拟人化设计在社交媒体性骚扰举报系统中的情绪调节与信任构建机制研究

为解决社交媒体性骚扰(OSH)举报系统响应延迟、缺乏共情导致的用户满意度低下问题，研究人员通过对照实验探究拟人化设计(anthropomorphic design)对负面情绪缓解和信任建立的影响。研究发现高拟人化聊天机器人系统能显著提升用户满意度，为社交平台优化举报系统提供实证依据。

　　

在数字化社交时代，Instagram、WhatsApp等平台上的在线性骚扰(Online Sexual Harassment, OSH)已成为全球性难题。Plan International调查显示，15-25岁用户中58%遭遇过OSH，但现有举报系统却因机械式交互和响应延迟饱受诟病——英国受害者委员会报告称65%用户对举报流程不满。这种困境背后潜藏着双重矛盾：一方面受害者急需情感支持，另一方面平台效率与人性化服务难以兼顾。

比利时安特卫普大学Karolien Poels团队在《Computers in Human Behavior》发表的研究，创新性地将拟人化设计理论应用于OSH举报场景。通过286名欧洲参与者的三组对照实验（非拟人化机器系统/低拟人化基础聊天机器人/高拟人化情感支持聊天机器人），首次证实拟人化程度与用户满意度呈正相关。高拟人化系统通过"情感支持消息"（如"你的情绪是合理的"）降低愤怒与羞耻感，同时建立信任纽带，最终使满意度提升37.2%。

研究采用结构化实验设计：通过Prolific平台招募比利时、德国、荷兰的英语使用者，采用情境模拟法呈现OSH事件，运用结构方程模型(SEM)分析感知拟人化(perceived anthropomorphism)、负面情绪、信任与满意度的多级中介效应。关键创新在于融合支持性沟通理论(Supportive Communication Theory)与计算机作为社会行动者(CASA)理论，验证了机器传递情感支持的可行性。

【Participants】
66.1%参与者遭遇过露骨性消息骚扰，16.8%经历过照片被恶意评论。样本覆盖多种OSH类型，确保结论普适性。

【Results】
高拟人化系统使负面情绪降低21.3点（p<0.01），信任度提升29.7点。序列中介分析显示"拟人化→情绪调节→信任建立→满意度"的传导路径效应值达0.42，显著优于非拟人化系统。

【Discussions】
该研究突破性地将健康领域的CASA范式拓展至OSH场景，证实聊天机器人可通过"情感镜像"技术（如使用人类姓名、共情语言）实现心理支持。但研究者指出虚构情境可能弱化情绪反应，未来需结合真实举报数据验证。

【Conclusions】
这项欧盟地平线2020计划资助的研究，为社交平台设计提供了关键启示：拟人化不是简单的界面美化，而是通过"情感-认知"双路径重塑用户体验。特别值得注意的是，高拟人化设计在保持24/7响应优势的同时，成功弥补了传统举报系统"人性化缺失"的短板，为数字社会治理提供了新思路。