中国成年人AI心理支持与人工心理咨询体验的领域特异性感知差异及影响因素研究

《BMC Psychology》：Differences in perceived experiences of AI-based versus human psychological support among dual users: paired comparisons, hierarchical regression, and repeated-measures sensitivity analysis

　　

摘要

背景

对话式人工智能（AI）正越来越多地用于心理支持领域，但目前有限的证据尚未能对同一用户感知AI支持体验与人工心理咨询体验的差异进行比较。本研究考察了曾同时使用两种方式的成人在AI心理支持与人工咨询体验之间的领域特异性感知差异，并探索了这些体验相关的个体和使用相关因素。

方法

本研究对233名报告同时拥有AI心理支持工具和人工咨询经验的中国成年人进行了横断面在线问卷调查。参与者完成了两套平行的11题项体验量表，评估感知接受度、理解程度、目标契合度、协作性、专业胜任力、响应效率、安全/隐私、信任度、减少被评判的担忧、深度自我披露意愿以及负面情绪披露。由于响应效率题项在两种模式间并非严格测量等值，本研究采用排除该题项后的10题项合成总分进行配对样本t检验分析。此外，还拟合了重复测量线性混合效应模型作为敏感性分析，以考虑被试内的配对结构，并检验模式差异是否随个体特征变化。采用蒙特卡洛双侧< i>p值和Holm校正的配对Wilcoxon符号秩检验比较AI与人工咨询的评分。分层回归模型考察了AI体验、人工咨询体验以及"人工减AI"差异分的关联因素。AI心理支持。

结果

AI心理支持在五个探索性题项指标上获得更高评分，但由于该题项在两种模式间并非严格测量等值，响应效率的比较应谨慎解读。人工咨询在两个指标上评分更高：相互理解和专业胜任力。其余题项比较在Holm校正后未达统计学显著性。尽管中位数总体上较高且两种模式常相同，但配对差异表明在主要的11题项比较中，AI支持具有小幅整体优势。作为敏感性分析，从两种模式特异评分中移除了可能非等值的响应效率题项。由此得到的10题项AI得分仍显著高于对应的人工咨询得分，均值分别为57.77（SD = 6.55）和56.80（SD = 6.75）；均分差（人工减AI）= ?0.97，95% CI [?1.73, ?0.21]，t(232) = ?2.53，p = .012，dz = 0.17。在分层回归模型中，依恋焦虑正向预测人工咨询体验和AI支持体验，而依恋回避负向预测两者。使用专业心理健康/治疗聊天机器人与更高的AI体验得分相关，而与较短AI使用时长相关的关联则较不一致。"人工减AI"差异分的回归分析显示，加入依恋变量后模型拟合有所改善，但最终完整模型在全局层面不显著。在重复测量混合效应分析中，模式×依恋回避交互作用显著，提示AI支持与人工咨询之间的相对差异随依恋回避程度而变化。总体而言，敏感性分析支持了在排除可能非等值的响应效率题项后，小幅整体模式差异的稳健性。

结论

在曾同时使用AI支持和人工咨询的中国成年人中，感知体验因领域而异，而非对某一种模式表现出一致偏好。AI支持在低门槛和低社交威胁领域中获得更积极评价，而人工咨询在相互理解和专业胜任力方面仍保有感知的优势。排除非等值的响应效率题项后，支持AI的小幅整体差异依然存在，但由于敏感性分析使用了基于序数题项评分的合成总分，这一结果应谨慎解读。由于横断面自陈设计、上端变异受限、自报AI工具异质性以及新开发体验指标的探索性本质，本研究结果应谨慎解读。