谁拥抱,谁使用,谁质疑?ChatGPT 跨越六大洲的全球反响

《TECHNOLOGY IN SOCIETY》:Who embraces, who uses, who questions? the global reception of ChatGPT across six continents

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月17日 来源:TECHNOLOGY IN SOCIETY 12.9

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   •全球AI采用分析:本研究利用六个大洲的Google Play商店评论(n = 1,035,736)考察ChatGPT在全球范围内的接受情况差异。•技术接受模型(TAM):本研究应用TAM框架来评估AI采用中的感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和风险感知。•区域差异:

  
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    全球AI采用分析:本研究利用六个大洲的Google Play商店评论(n = 1,035,736)考察ChatGPT在全球范围内的接受情况差异。
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    技术接受模型(TAM):本研究应用TAM框架来评估AI采用中的感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和风险感知。
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    区域差异:各国在感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)方面表现出不同水平,风险感知也存在差异。
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    发展中地区的采用趋势:发展中地区(如南美洲、非洲和亚洲)用户对ChatGPT在感知有用性、易用性和风险感知方面呈现出混合的用户评价。
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    风险感知:在各洲内部,风险感知在国家级水平上没有显著差异。
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    政策与监管启示:研究结果为AI政策做出贡献,强调需要本地化改进、监管框架和透明的AI治理。
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    方法论:本研究采用自然语言处理(NLP)、情感分析和统计建模(方差分析、t检验)来评估各区域内的国家级差异。

引言

人工智能(AI)的快速发展使其日益融入各个领域,包括教育、医疗和通信(Dwivedi et al., 2023)。在AI驱动的应用程序中,ChatGPT2 本研究使用的评论取自Google Play商店上的官方应用程序。因其促进基于文本的交互、自动化响应和提供上下文洞察的能力而获得了全球广泛关注(OpenAI et al., 2024)。尽管其流行度持续增长,但ChatGPT的接受和采用在不同的国家和教育背景下存在差异(Budhathoki et al., 2024, Budhathoki et al., 2024),了解这些差异对于评估AI技术在全球范围内如何被感知和使用至关重要。
越来越多的研究表明,新技术的采用受到积极预期、不确定性和抵抗力的共同影响,尤其是在技术变革影响既定实践和工作流程时(Davis, 1989, Oreg, 2003, Rogers et al., 2019, Trenerry et al., 2021, Venkatesh et al., 2003)。历史上,每当新技术进入日常生活时,乐观与怀疑的循环就会反复出现,因为用户在稳定的使用惯例形成之前,会面临对能力、控制力和既定规范重新配置的担忧(Venkatesh et al., 2003)。信息系统研究表明,抵制可能源于感知到的威胁、转换成本、现有实践和权力关系的变化以及维持现状的偏好(Kim and Kankanhalli, 2009, Lapointe and Rivard, 2005)。来自行为研究的补充证据进一步表明,即使用户观察到算法在做出错误预测时超越了人类预测者,用户也可能对其产生怀疑并避免使用(Dietvorst et al., 2015)。关于AI采用的研究进一步表明,当自动化系统将决策权从人类手中转移走,或者被认为对用户个人情况不够响应时,抵制就会产生(Longoni et al., 2019, Syam and Sharma, 2018)。这些反应对于生成式AI尤为相关,因为它引发了关于准确性、偏见、人类监督、滥用和负责任使用的担忧(Kasneci et al., 2023)。因此,用户对ChatGPT的反应存在差异——包括热情、犹豫和批评——是理论上的预期:作为一种变革性且仍在发展的技术,生成式AI自然会在不同的文化、监管和基础设施环境中引发快速采用和摩擦。
现有研究强调了AI接受方面的区域差异。研究表明,对ChatGPT等AI应用的感知和接受受到感知有用性、信任、风险感知、促进条件以及用户期望和情绪的影响(Gerlich, 2023, Lee et al., 2024)。相比之下,在发展中国家里,ChatGPT也在快速扩散,尽管需要结合发展中国家的特定条件来理解其有用性和局限性(Kshetri, 2023)。此外,对新兴技术的感知受到围绕信任、风险和适当治理的担忧的影响,而监管和伦理框架越来越强调透明度、问责制和个人权利保护(European Commission, 2021, Floridi, 2023, Hayat et al., 2022)。
本研究采用技术接受模型(TAM)作为理论框架来分析用户对ChatGPT的感知。TAM最初由Davis(1989)提出,提供了一种通过感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)等关键因素来理解技术采用的结构化方法,随后的研究已将框架扩展到纳入与AI接受相关的额外考虑因素(Choung et al., 2022)。虽然PU和PEOU主要通过确定技术的功能益处和可用性来影响用户采用(Davis, 1989),但风险感知已成为一个重要因素,特别是在AI的背景下(Klein et al., 2023)。用户可能会根据ChatGPT提高生产力的能力、交互的便利性以及与其使用相关的潜在风险来评估其功能。
本研究还通过纳入一种基于情感的风险感知构念来扩展TAM,使模型能够捕捉伴随对生成式AI评估而产生的担忧。这种调整不仅增强了TAM对真实世界跨文化数据的适用性,还为理解用户在与AI系统交互时如何在感知收益和潜在风险之间权衡提供了新的理论见解。
在这一框架的基础上,本研究调查了用户对ChatGPT的感知在不同地理区域之间是否存在显著差异。
研究问题(RQ):感知有用性、易用性和风险感知在不同大洲之间以及同一洲内的国家之间是否存在显著差异?
为探索这些差异,本研究分析了来自多个大洲和多国的Google Play商店ChatGPT评论。利用自然语言处理(NLP)技术、情感分析和统计建模,研究量化了感知有用性、易用性和风险感知在全球用户群体中的差异。通过关键词过滤、用户评分、评论点赞指标和基于情感的评分,将评论分类到三个维度(PU、PEOU和风险感知)之后,本研究应用各种统计分析来识别AI采用中的显著区域趋势。研究结果有助于深入理解文化、经济和技术因素如何塑造全球的AI接受情况,为未来的AI发展和政策制定提供见解。

章节摘要

技术接受模型(TAM)与AI采用

技术接受模型(TAM)提供了一个结构化框架,用于理解用户如何感知和采用新技术。该模型认为,感知有用性(PU)和感知易用性(PEOU)影响用户态度和行为意向(Davis, 1989)。PU指的是相信某项技术能提高绩效的信念,而PEOU表示用户与系统交互的容易程度(Davis, 1989, King and He, 2006)。
最初是为传统信息系统开发的,

方法论

本研究应用技术接受模型(TAM)来考察感知有用性、易用性和风险感知在不同大洲之间以及同一洲内的国家之间如何变化。研究遵循一种系统性的方法,涵盖数据提取、预处理、情感分析和统计验证。该方法确保了评估不同地理区域用户对ChatGPT应用感知的健壮且可复制的框架。
数据

结果与分析

结果表明,在亚洲内部,感知有用性和易用性存在显著的国家级差异(表2),而在任何大洲内部都没有检测到风险感知的统计显著国家级差异。方差分析结果显示,亚洲在有用性(F=2.022,p=0.00033)和易用性(F=1.911,p=0.00093)方面均存在显著差异,表明用户评价在不同亚洲国家之间存在差异。相比之下,没有统计上显著的国家级

讨论

本研究的发现揭示了用户对ChatGPT的感知存在显著的地域差异,特别是在感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)和风险感知方面。技术接受模型(TAM)提供了一个结构化框架来解释这些差异,并理解不同地理背景下的用户如何评价AI驱动的应用程序。

局限性与未来方向

在解释研究结果时,应考虑几项局限性。首先,尽管本研究使用了从Google Play商店获取的大规模、地理多样化的公开ChatGPT评论数据集,但应用商店数据不能被视为不存在不真实、有协调性或其他异常的评论行为。Google Play采用自动和人工审核机制来检测和防范垃圾信息和滥用,但不能排除残余噪声。未来的研究

结论

本研究提供了一个大规模的跨洲分析,探讨用户对ChatGPT的感知,利用超过一百万条Google Play商店评论,在技术接受模型(TAM)框架下考察感知有用性、感知易用性和风险感知。通过在不同地理背景下考察这些评价,本研究将TAM的应用扩展到了真实世界的非主动式用户反馈。研究结果揭示了用户感知存在显著的地域差异,

资金声明

本研究未接受任何外部资金。

伦理审查批准

不适用。本研究依赖公开可用的用户生成数据,不涉及需要机构审查要求的人类受试者。

利益冲突声明

作者声明,他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系,这些可能影响本文中报告的工作。

致谢

作者声明其使用人工智能符合出版商/期刊的政策。4
Muhammad Awais
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