心理健康聊天机器人化身视觉真实性的双刃剑效应：对用户自我表露意愿与使用意愿的影响机制研究

《Information & Management》：The Double-Edged Sword of Visual Realism: How Mental Health Chatbot Avatars Influence Users’ Self-Disclosure and Use Intentions

　　

尽管心理健康聊天机器人化身的视觉外观常在互动过程中促进用户的自我表露意愿和使用意愿，但这种外观常被视作单一维度的概念。在用户开始与聊天机器人直接交互之前，即预交互阶段，化身外观如何塑造用户的行为意愿却鲜少受到关注。研究人员通过整合视觉拟人化（visual anthropomorphism）与视觉保真度（visual fidelity）这两个维度，考察了二维视觉真实性（visual realism）的双重路径，从而拓展了既有文献。这一概念化将心理健康聊天机器人化身划分为高视觉真实性水平（即拟人化保真化身）、中等视觉真实性水平（即非拟人化保真化身与拟人化非保真化身）以及低视觉真实性水平（即非拟人化非保真化身）。基于不确定性降低理论（uncertainty reduction theory, URT），研究人员提出信任感、社会距离、自由威胁感和被评判恐惧感中介了视觉真实性与用户行为之间的关系。一项基于情境的在线实验表明，视觉真实性增强了用户的自我表露意愿和使用意愿。这些效应由信任感和社会距离共同中介，而被评判恐惧感则削弱了视觉真实性对自我表露意愿的正向影响。本研究通过提供对视觉真实性如何影响用户在心理健康聊天机器人中参与度的细致理解，为相关文献做出了贡献。此外，在设计实践中，若优先考虑高视觉保真度以建立信任和缩短社会距离，设计者亦可同时将聊天机器人的语言和人格设计为非评判性和令人安心的风格，并策略性地运用拟人化线索以缓解用户的被评判恐惧感。

论文解读文章

一、研究背景与问题提出

随着人工智能技术的快速发展，心理健康聊天机器人作为数字化医疗管理的重要组成部分，在应对公众心理健康挑战方面展现出巨大潜力。这类聊天机器人能够模拟人类咨询技巧，建立融洽关系并鼓励用户开放交流，其成功应用的关键在于用户主动披露个人信息并持续使用服务。然而，现有研究主要聚焦于用户在与聊天机器人交互过程中或使用后的体验，对于用户决定开始交互之前的预交互阶段（pre-interaction stage）关注不足。在这一阶段，用户尚未与聊天机器人进行任何实际对话，仅凭初始印象形成对其的预期和态度，而这一印象对于敏感的心理健康咨询场景尤为关键，直接影响用户的求助意愿和后续参与行为。

在影响用户初始印象的诸多设计因素中，聊天机器人化身（avatar）的外观是最突出的视觉线索之一。然而，既有文献往往将化身外观简化为单一维度的拟人化程度，忽视了视觉真实性的多面性本质。实际上，视觉真实性包含两个核心子维度：视觉拟人化（visual anthropomorphism），即化身在多大程度上具备人类外貌特征；以及视觉保真度（visual fidelity），即化身在多大程度上客观复现其现实对应物的感官表现，从卡通风格到照片级写实风格不等。现有研究大多只比较人类化与机器化这两种极端设计，或将拟人化与卡通化对立起来，未能将这两个维度纳入统一的分析框架。因此，亟需对视觉真实性的二维结构及其对用户预交互阶段行为意愿的影响机制进行系统探究。

此外，关于化身视觉真实性如何影响用户心理机制的深层路径尚不清晰。已有研究显示，高度拟人化的聊天机器人设计可能同时引发正面效应（如增强社会临场感、提升推荐质量感知）和负面效应（如引发恐怖谷效应、感知欺骗性），这种不一致性暗示着背后存在复杂的心理加工过程。特别是在心理健康咨询这一高度敏感的语境下，用户既期待聊天机器人具备专业能力以满足功能性需求，又渴望获得共情与情感连接以满足社会性需求，同时还会担忧隐私泄露、自主权受限或被评判的风险。因此，揭示视觉真实性通过何种正向与负向心理路径影响用户的自我表露意愿和使用意愿，成为本研究的核心问题。

二、研究设计与主要发现

为填补上述研究空白，本研究基于不确定性降低理论（uncertainty reduction theory, URT）构建了一个综合研究模型，旨在揭示心理健康聊天机器人化身视觉真实性在预交互阶段影响用户自我表露意愿和使用意愿的正向与负向双重路径。研究人员采用2×2被试内因子设计，通过操控视觉保真度（高vs.低）和视觉拟人化（高vs.低）两个维度，创建了四种实验条件：高视觉真实性的人类化化身（高保真+高拟人化）、两种中等视觉真实性的混合型化身（高保真+低拟人化、低保真+高拟人化）、以及低视觉真实性的机器化化身（低保真+低拟人化）。来自中国在线调研平台的372名有效被试参与了情境实验，每位被试依次评估四个不同的聊天机器人咨询师化身，并在每次评估后完成包含操纵检验、中介变量和因变量的问卷测量。

研究得出以下主要结论：（1）视觉真实性对自我表露意愿和使用意愿均具有显著正向主效应；（2）信任感（trust）和社会距离（social distance）是视觉真实性发挥正向作用的重要中介机制——更高的视觉真实性增强了用户对聊天机器人的信任感，并缩短了感知社会距离，进而提升了自我表露意愿和使用意愿；（3）被评判恐惧感（fear of judgment）构成了视觉真实性的负面中介路径——更高的视觉真实性反而加剧了用户对被评判的恐惧，进而抑制了自我表露意愿；（4）自由威胁感（threat to freedom）的中介效应未得到支持。这些发现揭示了视觉真实性在心理健康聊天机器人设计中的双刃剑效应：一方面通过增强信任和拉近社会距离产生积极影响，另一方面也可能通过激发被评判恐惧而产生消极后果。

本研究的重要意义体现在三个方面：第一，将研究视角前移至预交互阶段，弥补了现有文献对用户初始印象形成过程关注的不足；第二，首次将视觉保真度和视觉拟人化整合为二维视觉真实性框架，丰富了对聊天机器人化身外观分类的理解；第三，基于不确定性降低理论揭示了视觉真实性影响用户行为意愿的多重心理机制，为心理健康聊天机器人的优化设计提供了理论依据和实践指导。

三、关键技术方法

本研究采用了以下关键技术方法：（1）2×2被试内因子实验设计，通过操控视觉保真度（高vs.低，分别对应照片级写实3D模型与像素化8位艺术风格）和视觉拟人化（高vs.低，分别对应带有瞳孔和反光细节的大眼睛与简单的发光圆形发射器）两个自变量，生成四种实验条件；（2）情境实验法，向被试呈现模拟真实聊天机器人界面的完整会话用户界面（conversational user interface, CUI），包括化身头像、标准问候语和预设回复选项，所有条件下界面布局和文本内容严格一致；（3）拉丁方顺序平衡设计，将被试随机分配到四种化身呈现顺序中的一种，以控制顺序效应；（4）偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM） 进行数据分析，将视觉真实性建模为由视觉保真度和视觉拟人化构成的二阶形成性构念，并通过自助法（5000次重抽样）检验中介效应。

四、研究结果

4.1 操纵检验

配对样本t检验证实了实验操纵的成功：高保真条件下的化身被认为比低保真条件显著更逼真（M_高保真=4.51 vs. M_低保真=2.71, p<0.001, d=1.25）；高拟人化条件下的化身被认为比低拟人化条件显著更像人类（M_高拟人化=3.45 vs. M_低拟人化=3.14, p<0.001, d=0.37）。

4.2 视觉真实性的主效应

通过对比人类化条件（化身A：高保真+高拟人化）与机器化条件（化身D：低保真+低拟人化），研究发现：人类化条件下的自我表露意愿显著高于机器化条件（M=5.12 vs. M=4.09, F(1,371)=176.872, p<0.001, η_p²=0.323），支持H1a；人类化条件下的使用意愿也显著高于机器化条件（M=5.27 vs. M=4.12, F(1,371)=164.306, p<0.001, η_p²=0.307），支持H1b。

4.3 中介效应分析

PLS-SEM分析结果显示，视觉真实性对自我表露意愿（路径系数=0.497, p<0.001）和使用意愿（路径系数=0.545, p<0.001）的直接效应均显著。在中介路径方面：信任感显著中介了视觉真实性对自我表露意愿和使用意愿的正向影响，支持H2a和H2b；社会距离显著中介了视觉真实性对自我表露意愿和使用意愿的正向影响，支持H3a和H3b；被评判恐惧感显著中介了视觉真实性对自我表露意愿的负向影响，但对使用意愿的中介效应不显著，部分支持H5a，不支持H5b；自由威胁感的中介效应不显著，H4a和H4b未获支持。模型对自我表露意愿的解释力R²=0.689，对使用意愿的解释力R²=0.803，显示出良好的解释效力。

五、讨论与结论

本研究基于不确定性降低理论，揭示了心理健康聊天机器人化身视觉真实性在预交互阶段影响用户行为意愿的双重心理机制。研究发现，视觉真实性通过增强信任感和缩短社会距离这两条正向路径促进了用户的自我表露意愿和使用意愿，但同时通过激发被评判恐惧感这条负向路径抑制了自我表露意愿。值得注意的是，自由威胁感并未起到显著的中介作用，这可能表明在预交互阶段，用户对自主权的担忧更多源于对聊天机器人认知的不确定性而非行为的不确定性。

研究结论指出：视觉真实性对用户行为意愿的整体效应是正向的，但其作用机制呈现出双刃剑特征。设计者在追求高视觉保真度以建立信任和缩短社会距离的同时，也应重视通过非评判性的语言设计和拟人化线索来缓解用户的被评判恐惧感，从而实现视觉真实性的积极效应最大化、消极效应最小化。这一发现为心理健康聊天机器人的界面设计提供了重要的实践启示，有助于推动在线医疗管理和心理健康信息数字化进程的发展。