使用表情符号提升情绪：对心理健康聊天机器人效果的影响

《Journal of Retailing and Consumer Services》：Using emojis to uplift emotion: Effects on mental health chatbots’ performance

　　摘要随着基于人工智能的聊天机器人越来越多地扩展心理健康支持的获取途径，理解基于文本的系统在缺乏面对面非语言线索的情况下如何传达情感关怀显得尤为重要。表情符号或许可以充当轻量的副语言线索，但其在心理健康支持中的作用仍不明确。本研究依据刻板印象内容模型与心理所有权理论，考察表情符号使用与用户情绪幸福感、满意度及持续使用意向之间的关联。研究在中国通过Credamo平台采用随机抽样方式开展两项情境式在线实验，获得459份有效样本（预实验59份，主研究400份）。数据使用IBM SPSS Statistics 26与PROCESS宏进行分析。实验结果显示，表情符号的使用与更积极的情绪幸福感、满意度及持续使用意向相关联。中介分析支持了一条经由感知温暖与心理所有权的路径，而与之对应的基于感知能力的路径未获支持。人工智能素养强化了感知温暖与心理所有权之间的关联，但与之预测相反的是，弱化了感知能力与心理所有权之间的关联。调节中介分析初步支持了人工智能素养会强化表情符号使用通过温暖途径对情绪幸福感与持续使用意向产生的间接效应，但对满意度的相应效应未获支持。这些发现拓展了人工智能介导的心理健康支持研究，识别出温暖—心理所有权路径以及人工智能素养的差异性作用。本研究也为在支持性、非临床聊天机器人交互中策略性、情境敏感地使用表情符号提供了初步的、受情境限制的指导。引言全球心理健康危机影响近十亿人，然而专业护理的获取仍然受限，尤其在资源匮乏地区（WHO, 2022）。虽然专业咨询与社会支持是常规应对方式，但系统性障碍——如可及性有限、日程限制、经济成本及持续存在的污名——阻碍了及时获得照护（Habicht et al., 2024; Spiegel et al., 2024）。因此，人工智能驱动的对话代理（心理健康聊天机器人）已成为一项关键资源，为自我表露提供随时可用、匿名的空间（Aktan et al., 2022; Habicht et al., 2024）。然而，这些聊天机器人的有效性取决于一个关键挑战：一个既没有物理存在也没有情感内在体验的非人类实体，如何有效地传达构成心理健康支持基石的共情与认可？一种可能的设计思路是使用非语言线索，例如表情符号，它们或许能在基于文本的交互中传达社会临场感与感知温暖（Kaye et al., 2021; Smith and Rose, 2020）。然而，在心理健康聊天机器人中运用基于表情符号的情感表达引入了一个重大且尚未解决的理论悖论。现有电子商务与客户服务文献表明，表情符号的使用能提升用户对该聊天机器人温暖与能力的感知，从而有效引发用户满意度与信任（Boutet et al., 2021; Yu and Zhao, 2024）。然而，心理健康服务构成一个根本不同且高度敏感的环境，情感脆弱性至关重要（Sanches et al., 2019）。虽然表情符号或许能有效传递算法的易接近性与温暖，但也有风险跨越专业可信度的关键边界。在需要感知专业性的咨询情境中，表情符号可能被视为非正式、幼稚甚至轻率，从而削弱本应建立用户信任所必需的能力感知（Huang et al., 2020; Wang et al., 2024）。这一核心张力——表情符号在心理健康情境中是否同时增强温暖而又削弱能力感知——挑战了既有刻板印象内容模型（SCM）的共识，构成本研究要解决的首要关键空白。此外，仅理解初始的刻板印象式印象（如"这个聊天机器人看起来既温暖又有能力"）在理论上并不足以解释推动有意义心理健康结果的更深层关系联结（Tan et al., 2025）。要从功能性工具转变为亲密伙伴，用户需要心理内化该聊天机器人，从"服务评估"框架转向"关系依附"框架（De Freitas et al., 2025）。这一关键心理转变尚未得到充分探索。心理所有权（PO），即用户感到某一对象"属于自己"的认知—情感状态（Pierce et al., 2001），为该转变提供了富有前景的理论视角，使用户能够把聊天机器人视为自我的延伸（Pierce et al., 2001）。这种联结建立起强烈的情感依附（Pierce et al., 2003），而这是有效情绪调节所必需的。重要的是，心理所有权的形成需要亲密了解、控制与自我投入（Pierce et al., 2001, 2003）。感知温暖可建立熟悉感（Fiske et al., 2007），而能力感知则确保控制感（Van Doorn et al., 2017）。因此，这些感知会促使个体对该对象投入（De Freitas et al., 2025），从而培育强烈的所有权感。据此，本研究将SCM与PO提出为序列而非并行机制：表情符号首先塑造刻板印象式评价（温暖与能力），随后培育心理所有权，最终推动心理健康服务结果。此外，这些情感设计线索的有效性并非普遍适用；它可能受到用户对人工智能认知理解程度的调节。随着生成式人工智能深度融入医疗健康领域，用户的人工智能素养——即其识别、理解并恰当使用人工智能系统的能力（Long and Magerko, 2020）——深刻塑造了他们对非语言设计线索的解读（Wang et al., 2023）。拥有高人工智能素养的用户不太可能把表情符号视为欺骗性模仿，而更可能将这些线索解读为旨在促进安全自我表露的功能性设计可供性（Lucas et al., 2014; Sundar, 2020）。因此，人工智能素养可能作为一项关键边界条件，决定算法温暖在多大程度上转化为心理所有权感。因此，为填补上述空白，本研究旨在回答以下研究问题：RQ1. 心理健康聊天机器人的表情符号使用是否影响心理健康服务结果，即用户的情绪幸福感、满意度与持续使用意向？RQ2. 刻板印象式感知（温暖/能力）与心理所有权如何依次中介表情符号对心理健康服务结果的影响？RQ3. 人工智能素养如何调节所提出的中介路径？为回答这些研究问题，本研究开展了受控在线实验，检验表情符号使用是否影响上述三项心理健康聊天机器人服务结果。本研究还基于SCM与PO探索了潜在的作用机制，以及用户人工智能素养的调节效应。本研究具有若干重要理论贡献。第一，本研究通过将表情符号使用研究扩展至人工智能介导的心理健康支持领域，考察用户的情绪与服务结果。第二，本研究整合SCM与PO，提出一种序列性解释，说明社会感知如何转化为对个人而言有意义的使用者回应。第三，本研究考察人工智能素养作为边界条件，可能如何塑造用户对聊天机器人温暖与能力的解读与反应。章节片段心理健康聊天机器人心理健康聊天机器人的演变可追溯至ELIZA，这是Weizenbaum（1966）设计的一款早期对话程序，用以模拟罗杰斯式心理治疗对话。近年来，大语言模型（LLMs）的进展显著加速了此类聊天机器人在心理健康自我转介与干预中的开发与采用（Li et al., 2023; Sin, 2024; Zhong et al., 2024）。当代应用包括Woebot、Wysa与Replika等，它们借助自然……刻板印象内容模型与心理所有权SCM提出，社会对象通常沿两个基本维度被评价：温暖与能力（Fiske et al., 2002, 2007）。在人际交互与评价中，互动参与者的特质，如年龄、性别与面部吸引力（Schellaert et al., 2025; Yang et al., 2024; Zhang et al., 2024），以及沟通线索（Boutet et al., 2021; Huang et al., 2021），会通过感知温暖与能力影响人们对他人形成的印象。随着……预实验在主实验之前，本研究开展了一项预实验，以评估表情符号使用操纵的有效性与效度，并检验聊天机器人的表情符号使用是否影响心理健康服务结果。为实现这一目标，研究采用被试间设计（使用表情符号 vs. 不使用表情符号），实验材料其他方面保持一致。参与者想象一个心理健康咨询情境，观看一段动态聊天机器人对话，随后报告表情符号暴露……主研究在主研究中，本研究考察了表情符号使用对感知温暖与感知能力的影响，以检验H2a与H2b。随后考察SCM维度与心理所有权的中介作用，以检验H3。最后，考察人工智能素养对感知温暖、感知能力与心理所有权之间关系的调节效应，以检验H4a与H4b。主要发现在预实验（N = 59）与主实验（N = 400）中，表情符号的使用均与参与者较高的情绪幸福感、满意度与持续使用意向相关联。中介分析支持了一条经由感知温暖与心理所有权的间接路径，而与之对应的感知能力路径未获支持。此外，较高的人工智能素养强化了感知温暖与心理所有权之间的关系。相比之下，……结论本研究系统地考察了心理健康聊天机器人的表情符号使用是否以及如何影响用户的情绪幸福感、满意度与持续使用意向。在受控在线实验中，本研究发现，情境一致的表情符号的出现与更积极的结果相关联；该效应主要通过提升感知温暖与心理所有权（PO）而非能力感知来传递。此外，人工智能素养强化了……作者贡献声明邓昭华（Zhaohua Deng）：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，验证，监督，项目管理，方法学，调查，经费获取，形式化分析，数据整理，概念构思。严茜香（Xiangqian Yan）：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，验证，软件，资源，方法学，调查，形式化分析，数据整理，概念构思。樊国瑞（Guorui Fan）：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，……资金本研究受中国国家自然科学基金资助（项目编号72601182、72671123及72271102），以及中国博士后科学基金会资助项目（项目编号2025M780748）支持。利益冲突声明作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能已影响本文所报告的工作。邓昭华 | 严茜香 | 樊国瑞