综述：关于人类与虚拟人类互动中非语言模仿的研究综述

《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》：A scoping review of nonverbal mimicry in human-virtual human interaction

非verbal mimicry研究综述发现，虚拟人在人类互动中通过面部、情绪和行为模仿提升社会连接，但需注意模仿延迟、性别差异和情境复杂度的影响。研究指出实时识别技术（如OpenFace、Kinect）和动态动画（Smartbody）是实现的关键，但现有成果在跨文化、多模态交互和长期效应方面存在缺口。

　　非语言模仿在人与虚拟人互动中的作用是一个引人关注的研究领域，近年来随着虚拟人技术的迅速发展，这一领域的研究也取得了显著进展。虚拟人是指以数字形式存在的拟人化实体，它们通过计算机图形、运动捕捉和语音合成等技术来模拟人类的外观、行为和交流方式。这些虚拟人已被广泛应用于教育、医疗、旅游、金融、零售和游戏等多个领域，扮演着如对话代理、教学代理和虚拟导师等角色。然而，尽管虚拟人技术取得了许多进步，有关非语言模仿在人与虚拟人互动中的研究仍存在诸多空白，需要进一步探讨其在不同情境下的表现、实现方式、促进和抑制因素，以及其对个体和社会的影响。

### 非语言模仿的定义与分类

非语言模仿指的是在社交互动中自发地模仿他人的身体行为，包括面部表情、情绪表现和行为动作等。与互动同步（即行为在社交互动中的对齐）不同，非语言模仿通常涉及一个模仿者（mimicker）和一个被模仿者（mimicked），模仿者需要在短时间内（通常为3至5秒）准确复制被模仿者的非语言行为。这种模仿不仅有助于增强互动的连贯性，还可能对个体的情感识别和社交关系产生积极影响。非语言模仿可以分为三种类型：面部模仿、情绪模仿和行为模仿。面部模仿主要关注面部表情的复制，情绪模仿则涉及情绪状态的表达，而行为模仿则关注身体动作和姿态的再现。

### 互动情境与非语言模仿的实现方式

研究显示，非语言模仿在人与虚拟人互动中可以出现在多种情境中，如游戏、讲故事、对话、观察任务、联合娱乐和说服性展示等。这些互动通常发生在实验设置中，涉及的参与者年龄范围较广，从大学生到不同年龄段的普通人群。虚拟人通常以2D形式（如计算机屏幕、智能手机或投影仪）或3D形式（如头戴式虚拟现实设备）呈现，其身体表现范围也有所不同，从头部和颈部到全身体型。此外，虚拟人的性别特征也多样化，包括女性、男性以及具有中性特征的虚拟人。

在实现非语言模仿的过程中，研究通常采用三种主要方法：预定义动画、直接映射和预测模型。预定义动画基于预先设定的行为模式，而直接映射则是实时捕捉人类的非语言行为并将其复制到虚拟人身上。预测模型则利用机器学习和神经网络技术，对虚拟人进行行为预测和同步。这些方法在不同研究中被广泛应用，为虚拟人技术的发展提供了重要支持。

### 促进与抑制非语言模仿的因素

研究发现，个体和情境因素在非语言模仿的发生中起着关键作用。某些因素可能促进模仿行为，而另一些则可能抑制模仿。例如，当互动对象表现出亲和意图时，非语言模仿更容易发生，而当互动对象表现出疏离意图时，模仿则减少。此外，研究还发现，当虚拟人表现出特定情绪或行为时，人类的模仿行为可能增强或减弱。例如，对女性虚拟人的面部模仿可能比对男性虚拟人更频繁，而在某些情况下，模仿也可能与个体的开放性和想象力水平有关。

这些研究结果表明，非语言模仿并非单一现象，而是受到多种因素的影响。因此，未来的研究应进一步探讨这些因素如何影响模仿行为，并尝试在不同的互动情境中进行更全面的分析。

### 非语言模仿的个体与社会影响

非语言模仿在人与虚拟人互动中可能带来多方面的积极影响。例如，研究表明，模仿行为可以增强虚拟人的可信度、社交存在感和受欢迎程度。此外，非语言模仿还可能提高互动的流畅度和愉悦感，使人类在与虚拟人交流时感觉更加自然和亲近。然而，非语言模仿也可能带来一些负面后果，如过度或不足的模仿可能引起互动对象的怀疑或不适。因此，研究需要进一步探讨非语言模仿的适当程度，以及如何避免可能的负面影响。

### 研究方法与数据提取

本次综述采用PRISMA-ScR指南进行系统性回顾，通过五个电子数据库（ACM Digital Library、IEEE Explore、PsychINFO、Scopus和Web of Science）进行文献检索。研究者筛选了29篇符合条件的论文，其中包含33项研究。这些研究涵盖了非语言模仿的不同方面，包括模仿的类型、方向、检测方法、显示方式和时间延迟等。数据提取过程涉及多个电子表格，记录了研究的关键维度，如互动情境、非语言模仿的实现方式、促进和抑制因素，以及个体和社会后果。

### 研究发现与未来方向

综述发现，尽管非语言模仿在人与虚拟人互动中表现出一定的影响，但相关研究仍存在许多空白。首先，方法学上的研究空白包括对长时间互动和多轮互动的探讨不足，以及对非语言模仿在不同虚拟人显示方式下的影响研究有限。其次，证据上的研究空白包括不同研究之间结果的不一致，以及对虚拟人模仿人类时的影响研究较少。最后，实证研究的空白涉及对非语言模仿的促进和抑制因素的系统性探讨，以及对不同形式模仿的综合分析。

未来的研究应关注这些空白，进一步探讨非语言模仿在不同情境下的表现，以及如何通过技术手段优化其实现方式。此外，研究还应关注个体和情境因素如何影响非语言模仿的发生，以及这些因素如何进一步增强或削弱其对社交互动的影响。

### 理论与实践贡献

本次综述不仅提供了理论上的贡献，还对虚拟人技术的发展具有重要的实践意义。通过将非语言模仿的概念模型扩展到人与虚拟人互动领域，研究者能够更好地理解非语言模仿在这一场景下的作用机制。此外，综述还总结了非语言模仿的实现方式，为虚拟人技术的进一步发展提供了指导。通过比较不同研究的结果，研究者能够识别出研究空白，并为未来的研究提供方向。

### 研究限制与未来展望

尽管本次综述涵盖了大量相关研究，但仍存在一些限制。例如，由于ACM Digital Library的技术问题，部分文章未能被成功检索和分析。此外，综述仅包括经过同行评审的学术论文，可能忽略了灰色文献（如技术报告或会议摘要）中的相关研究。未来的研究应考虑这些限制，并尝试采用更全面的方法来评估非语言模仿在人与虚拟人互动中的影响。

综上所述，非语言模仿在人与虚拟人互动中具有重要的作用，但仍需进一步研究以完善其理论模型和实现方式。本次综述为相关研究提供了重要的参考，同时也为未来的研究指明了方向。通过深入探讨非语言模仿的影响因素和后果，研究者能够更好地优化虚拟人技术，使其在实际应用中发挥更大的作用。