综述：探索人机交互中的恐惧：老年人对社会机器人体验的范围综述

《Frontiers in Robotics and AI》：Exploring fear in human-robot interaction: a scoping review of older adults’ experiences with social robots

这篇综述系统回顾了49项研究（2014-2025年），探讨了老年人（n=6,670）与社交机器人互动时的恐惧类型（如恐怖谷效应、隐私担忧）及其影响因素（如文化背景、技术经验）。文章为设计情感适应性强、文化敏感性高的老年护理机器人提供了框架，强调解决情感障碍对机器人伦理有效整合至关重要。

　　

1 引言

随着全球人口老龄化加剧，医疗和社会系统面临巨大压力。社交机器人作为有前景的工具，有望为老年人提供陪伴、认知刺激和日常辅助。然而，老年人对机器人的恐惧仍是其广泛采纳的关键障碍。这种恐惧超越了单纯的技术不熟悉，触及更深层次的心理、技术和文化关切。

老年人对护理机器人的恐惧反应涉及复杂且相互重叠的因素。焦虑不仅源于面对不熟悉的技术，更关乎对保持独立性、保护隐私以及维护护理中人性化元素的根本担忧。恐惧强度差异很大，从轻微不安到导致完全拒绝机器人互动的显著焦虑。虽然年轻人可能将机器人故障视为小麻烦，但老年用户则视此类错误为对其安全的严重威胁。此外，森政弘的“恐怖谷（Uncanny Valley）”理论为解释这种恐惧提供了宝贵见解，即当机器人在外观或行为上近乎人类但缺乏完全真实性时，会引发不适感。隐私焦虑则增加了恐惧的复杂性，老年用户常担忧信息滥用、持续监控以及在机器人追踪健康数据或观察日常活动时个人控制力的减弱。对过度依赖机器人支持的恐惧，也反映了对衰老过程、独立性下降以及护理中人际接触减少的更广泛担忧。

对社会机器人的反应在不同个人背景和文化环境下存在显著差异。先前的技术经验能可靠地减少恐惧；广泛使用过数字设备的老年人表现出更少的焦虑和更愿意与机器人护理员合作。文化背景在塑造机器人恐惧中也扮演重要角色，研究表明东亚人群（尤其是日本和韩国）通常比西方群体表现出更少的恐惧和更高的接受度，这反映了社会对自动化和护理实践的更广泛看法。此外，老年人群内部的年龄差异也值得关注，高龄老人（85岁以上）可能比年轻老人（65-74岁）表现出不同的恐惧特征。性别差异也有所体现，女性通常更关注情感和人际方面，而男性则倾向于强调实践和技术考量。

人工智能、机器学习和人机交互的最新发展极大地重塑了社交机器人的能力。现代机器人融合了复杂的自然语言处理、情感检测和行为适应功能，实现了更定制化和敏感的用户交互。研究方法也超越了简单的自我报告，扩展到包括生理测量、行为分析和无意识心理评估技术。这些方法表明恐惧通过有意识和无意识两种途径运作，为干预措施如何更好地应对这些反应提供了信息。当前的机器人开发强调以用户为中心的设计原则，专注于情感安全、信任建立和渐进式关系构建，同时保持功能卓越。

尽管已在老年护理机器人领域投入大量资源，但对恐惧的理解仍然不足，且研究文献中的测量方法不一致，阻碍了实际应用。本范围综述旨在通过系统审视关于老年人机器人恐惧的实证证据，填补这一空白。其核心贡献在于对恐惧类型及其与机器人设计特征和用户多样性关系的结构化分类，并强调了情感反应中的文化差异，强调了本地化和文化敏感性设计方法的必要性。

2 目标

本研究的主要目标是构建关于老年人对社交机器人恐惧的现有知识的全面综述。其次在于阐明机器人特征如何影响情绪反应，为机器人开发者和实施者提供基于证据的指导。第三个目标调查恐惧与技术接受结果之间的关系，探索情感障碍如何影响老年人使用机器人的意愿和实际使用模式。最后，研究旨在提出一个整合各研究发现的概念框架，以说明恐惧类型、影响因素、缓解策略和接受结果之间的关系，为未来研究、干预开发和基于证据的决策提供指导。

3 方法论

本研究基于Arksey和O'Malley建立的方法论框架，并依据PRISMA-ScR指南进行报告。预先制定了全面的综述方案。资格标准侧重于65岁及以上的成年人，并采用广泛的方法来捕捉与恐惧相关的各种现象。检索策略覆盖六个主要数据库，时间范围为2014年1月至2025年3月。研究选择过程遵循PRISMA-ScR流程，最终49项研究被纳入综合。使用标准化表格提取数据，并采用混合方法评估工具（MMAT）评估研究质量。由于研究方法存在异质性，采用了描述性综合与主题分析相结合的方法，并使用NVivo软件进行数据管理和分析。

4 结果

共纳入49项研究，涉及6,670名老年参与者。主题分析揭示了七种主要的恐惧类别：隐私与自主性担忧、信任与可靠性问题、情感与伦理不适、可用性挑战、对依赖的恐惧、技术不熟悉以及恐怖谷效应。恐惧程度受机器人设计、文化背景、先前技术经验和情境因素影响。缓解策略包括与老年人共同设计、渐进式接触、透明的系统行为和情感一致的互动，这些策略与改善接受度相关。研究还发现，恐惧评估工具多样，缺乏标准化方法。机器人功能分类包括辅助型、治疗型、社交互动型、远程呈现/监控型以及集成多功能型。恐惧类型与机器人类别以及用户人口统计学特征之间存在关联。

5 讨论

本综述阐明了老年人对社交机器人恐惧的复杂性和多维度性。恐惧主要可分为四类：预期性焦虑、恐怖谷效应、感知到的自主权丧失以及功能不信任。恐惧的起源不仅与机器人的物理外观或行为有关，还受更深层次的心理和社会文化因素影响，如媒体叙事、先前不良技术体验、社会和同伴影响以及代际数字鸿沟。恐惧是老年人接受和持续使用社交机器人的主要情感障碍。将情感变量、信任和情感安全明确纳入技术接受模型（TAM）的未来迭代中至关重要。透明的数据使用、用户控制和情感一致的机器人行为对于促进接受度都是必不可少的。

6 文献空白与未来方向

当前研究存在几个未解决的空白：需要纵向研究以了解恐惧随暴露时间的变化轨迹；需要系统性的跨文化比较以理解文化价值观和规范如何塑造恐惧反应；需要采用结合生理标记、行为观察和访谈的多模态方法来捕捉恐惧的显性和隐性表现；需要更多涉及认知障碍患者的研究；需要利用虚拟现实（VR）等新兴工具进行受控实验；以及需要按年龄、认知状况和文化背景进行分层分析，以开发情境感知、情感自适应的机器人。

7 结论

本范围综述表明，老年人与机器人互动时的恐惧表现为多种形式，并受多种因素影响。解决这些恐惧对于机器人伦理有效地融入老年护理至关重要。未来的工作应优先考虑纵向、跨文化研究和标准化的恐惧测量工具。对于设计者、护理提供者和政策制定者而言，审查结果强调了透明、用户知情的设计、渐进式接触和文化敏感指南的价值。将恐惧视为一种设计信号，而非仅仅是一个障碍，对于开发出真正支持老年人福祉的机器人至关重要。