你期待什么呢？将刻意保持积极的态度作为一种有前景的策略，用于对话型人工智能系统

《ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems》：What Are You Looking Forward to? Deliberate Positivity as a Promising Strategy for Conversational Agents

本研究通过三阶段混合方法实验，探究在对话式代理（CA）中实施刻意积极策略对老年人长期使用意愿及情绪的影响。实验发现，采用刻意积极对话策略（如主动鼓励分享积极事件）的CA原型系统能显著提升用户积极情绪（PANAS评分提高），增强系统亲和力与用户持续互动意愿，且效果在不同技术经验水平的老年群体中均显现。心理语言学分析（LIWC）显示用户对话更开放、情感更积极，而系统可用性调查（SUS）表明用户对自然且恰当的交互设计接受度高。研究证实，通过结构化设计平衡社会性提示与功能性需求，可有效促进老年人对CA的长期采纳，为智能社会交互系统开发提供新范式。

　　### 深度解读：以积极对话促进老年人长期使用智能对话代理

随着全球老龄化趋势的加剧，开发能够帮助老年人维持独立性的技术变得愈发重要。其中，对话代理（Conversational Agents, CAs）作为一种新兴的智能交互系统，展现出了巨大的潜力。语音技术尤其在这一领域具有显著的优势，因为它具备良好的可访问性和使用便捷性，能够成为老年人日常生活中不可或缺的助手。然而，尽管这些技术在社交互动方面可能有所帮助，但它们在长期用户参与和使用方面的挑战仍然存在。为此，本研究探索了一种替代性的对话策略，旨在通过鼓励用户进行积极的反思和情感表达，从而提升他们的使用体验和持续使用意愿。

#### 研究背景与意义

老年人群体往往面临孤独和社交孤立的问题，这些问题在他们独立生活时尤为突出。智能对话代理在促进情感交流和社交互动方面具有重要作用，但设计上往往需要考虑如何减少用户对技术的抵触感，提升其长期使用意愿。传统的对话代理倾向于模仿人类互动，但这种高度拟人化的特性有时反而会导致用户的不满和失望，因为实际功能与用户期望之间可能存在差距。因此，研究者们开始探索更为自然和人性化的对话策略，特别是通过积极互动来增强用户的情感体验和持续使用动机。

#### 研究方法与设计

本研究采用了一个三阶段的混合方法，旨在全面评估积极对话策略的有效性。第一阶段为可行性试点研究，主要目的是评估老年人对语音驱动的对话代理的接受程度和使用体验。第二阶段使用了“巫师”（Wizard of Oz）方法，通过模拟对话代理的交互过程，测试不同对话策略对用户情绪的影响。第三阶段则开发了一个实际的对话代理原型，并进行了系统的测试和评估。

在设计对话代理时，研究者们特别关注了几个关键方面：首先，确保系统能够支持老年人感兴趣的领域，如家庭和爱好；其次，采用自然语言处理技术，如MindMeld和VADER，以实现对用户情绪的实时分析和回应；最后，构建一个个性化的知识库（Personal Knowledge Base, PKB），以存储和处理用户提供的信息，从而提升对话的连贯性和个性化程度。

#### 研究结果与分析

在试点研究中，参与者对语音驱动的对话代理表现出较高的接受度和使用意愿。他们能够舒适地进行远程互动，并且对系统的基本功能感到满意。在“巫师”实验中，研究者们发现，增加积极提示的数量可以显著提升用户的积极情绪。参与者在获得更多积极提示的会话中，表现出更高的积极反应频率，这表明积极对话策略能够有效促进用户的参与感和满意度。

在第三阶段的实验中，研究者们进一步验证了积极对话策略的效果。他们发现，即使在不同时间点增加积极提示的数量，用户的积极情绪仍然保持较高水平，这说明积极对话策略具有一定的持续性和稳定性。此外，用户对系统的整体使用体验（SUS）也呈现出积极的趋势，尤其是在后续会话中，用户对系统的满意度有所提升。这些结果表明，积极对话策略不仅能够提升用户的即时情绪，还能够增强他们对系统的长期接受度和使用意愿。

#### 用户特征的影响

研究还探讨了用户特征对积极对话策略效果的影响。结果显示，用户的技术兴趣和经验水平在一定程度上影响了他们对系统的接受度。高技术兴趣和经验的用户在积极情绪的维持上表现得更为明显，而低技术兴趣和经验的用户虽然整体情绪水平较低，但依然能够保持较高的积极情绪。这表明，积极对话策略在不同技术水平的用户中都具有一定的有效性，但其效果可能因用户的技术背景而有所不同。

此外，研究还发现，用户对系统的使用体验和情感反应与系统的设计和实现密切相关。例如，系统的自然语言处理能力、情感分析准确性以及个性化知识库的构建，都在一定程度上影响了用户的使用体验。因此，未来的设计应更加注重这些方面的优化，以提升系统的整体可用性和用户满意度。

#### 未来研究方向与设计建议

本研究的结果为未来设计和测试针对老年人的对话代理提供了重要的指导。首先，应进一步探索积极对话策略的长期效果，尤其是在更长的时间范围内，如几周或几个月。其次，研究者们建议在对话设计中引入更多样化的互动方式，以适应不同用户的需求和偏好。例如，可以尝试混合主动和被动的对话策略，以提升用户的参与感和互动性。

此外，数据安全和隐私保护也是设计对话代理时不可忽视的重要因素。老年人可能更倾向于分享敏感信息，因此系统需要具备强大的数据保护机制，以确保用户的隐私和数据安全。这包括本地存储、加密传输以及用户身份验证等措施。同时，系统应尽量减少对用户隐私的侵犯，例如通过限制系统对用户信息的访问权限，确保用户对数据的控制权。

#### 实际应用与挑战

尽管本研究展示了积极对话策略的潜力，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，系统的可访问性和易用性需要进一步优化，以确保所有年龄段的用户都能轻松使用。其次，系统的个性化程度和情感识别能力仍需提升，以更好地适应不同用户的需求和情感状态。此外，系统的长期维护和更新也是需要考虑的问题，以确保其功能和性能能够持续满足用户的需求。

#### 结论

综上所述，本研究通过多阶段的混合方法，验证了积极对话策略在促进老年人长期使用智能对话代理方面的有效性。结果表明，通过鼓励用户进行积极的反思和情感表达，可以显著提升他们的使用体验和持续使用意愿。未来的研究应进一步探索这一策略的长期效果，并优化系统的个性化和情感识别能力，以更好地满足老年人的需求。同时，数据安全和隐私保护也是设计和部署智能对话代理时需要重点关注的问题。