情绪在自动驾驶信任中的中介作用：风险感知与系统性能的影响机制

本综述通过严谨的（mediation analysis）揭示了情绪在自动驾驶（AV）信任形成中的核心作用。研究发现，实时系统性能比预存风险认知对信任的影响更强，且积极情绪（如信心）的中介效应（46.7%）显著高于消极情绪（如焦虑17.7%）。研究为AV系统优化提供了关键理论支撑（affective trust architecture），强调提升性能可靠性比单纯降低风险感知更有效。

　　

Highlight

情绪中介路径揭示信任构建存在显著不对称性：信心（confidence）是连接系统性能与信任的主要心理通道，而消极情绪的中介作用相对有限。

Introduction

自动驾驶（AV）技术的快速发展使L3+级车辆即将普及，但用户采纳意愿反而下降，凸显出信任校准的核心挑战。传统研究侧重于认知框架（如Hoff和Bashir的三层信任模型），强调系统可靠性和性能评估，却忽视了情绪在实时交互中的动态作用。本研究通过量化分析，突破相关性研究局限，直接验证情绪在系统性能与信任间的中介机制（mediating mechanisms），尤其关注当实时性能与预设风险认知冲突时，情感路径如何驱动信任形成。

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自动化信任研究早期聚焦系统可靠性、可预测性等认知维度（Lee and See, 2004）。近年研究逐步认识到情感成分的主导作用，特别是在高风险驾驶环境中，情绪可作为快速直觉信号影响自动化使用决策（De Visser et al., 2020）。

Participants

通过“pwr”包进行功效分析，设定效应量f=0.40，统计功效0.80，α=0.05，确定最小样本量为66人。最终招募70名参与者（42男，28女），预留传感器故障冗余。

Data analysis

数据分析分三阶段：先验操作检验、情绪数据的探索性因子分析（EFA）、风险感知与AV性能通过情绪影响信任的中介检验。

Manipulation check

风险感知操作成功：单因素ANOVA显示其对习得信任存在主效应（F(2,67)=24.94, p<0.001, η_p²=0.426），解释了43%方差。

Discussions

本研究实证挑战了以认知评估和错误缓解为核心的信任校准范式，提出了一种由情感过程不对称性和直接体验主导的信任形成新模型。

Conclusion

自动化错误显著降低AV信任，而风险感知作用较弱。信心（confidence）作为关键情绪中介因子，表明积极情绪体验对信任发展至关重要。研究为优化AV技术用户体验提供了理论依据和实践方向。