《Health Communication》：From Incoherence to Verification: Epistemic Friction and Confidence in Evaluating AI Health Information
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本研究考察了接触不连贯的健康信息是否通过认知摩擦（即感知到的所遇信息与先前知识之间的不一致性）影响验证导向的信息搜寻行为。研究基于认知警觉理论（Epistemic Vigilance Theory, EVT），采用实验设计，以200名患有糖尿病的美国成年人为样
本研究考察了接触不连贯的健康信息是否通过认知摩擦（即感知到的所遇信息与先前知识之间的不一致性）影响验证导向的信息搜寻行为。研究基于认知警觉理论（Epistemic Vigilance Theory, EVT），采用实验设计，以200名患有糖尿病的美国成年人为样本，参与者接触了关于一种虚构抗糖尿病药物的AI生成信息，该信息要么与已确立的医学知识相一致，要么与之相违背。研究结果表明，接触不连贯内容增加了认知摩擦，而认知摩擦又与更强的验证导向信息搜寻意向相关联。值得注意的是，这一间接关系受到感知评估信心的调节，即该效应在评估健康信息能力信心较低的个体中更为显著。这些发现表明，认知摩擦可能在个体对以AI生成形式呈现的健康信息的反应中发挥重要作用，且后续的验证意向可能因个体感知评估信心的不同而有所差异。本研究将EVT拓展至AI中介环境，并强调了促进对健康 misinformation 有效应对的重要性。
**研究背景与问题**
人工智能（AI）技术在健康信息获取领域的快速普及，使用户能够便捷地获取关于治疗方案、药物使用及疾病管理策略的信息。然而，AI生成内容即便与已确立的医学知识相冲突，仍可能以连贯且看似权威的语言呈现，这引发了对其准确性的担忧。既有研究已广泛记录健康 misinformation（即不准确、误导性或缺乏科学证据支持的健康相关信息）的流行程度及其后果，但相对有限地关注个体检测和应对问题性AI生成信息的认知机制。具体而言，现有文献主要聚焦于AI生成信息的准确性及其潜在影响，对个体评估信息可靠性的底层认知过程关注不足。为填补这一空白，研究人员引入认知警觉理论（EVT），该理论认为人类拥有一套认知机制，通过监控传播内容来评估信息的可靠性。研究人员提出，接触不连贯的健康信息（即与个体背景知识相冲突的内容）会诱发认知摩擦——一种以感知不一致性为特征的认知状态，进而增加验证导向的信息搜寻意向。同时，研究考察感知评估信心（即个体检测不准确信息并批判性评估健康声明的感知能力）在这一过程中的调节作用。
**研究方法**
研究人员开展了一项情景模拟实验，以200名患有糖尿病的美国成年人为样本，通过CloudResearch平台招募，数据收集于2026年3月至4月通过Qualtrics在线调查平台完成。参与者被随机分配到两种实验条件之一：科学合理条件（信息描述该虚构药物为有效的降血糖治疗方法，同时强调饮食和运动的重要性）或医学上不合理条件（信息包含夸大且不合理的声明，如该药物可完全恢复胰腺功能、立即将所有血糖转化为能量、消除饮食控制和运动的需要）。参与者被要求想象就一种名为"Glucotive"的虚构抗糖尿病药物咨询AI聊天机器人。接触刺激材料后，参与者完成认知摩擦和验证导向信息搜寻意向的测量。感知评估信心在随机分配和刺激接触之前测量。所有模型均控制了年龄、性别、种族/民族、婚姻状况、就业状况、教育程度、地理区域、家庭收入、总体健康状况和慢性病数量。
**主要关键技术方法**
研究采用基于情景的实验设计（2组：科学合理 vs. 医学上不合理），通过CloudResearch平台招募200名美国糖尿病成年患者作为样本队列。使用Monte Carlo模拟确定先验样本量（5000次迭代，中等效应量，80%功效，显著性水平.05）。采用回归基础的中介和调节中介分析，在R（ver. 4.5.1）中使用lavaan包进行假设检验，间接效应和条件间接效应采用基于5000次重采样的95% bootstrap置信区间评估。认知摩擦、感知评估信心和验证导向信息搜寻意向均采用7点Likert量表测量，各量表内部一致性信度良好（α分别为.97、.89、.97）。
**研究结果**
**假设1、2和3**：中介模型分析表明，接触不连贯内容与认知摩擦呈正相关（b = 2.97, SE = 0.22, 95% CI [2.53, 3.40]），支持H1；认知摩擦与验证导向信息搜寻呈正相关（b = 0.18, SE = 0.06, 95% CI [0.05, 0.31]），支持H2；接触不连贯内容通过认知摩擦对验证导向信息搜寻具有显著的间接效应（b = 0.53, SE = 0.20, 95% CI [0.13, 0.93]），支持H3。
**假设4**：感知评估信心显著调节了接触不连贯内容通过认知摩擦对验证导向信息搜寻的间接效应（b = ?0.32, SE = 0.16, 95% CI [?0.61, ?0.01]）。条件间接效应在均值低于一个标准差水平（b = 1.01, SE = 0.35, 95% CI [0.29, 1.66]）和均值水平（b = 0.53, SE = 0.20, 95% CI [0.16, 0.94]）显著，但在均值高于一个标准差水平不显著（b = 0.06, SE = 0.26, 95% CI [?0.42, 0.57]）。这表明间接效应在感知评估信心较低的个体中更强，支持H4。直接效应不显著（b = 0.02, SE = 0.26, 95% CI [?0.49, 0.54]），表明接触与验证导向信息搜寻之间的关联主要通过认知摩擦发生，符合仅间接中介模式。
**讨论与结论**
本研究基于EVT考察了个体如何应对AI生成的健康信息，聚焦于认知摩擦作为所遇信息与激活的先前知识相冲突时产生的感知不一致性。研究发现，接触不连贯健康信息增加了认知摩擦，进而增加了验证导向信息搜寻意向；这一过程在感知评估信心较高的个体中显著减弱。
理论贡献方面：第一，研究展示了认知警觉如何通过认知摩擦在个体评估AI生成健康信息时变得可观察，将认知摩擦概念化为评估处理的经验性表现而非警觉本身，超越了仅关注暴露效应的健康 misinformation 研究。第二，研究揭示了认知摩擦与更强的验证导向信息搜寻意向相关联，将EVT所描述的评估过程与寻求额外验证的意向联系起来。第三，研究揭示了感知评估信心的调节作用，表明认知摩擦与后续验证意向之间的关系因个体对自身评估能力的感知信心而异，这对健康传播中"能力越强处理结果越优"的传统假设提出了挑战。研究结果与不确定性管理理论（UMT）和矛盾健康信息处理（CHIP）模型相兼容：EVT为差异检测提供了框架，而UMT和CHIP有助于理解差异后的不确定性管理和信息搜寻反应。
实践意义方面：公共卫生工作应优先使AI生成健康信息的局限性和潜在不准确性更加可见；应支持基础知识的发展以帮助个体识别潜在不准确信息；应鼓励用户即使初步评估看似充分也保持对额外验证的开放态度；应扩展用户的评估视野至AI系统本身的局限性、偏见和潜在错误模式（即算法警觉）。这些启示对管理糖尿病等慢性病的个体尤为重要。
研究局限性包括：测量了验证意向而非实际验证行为；感知评估信心为主观感知而非客观评估能力；感知评估信心为测量而非实验操纵；实验刺激中科学上不合理的声明较为明显，可能不完全反映现实世界中更微妙的 misinformation 形式；样本聚焦于糖尿病患者和虚构抗糖尿病药物，结果可能无法推广至其他人群或健康主题；使用静态情景模拟而非交互式对话，且未包含非AI来源的对比条件，也未评估参与者先前使用生成式AI的经验。
结论部分翻译：本研究表明，个体对以AI生成形式呈现的健康信息的反应不仅受暴露影响，还受信息不连贯所触发的认知摩擦体验的影响。通过将认知摩擦概念化为评估处理的经验性表现，本研究将认知警觉理论应用于AI生成健康信息的当代语境。研究进一步确定了感知评估信心作为重要边界条件，较高的信心减弱了所体验的信息差异与验证导向信息搜寻意向之间的关联。总之，这些发现凸显了考察个体解释和应对潜在问题健康信息的评估过程的重要性，同时为未来研究确定这些过程在AI和其他数字信息环境中是否以不同方式运作提供了基础。
