综述：消费者对基于文本的AI聊天机器人拟人化的反应：系统性文献综述与未来研究方向

这篇综述系统分析了84篇研究文献，运用TCCM（理论-背景-特征-方法）框架，揭示了聊天机器人拟人化（anthropomorphism）通过社会临场感（social presence）和情感连接提升消费者信任与满意度的机制，同时指出过度拟人化可能引发隐私焦虑（AI anxiety）的潜在风险，为优化人机交互（HCI）设计提供了重要启示。

　　

摘要

人工智能（AI）技术的快速发展使ChatGPT等聊天机器人渗透到日常生活，同时重塑了各行业的客户关系。尽管应用广泛，但针对消费者对AI聊天机器人拟人化（anthropomorphism）反应的研究仍存在空白。本文通过系统性文献综述（SLR），整合84项研究，揭示了拟人化设计如何通过人类化沟通风格和情感特征建立信任、共情与社会临场感，但也可能因过度拟人化引发隐私担忧和AI焦虑。

1 引言

全球聊天机器人市场规模预计从2025年的115.7亿美元增长至2034年的913.3亿美元，其中基于文本的聊天机器人占据38.8%份额。拟人化作为"将人类特征赋予非人类实体"的认知偏差，通过语言线索（如消息互动性、对话风格）激活人类认知图式，使交互更自然。然而，在服务失败场景中，拟人化可能强化消费者对聊天机器人行为的意图归因，导致负面反应。

2 研究方法

采用SPAR-4-SLR协议，从Scopus和Web of Science筛选84篇文献，聚焦ABDC期刊质量列表中的研究。分析框架涵盖：

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  理论（T）：33.33%研究采用Epley的三因素拟人化理论，26.19%应用"计算机是社会行动者"（CASA）范式，11.9%基于社会临场感理论。

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  背景（C）：42.53%研究位于亚洲（中国主导），24.14%在美国；70%集中于电子商务和旅游业。

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  特征（C）：视觉拟人化（如头像设计）和语言拟人化（如幽默表达）显著提升感知温暖（warmth）与能力（competence），但组合使用可能触发恐怖谷效应（uncanny valley）。

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  方法（M）：79.89%采用实验法，64%为情境实验；结构方程模型（SEM）使用率达42%。

3 关键发现

3.1 正向效应

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  社会临场感：拟人化文本（如情感表达）和视觉设计（如动态表情）增强心理连接，使消费者将聊天机器人视为社交实体。

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  功能感知：拟人化提升易用性（perceived ease of use）和有用性（perceived usefulness），尤其在生成式AI模型中更为显著。

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  行业应用：电商场景下，拟人化推荐提高购买意愿28%，而旅游业中温暖型聊天机器人更受青睐。

3.2 风险与挑战

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  隐私悖论：高拟人化设计使消费者对数据收集更敏感，AI焦虑（AI anxiety）导致使用意愿下降19%。

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  服务失败放大效应：拟人化聊天机器人的服务失误会被认为更具"故意性"，品牌评价降幅比非拟人化机器人高34%。

4 未来方向

4.1 理论创新

需验证数字代理理论（digital agenticity）和AIDUA模型在生成式AI场景的适用性，探索信号理论如何解释拟人化线索的认知处理。

4.2 实践建议

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  跨文化设计：在德国等重视隐私的地区采用低拟人化界面，而在中国可强化情感交互。

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  伦理披露：明确AI身份（如ChatGPT的"机器人"标签）可缓解恐怖谷效应。

4.3 技术演进

生成式AI的个性化响应能力为拟人化设计带来新可能，但需平衡"人性化"与"机械感"，避免触发负面情绪阈值。

5 结论

拟人化是双刃剑：既能通过社会临场感和情感连接提升用户体验，也可能因期望落差导致信任崩塌。未来研究应聚焦文化差异、长期使用影响及伦理规范，为人机交互设计提供更精细的指导。