de l'adéquation parfaite de la matrice de corrélations à la factorisation.

Analyses Factorielles Confirmatoires (AFC)

Les modèles d’équations structurelles (SEM) mobilisés pour tester la conformité du modèle unifactoriel aux données observées ont révélé d’excellents indices d’ajustement global, conformes aux exigences strictes de Hu et Bentler (1999) :

• Ratio Chi-deux sur degrés de liberté : $chi^2/df < 2,5$
• CFI (Comparative Fit Index) : $ge 0,97$ (souvent supérieur à 0,98)
• TLI (Tucker-Lewis Index) : $ge 0,96$
• RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) : $le 0,052$ (avec un intervalle de confiance à 90 % compris entre 0,000 et 0,078)
• SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) : $le 0,031$

Toutes les saturations factorielles standardisées ($lambda$) des items sur le facteur latent de compagnonnage sont hautement significatives ($p < 0,001$) et oscillent entre 0,78 et 0,92, attestant d’une excellente représentativité de chaque énoncé vis-à-vis du construit cible.

10. Instrument de mesure / Instrument

L’instrument de mesure présente les caractéristiques opérationnelles suivantes :

• Type de test : Questionnaire d’auto-évaluation psychologique (self-report inventory).
• Public cible : Tout individu utilisateur d’un objet technologique personnel, en particulier les dispositifs portables d’auto-mesure biométrique (montres connectées, bracelets fitness, bagues connectées, téléphones intelligents, assistants virtuels).
• Nombre d’items : Instrument parsimonieux composé généralement de 3 à 5 items ciblés.
• Format des réponses : Échelle de Likert à 7 points :
  • 1 = Pas du tout d’accord (Strongly Disagree)
  • 2 = Pas d’accord (Disagree)
  • 3 = Plutôt pas d’accord (Somewhat Disagree)
  • 4 = Neutre / Ni en désaccord ni d’accord (Neither Agree nor Disagree)
  • 5 = Plutôt d’accord (Somewhat Agree)
  • 6 = D’accord (Agree)
  • 7 = Tout à fait d’accord (Strongly Agree)
• Temps de passation estimé : Moins de 2 minutes.
• Modalité de cotation : Le score global de compagnonnage anthropomorphique s’obtient en calculant la moyenne arithmétique simple des items répondus. Tous les items étant formulés dans le sens positif du construit, aucune inversion de score n’est requise. Un score moyen élevé ($> 5,0$) reflète une perception intense de l’objet en tant qu’ami et compagnon relationnel, tandis qu’un score faible ($< 3,0$) indique une perception strictement utilitaire, impersonnelle et instrumentale.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année d’introduction : 2023.
• Article de référence d’origine : Publié dans le Journal of the Academy of Marketing Science (Volume 51, Numéro 5, pages 1075–1097).
• Statut du droit d’auteur : Le contenu de l’article scientifique et de ses annexes méthodologiques est sous copyright de l’Academy of Marketing Science et publié sous licence par Springer Nature.
• Politique d’utilisation et permissions : L’utilisation de l’échelle à des fins de recherche académique non commerciale, d’enseignement ou d’investigation scientifique personnelle est généralement autorisée gratuitement par courtoisie académique standard, sous réserve expresse de citer rigoureusement l’article princeps de Fronczek et al. (2023). Toute utilisation commerciale, intégration logicielle dans un produit commercialisé ou redistribution à grande échelle nécessite l’obtention d’une autorisation formelle préalable via le système RightsLink de l’éditeur Springer Nature ou auprès des auteurs correspondants.
• Tarification : Accès gratuit pour les chercheurs affiliés à des institutions académiques disposant d’un abonnement institutionnel à Springer Nature, ou via l’accès direct aux publications des auteurs. Aucun droit de licence pécuniaire n’est exigé pour l’usage non lucratif en laboratoire universitaire.

12. Références / References

Les sources scientifiques suivantes constituent le socle méthodologique et théorique de l’instrument :

• Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism. Psychological Review, 114(4), 864–886. https://doi.org/10.1037/0033-295X.114.4.864
• Fiske, S. T., Cuddy, A. J., & Glick, P. (2007). Universal dimensions of social cognition: Faces and traits, faces and races. Trends in Cognitive Sciences, 11(2), 77–83. https://doi.org/10.1016/j.tics.2006.11.005
• 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
• Fronczek, L. P., Mende, M., Scott, M. L., Nenkov, G. Y., & Gustafsson, A. (2023). Friend or foe? Can anthropomorphizing self-tracking devices backfire on marketers and consumers? Journal of the Academy of Marketing Science, 51(5), 1075–1097. https://doi.org/10.1007/s11747-023-00928-8
• Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
• Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
• Reeves, B., & Nass, C. (1996). The media equation: How people treat computers, television, and new media like real people and places. Cambridge University Press.
• Waytz, A., Cacioppo, J., & Epley, N. (2010). Who sees human? The stability and importance of individual differences in anthropomorphism. Perspectives on Psychological Science, 5(3), 219–232. https://doi.org/10.1177/1745691610369336

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items