综述：增强现实的接受度在心理、技术和文化维度上的研究：文献综述

《Theoretical Issues in Ergonomics Science》：Augmented reality acceptance across psychological, technological, and cultural dimensions: a literature review

　　**摘要**
本综述综合了关于消费者在市场营销中接受增强现实（AR）的研究。从最初的200篇同行评审期刊文章（2011年–2025年6月）中，最终选取了39篇2020年至2025年间发表的实证研究进行综合分析。通过采用混合归纳-演绎编码程序的主题分析法，我们确定了影响AR采纳的六个关键因素：系统感知质量；情感与行为反应；社会与文化影响；技术与环境驱动因素；心理与认知结构；以及经济与激励相关因素。总体而言，AR的接受程度反映了功能性可用性、情感参与度、身份认同、社会规范和感知价值之间的相互作用。在零售、旅游、教育和文化遗产等多个领域，信任感、愉悦体验、自我认同以及使用便利性等因素反复被证明能够预测用户的使用意图，在某些情况下还能预测持续使用行为。基于经典的技术采纳模型（如TAM和UTAUT），本综述整合了情感和情境维度，提出了一个更全面的解释框架，以解释在体验驱动环境下AR的采纳过程。同时，我们也指出了未来研究的方向，包括长期使用行为、伦理与隐私问题、文化差异性以及多感官设计等方面。这些见解为研究人员和从业者提供了指导，帮助他们设计出稳健、以用户为中心、符合社会需求且具有行为效果的AR体验，并强调了减少认知负担和透明数据实践的重要性。

**关键词**
用户接受度；消费者接受度；技术采纳模型；增强现实；沉浸式技术

**1. 引言**
过去十年间，市场营销领域经历了深刻变革，这一变革得益于数字技术的快速发展、消费者期望的变化，以及品牌提供差异化、高参与度体验的迫切需求。在重塑消费者与品牌互动的新兴技术中，增强现实（AR）已迅速从一种新奇技术发展成为主流营销工具（Harborth和Kreuz，2020年）。AR能够将数字内容实时叠加到物理世界中，实现沉浸式产品可视化、虚拟试穿、交互式导航和游戏化促销等功能。宜家、丝芙兰和耐克等公司已经应用AR技术来提升消费者体验，让用户能够在自己的环境中感受产品，减少认知不确定性，并体验到富有情感共鸣的品牌故事（Castillo S和Bigne，2021年）。从人体工程学和人机交互的角度来看，这些AR体验也带来了新的挑战，涉及认知负荷（注意力切换和信息密度）、感知真实性（对齐精度和视觉保真度）、可用性（交互摩擦和学习难度）以及身体互动（用户在物理空间中的移动和操作方式）。全球COVID-19大流行进一步加速了这一趋势，推动了无接触零售、远程产品演示和店内体验的虚拟化。2020年至2025年间，AR技术为营销人员提供了理想的工具，既保持了用户参与度，又支持了社交距离措施，从而实现了使用量和研究兴趣的指数级增长（Hammady、Ma和Strathearn，2020年；Voinea等人，2020年）。

随着AR技术更深入地融入日常营销体验，消费者的评估标准也在不断演变。早期技术采纳模型侧重于功能性和易用性，而现代消费者则通过多维度因素来评估AR，包括情感反应、品牌契合度、可信度、隐私风险和社会认同（Alam等人，2021年；Elshafey等人，2020年；Harborth和Pape，2020年）。在AR环境中，这些评估标准与人体工程学体验质量紧密相关，特别是感知到的认知努力、数字与物理世界的真实感，以及使用过程中的自然感和可控性。这些日益复杂的期望表明，传统的技术采纳模型（如TAM和UTAUT）虽然基础性较强，但已不足以全面解释AR采纳的所有驱动因素和障碍，尤其是在采纳受到体验机制（如沉浸感和情感因素）以及人为因素（如工作负荷和交互摩擦）影响时。事实上，许多最新研究表明，情感因素（如愉悦感、沉浸感、美学体验和社会互动性）往往比传统因素（如感知有用性和努力预期）对使用意图有更强的影响（Carrion等人，2021年；Castillo S和Bigne，2021年；Jung等人，2020年）。此外，基于身份的变量（如自我形象一致性、个人创新性和消费者-品牌契合度）也成为解释和接受AR体验的关键中介因素（Harborth和Kreuz，2020年；Voinea等人，2020年）。

尽管有越来越多的实证研究探讨这些新变量，但学术文献仍然存在碎片化现象。大多数研究局限于特定行业（如时尚与旅游）、平台（移动AR与WebAR）或地理区域，很少有跨学科的综合分析。现有的综述在范围和时间覆盖上存在局限性。例如，Khoshroo和Irani（2024年）对2023年之前的文献进行了总结，识别出31个影响AR接受度的因素，但他们的综述仅基于14篇文章，并主要采用TAM框架进行分析。现有综述中尚未充分整合的内容包括：（i）体验路径（如愉悦感、沉浸感、信任形成），（ii）社会文化差异性（如规范压力和跨情境的身份认同），以及（iii）人体工程学机制（如认知负荷、感知真实性、可用性和身体互动），这些因素在AR中尤为重要，因为数字内容与现实世界的感知和行为紧密相关。相比之下，2020年后的研究环境产生了更多样化和复杂的研究成果，涉及行为经济学、情感计算、文化研究和用户体验设计等领域。现在迫切需要将这些不断扩展的知识体系整合成一个连贯且可操作的框架，以反映消费者与AR技术互动的多方面特性。

本研究通过对200篇同行评审期刊文章（2011年–2025年6月）进行系统梳理，并筛选出39篇2020年至2025年间发表的实证研究进行综合分析，从而填补了这一空白。该综述将AR接受度的决定因素归纳为六个主题类别：系统感知质量（如有用性、信息量、互动性）、情感反应（如愉悦感、信任、满意度）、社会与文化影响（如主观规范、身份认同）、技术与环境支持因素（如使用便利性、努力预期）、心理结构（如认知失调、选择信心），以及经济驱动因素（如感知价值、奖励机制、费用认知）。通过主题分析法，这些因素在不同行业和研究设计中得到了整合。本研究的核心问题是：2020年至2025年间发表的同行评审研究表明，哪些关键的心理、社会、技术和经济因素影响了消费者在市场营销中对AR技术的接受度？从人体工程学的角度出发，该综述还阐明了认知负荷、感知真实性、可用性和身体互动如何影响从系统质量到情感反应和采纳结果的路径。通过回答这一问题，该综述不仅更新了传统模型，还为理解后疫情时代、以体验为导向的经济中的消费者-技术互动提供了现代框架。研究结果旨在支持学术理论家探索新的模型整合方法，以及实践者设计出有效、情感智能且具有文化适应性的AR营销体验。

**2. 理论基础**
理解消费者在市场营销中接受增强现实（AR）需要基于行为学、心理学和技术学的理论，同时还需要从人体工程学的角度理解AR作为感知-行动界面的特性，即认知负荷、感知真实性（如视觉保真度和对齐精度）、可用性和身体互动如何影响体验质量和采纳结果。早期研究主要关注技术采纳模型（TAM），而最近的研究则整合了多理论方法，包括情感科学、身份理论和文化心理学。TAM以感知有用性（PU）和感知易用性（PEOU）为核心，仍被广泛使用（Castillo S和Bigne，2021年）。例如，Castillo S和Bigne（2021年）发现PU和PEOU显著影响了移动AR应用的持续使用，愉悦感在其中起到了中介作用（Nikhashemi等人，2021年）。为了确保研究的时效性，2024年至2025年的研究还强调了伦理和心理采纳障碍（如隐私、身份、公平性、技术恐惧和数字疲劳），以及传统的采纳驱动因素，特别是在AR相关的XR和元宇宙学习及文化背景下（Akinradewo等人，2025年；Al-Kfairy，2025年；Al-Kfairy、Alalawi等人，2025年；Xu、Jia和Tayyab，2025年）。

统一技术采纳与使用理论（UTAUT/UTAUT2）增加了社会影响、使用便利性和享乐动机等因素（Carrion等人，2021年）。SOR模型进一步解释了社会规范和支持基础设施如何影响AR购物行为（Jiang、Wang和Yuen，2021年）。Hammady、Ma和Strathearn（2020年）的研究表明，博物馆中的沉浸式AR能够引发情感共鸣，提升用户满意度（He等人，2020年）。从体验和人体工程学的角度来看，UTAUT特别适用于描述当采纳依赖于环境支持（设备准备情况、连接性和入门指导）时的AR应用，而SOR则适用于建模AR设计刺激（如真实感、互动性和响应性）如何影响情感、感知控制和认知负荷等心理状态，进而影响使用意图和持续使用行为。

最近的研究还应用了身份理论、心流理论和情境认知来解释更深层次的参与度。Harborth和Kreuz（2020年；Harborth和Pape，2020年；Wu、Chiu和Chen，2020年）的研究表明，个人相关性、情境和沉浸感能够推动AR的持续使用。这些视角特别适用于AR，因为使用通常发生在“现场”，其中身体互动（如在物理空间中移动、对齐和检查物体）和感知耦合（数字叠加与现实世界的结合）可以增强沉浸感或反之增加工作负荷和挫败感。信任和认知失调也起着重要作用（Alam等人，2021年；Hammady、Ma和Strathearn，2020年），最近的伦理导向研究进一步指出，隐私、身份和公平性问题可能成为影响信任形成和参与沉浸式体验意愿的上游限制因素（Al-Kfairy，2025年；Al-Kfairy、Alalawi等人，2025年）。

尽管有越来越多的实证研究探讨这些新变量，但学术文献仍然分散。大多数研究局限于特定行业（如时尚与旅游）、平台（移动AR与WebAR）或地理区域，缺乏跨学科的综合分析。现有综述在范围和时间覆盖上存在局限性。例如，Khoshroo和Irani（2024年）提供了2023年之前的文献综述，识别出31个影响AR接受度的因素，但他们的综述仅基于14篇文章，并主要采用TAM框架进行分析。以往综述中尚未充分整合的内容包括：（i）体验路径（如愉悦感、沉浸感、信任形成），（ii）社会文化差异性（如规范压力和跨情境的身份认同），以及（iii）人体工程学机制（如认知负荷、感知真实性、可用性和身体互动），这些因素在AR中尤为重要，因为数字内容与现实世界的感知和行为紧密相关。相比之下，2020年后的研究环境产生了更多样化和复杂的研究成果，涉及行为经济学、情感计算、文化研究和用户体验设计等领域。现在迫切需要将这些不断扩展的知识体系整合成一个连贯且可操作的框架，以反映消费者与AR技术互动的多方面特性。

本研究通过对200篇同行评审期刊文章（2011年–2025年6月）进行系统梳理，并筛选出39篇2020年至2025年间发表的实证研究进行综合分析，填补了这一空白。该综述将AR接受度的决定因素归纳为六个主题类别，并通过主题分析法整合了不同行业和研究设计中的重叠结构。这项工作以核心研究问题为指导：2020年至2025年间发表的同行评审研究表明，哪些关键的心理、社会、技术和经济因素影响了消费者在市场营销中对AR技术的接受度？从人体工程学的角度出发，该综述还阐明了认知负荷、感知真实性、可用性和身体互动如何影响从系统质量到情感反应和采纳结果的路径。通过回答这一问题，该综述不仅更新了传统模型，还为理解后疫情时代、以体验为导向的经济中的消费者-技术互动提供了现代框架。本研究的结果旨在帮助学术理论家探索新的模型整合方法，以及实践者设计出有效、情感智能且具有文化适应性的AR营销体验。

**3. 方法论**
本综述采用系统文献回顾（SLR）方法，遵循PRISMA协议（包括识别、筛选、资格评估和纳入步骤，详见图1流程图），收集并综合了2020年至2025年间关于消费者接受增强现实（AR）的市场营销知识。我们提取了2011年1月至2025年6月期间发表的200篇同行评审期刊文章，重点关注2020年至2025年间的39篇实证研究，数据来源于Scopus（由于其广泛的同行评审期刊覆盖范围），并使用Publish or Perish工具进行筛选，同时通过回溯和前瞻参考检查来减少单一数据库偏差。选择2020年至2025年作为研究时间范围，是因为这一时期AR营销的采纳和实证评估显著加速（包括向远程和无接触体验的转变），并且近期研究越来越多地纳入了体验、文化和伦理因素，而这些因素在早期研究中并未得到充分体现。关键词组合包括：“增强现实”或“AR”或“移动AR”或“WebAR”与“接受度”或“采纳”或“行为意图”或“持续使用意图”或“使用意图”或“消费者”或“客户”或“营销”或“零售”或“旅游”，并设置了期刊文章类型、英文报告和操作化接受相关结构的筛选条件。

**图1. 2020–2025年研究选择过程的PRISMA流程图**这篇综述结合了情感和情境维度，为增强现实（AR）的应用提供了一个更加全面的框架。它还指出了关键的研究空白，包括持续使用模式、跨文化验证、伦理考量以及多感官体验设计。这些见解为学者、开发者和营销人员提供了可操作的指导，旨在提供更加吸引人且有意义的AR体验。被排除在外的研究包括那些纯粹关注技术或工程的研究（例如AR算法开发）、缺乏行为构建的研究（例如仅涉及界面原型设计的研究）、社论、书籍章节和灰色文献，以及会议论文，以保持同行评审的深度和报告标准的一致性；这一选择在局限性部分被认定为潜在的出版偏见来源。

4. 结果
4.1. AR系统的感知质量
在市场营销中，增强现实（AR）接受度最常研究的维度之一是消费者对系统质量的评估，这些感知属性定义了AR界面的表现、沟通方式以及对用户的吸引力。这些属性既包括传统的构建，如感知有用性和易用性，也包括2020年之后出现的变量，如技术真实性、信息丰富度、界面美学、跨设备一致性以及系统响应性。从人体工程学的角度来看，这些质量与工作负荷和舒适度的决定因素相对应（例如认知努力、感知对齐准确性、可控性和交互摩擦），这些因素可以促进或限制下游的情感反应，如第4.2节中讨论的愉悦感和信任感。表2总结了所包含研究和领域中考察的系统质量构建的分布。

4.2. 情感和行为反应
虽然早期的技术接受模型强调认知因素，但最近的研究，特别是2020年至2025年的研究，特别强调了情感和情绪维度在消费者评估增强现实（AR）技术中的重要性。诸如感知愉悦感、使用态度、满意度、信任感和品牌参与度等构建现在成为技术感知与行为结果之间的关键中介因素，它们通常通过塑造感知控制、认知负荷和在具体交互过程中的情感唤醒来转化系统质量（如真实性、响应性和易用性）为采用结果。表3总结了所包含研究和领域中考察的情感和行为构建。

4.3. 社会和文化影响
消费者对增强现实（AR）的接受深深植根于社会背景，并受到文化规范的影响。自2020年以来，文献越来越多地认识到，个体并不是孤立地评估AR技术的；相反，他们的感知受到社会期望、同伴行为和基于身份的动机的影响。主观规范、社会影响、社会身份、文化取向和人口统计特征（如性别、教育水平、收入）等构建现在被认为是AR采纳模型中的重要调节因素和中介因素，它们常常决定系统质量和情感反应（第4.1-4.2节）是否会在特定的社会文化环境中转化为使用意图、分享和持续使用行为。表4总结了所包含研究和领域中考察的社会和文化构建。

总之，这些情感和行为变量反映了消费者期望的变化：仅仅功能性已经不够了。今天的消费者更关注AR体验在情感层面的吸引力、可靠性和满意度。总体而言，综述的证据支持了一种以互动为导向的解释：系统质量和促进条件塑造了情感反应（愉悦感、信任感、满意度），而这些反应又是将AR体验质量（通常受人体工程学相关工作负荷和感知控制的影响）转化为使用意图、持续使用和品牌相关行为的主要机制。（2021年的引用指出，在权力距离较大的社会中，当AR技术得到权威来源（如品牌、政府宣传活动或影响者）的认可时，消费者更倾向于信任它。更广泛地说，文化取向可以影响风险感知和信任阈值，从而调节系统可靠性和隐私提示对采用率的影响（这种互动在AR需要访问摄像头、生物识别输入或位置数据时尤为重要）。此外，人口统计因素对AR的接受也有显著的预测和调节作用。例如：性别：（Harborth和Pape在2020年的引用中）发现男性更愿意将AR用于娱乐，而女性则更倾向于将其用于购物或学习等实际应用。教育和收入：这些因素与较高的数字素养和对创新的开放性相关，从而导致更大的信任和较低的认知摩擦（Carrion等人在2021年的引用中提到）。年龄：年轻消费者通常更愿意尝试AR，而年长用户则往往需要更高的系统可靠性和信任提示（Wu、Chiu和Chen在2020年的引用中提到）。这些发现表明，AR的采用是社会构建的，接受模型必须考虑不仅是个体特征，还包括消费者所处的更广泛的社会文化生态系统，包括人口统计特征如何塑造人体工程学需求（例如对认知努力和交互复杂性的容忍度）以及在通过摄像头实现的AR使用过程中的信任要求。）

4.4. 技术和环境驱动因素
消费者与增强现实（AR）的互动不仅取决于体验的心理或情感吸引力，还受到外部技术基础设施和感知到的环境支持的深刻影响。诸如努力预期、便利条件、对AR的熟悉度以及创新抵抗等概念反映了影响采用的易用性、可访问性和技术准备度，特别是在涉及新颖或复杂界面的情况下，它们通常作为决定积极情感和感知价值能否转化为实际使用和持续使用的边界条件。表5总结了所包含研究和行业中考察的技术和环境驱动因素。

努力预期（Effort Expectancy）是一个类似于TAM中的感知易用性的UTAUT变量，指的是使用AR的难易程度。许多研究强调，AR系统必须最小化认知和身体努力以促进采用。例如，（Harborth和Kreuz在2020年的引用中）发现，由于界面设计直观，当努力预期较低时，用户在使用移动AR应用时体验到的技术焦虑较少，享受度更高。（Wu、Chiu和Chen在2020年的引用中）在电子商务背景下也证实了这一发现，表明消费者会放弃需要频繁重新校准或手动输入的AR应用。综合来看，努力预期作为一个与人体工程学相关的“摩擦”变量：较高的感知努力会增加工作负担并降低感知控制感，从而削弱享受度和态度（第4.2节），即使感知有用性很高。

便利条件（Facilitating Conditions）描述了消费者对使用AR的技术和组织支持的感知程度，包括互联网带宽、设备兼容性和应用稳定性。在酒店业，（Alam等人在2021年的引用中）报告称，诸如Wi-Fi慢或设备过时等基础设施不足是有效部署AR的关键障碍，即使用户对技术持积极态度。便利条件在新兴市场和老年用户中尤为重要，因为技术采用取决于系统的无缝性能和支持的可用性。作为跨主题的互动，便利条件可以调节系统质量对信任和满意度的影响：即使AR非常可用，如果性能不稳定或设备不兼容，也可能无法产生积极情感。

尽管熟悉度传统上不属于TAM或UTAUT的一部分，但它作为一个独立的概念越来越受到重视。它指的是用户之前接触AR或类似交互技术的程度。（Jung等人在2020年的引用中）指出，高熟悉度增加了感知易用性并减少了焦虑，特别是在涉及自我展示的应用中，如虚拟试穿。（Harborth和Pape在2020年）将这一观察扩展到游戏化的AR体验中，其中熟悉度也调节了信任和感知有用性。综合来看，熟悉度通过降低学习需求和不确定性来减少认知负担，使用户能够将注意力集中在体验价值（享受和参与度）上，而不是操作问题上。

相反，创新抵抗（Innovation Resistance）是一种心理障碍，当用户由于感知到的复杂性、不确定性或缺乏相关性而犹豫采用新技术时会出现。Castillo S和Bigne（2021年的引用）强调，创新抵抗显著调节了老年消费者中感知价值对行为意图的影响，特别是在AR引入时没有足够的引导或感知到的好处。这种抵抗可能源于之前的负面经历或对数字环境的信心不足。最近关于XR采用障碍的研究也表明，疲劳和焦虑相关的限制（例如技术恐惧症和数字疲劳）可能会抑制采用，即使技术被认为有用，这强调了在模拟2020年后AR接受时整合障碍概念的必要性。

这些技术和环境因素构成了AR接受的基线阈值：如果体验被认为费力、不受支持、不熟悉或有风险，那么无论美学或情感吸引力有多大都可能不够。因此，营销人员和开发人员必须在采用过程的早期解决可用性和基础设施问题。总体而言，证据表明，技术和环境准备度通过决定用户是否能在现实世界环境中维持舒适、低摩擦和可信赖的AR互动，从而调节了整个接受链（从系统质量到情感反应再到意图）。

4.5. 心理和认知结构
虽然情感和技术因素在AR采用中起着关键作用，但越来越多的2020年后的文献强调，内部心理和认知状态也具有深远的影响。诸如认知失调、消费者选择信心、个人创新性和自我认同等概念提供了关于消费者如何处理、评估和证明他们与AR互动的见解，尤其是在这些体验挑战预期或涉及新颖产品决策时，它们有助于解释通过认知评估过程将系统质量（例如真实感和响应性）与情感结果（例如信任和满意度）联系起来的跨主题路径。表6总结了所包含研究和行业中考察的心理和认知结构。

认知失调（Cognitive Dissonance）发生在消费者因认知冲突（通常是期望与现实之间的冲突）而感到心理不适时。在AR背景下，这可能涉及通过应用程序可视化产品，后来发现其在现实世界中的表现或美学与预期不同。（Hammady、Ma和Strathearn在2020年的引用中）发现，创建过于理想化表现的AR界面（例如在虚拟博物馆展览或房地产预览中）可能导致失调，从而降低对技术和品牌的满意度和信任。同样，（Castillo S和Bigne在2021年的引用中）观察到，当AR体验不符合产品期望时，用户会表达遗憾、沮丧，并有意放弃该应用。这种模式直接与系统质量驱动因素相关（第4.1节）：更高的感知真实感和稳定的响应性可以减少期望差距，从而防止失调并保护下游的信任和持续使用。

消费者选择信心（Consumer Choice Confidence）指的是消费者在使用AR后对购买决策的确定性程度。当AR能够实现准确的产品可视化、实时反馈或情境放置时，它可以增强决策能力并减少购买后的焦虑。（Wu、Chiu和Chen在2020年的引用中）发现，交互式AR家具试穿比静态产品图片显著提高了选择信心，特别是对于高参与度的购买。这种信心通常转化为更高的满意度、更低的产品退货率和更强的品牌忠诚度。综合来看，选择信心作为AR的信息能力和情感结果（满意度和信任）之间的认知中介，阐明了“有用性”如何在消费者决策过程中转化为体验价值。

个人创新性（Personal Innovativeness）是指个体比他人更早采用新技术的倾向，这是最近研究中的一个反复出现的概念。具有较高创新性的消费者倾向于将AR视为令人兴奋和赋权的，而不是有风险或不必要的。（Harborth和Kreuz在2020年的引用中）发现，个人创新性调节了移动AR应用中感知享受与行为意图之间的关系：更具创新性的用户获得了更多的享乐价值，并对小的可用性问题更加宽容。从跨主题的角度来看，个人创新性可以缓冲努力预期和交互摩擦的负面影响（第4.4节），即使便利条件不完美，也能促进采用。

自我认同（Self-Identity）与自我一致性（self-congruity）和符号互动主义（symbolic interactionism）密切相关，描述了消费者在多大程度上认为使用AR的技术或品牌反映了他们自己的价值观、风格或地位。（Jung等人在2020年的引用中）通过展示使用AR试穿文化相关服装或风格的消费者在情感上投入更多，并更有可能在社交媒体上分享他们的体验来说明这一点。同样，（Alam等人在2021年的引用中）指出，在酒店业，用户与品牌价值观（例如环保意识强的AR体验）的一致性增强了信任和情感联系。这支持了与社会和文化影响的互动（第4.3节）：当AR分享在社会上受到重视并且在文化上一致时，身份匹配效应可能会被放大，从而加强参与度和倡导行为。

这些结构也相互影响。例如，高个人创新性可能通过增加对未满足期望的韧性来缓冲认知失调，而强烈的自我认同一致性可以通过加强消费者决策中的内部一致性来提高选择信心。这些发现强调，AR的接受不仅是理性的或情感的，也是认知和身份驱动的。总体而言，回顾的证据表明，认知评估过程（失调与信心）有助于解释为什么相似的AR系统特性在不同用户和情境中会产生不同的结果，从而促使结合系统质量、情感和社会文化调节因素的集成模型。

4.6. 经济和激励驱动因素
除了心理和技术维度之外，消费者对AR的采用还受到经济认知和激励机制的驱动。特别是在成本敏感的市场或基于免费增值的应用环境中，诸如感知价值、感知费用和奖励机制等概念已成为理解消费者行为的核心，它们通常决定了体验收益（享受和满意度）是否转化为使用意愿和支付意愿。

感知价值（Perceived Value）是指相对于与之相关的成本（金钱、认知或时间）从AR体验中获得的整体评估。几项研究表明，即使AR被认为令人愉快或信息丰富，除非它提供净价值，否则用户也不会采用它。Castillo S和Bigne（2021年的引用）发现，感知价值是零售购物应用中持续使用AR的最强预测因素，特别是当消费者认为该技术提高了决策质量并节省了时间。这一发现强化了一个跨主题机制：感知价值巩固了实用收益（有用性、选择信心）和体验质量（享受、信任），同时也考虑了与人体工程学相关的成本，如认知努力和交互负担。

感知费用（Perceived Fee）涉及使用AR功能的实际或预期成本，如果消费者认为收益不足以证明价格，这可能会成为阻碍。（Wu、Chiu和Chen在2020年的引用中）强调，即使是小额费用，如付费高级滤镜、高级定制或应用内订阅，也可能阻碍预算敏感用户的采用，除非它们与可证明的效用或独特性相结合。这在以免费增值模式为主的移动AR应用中尤其相关。综合来看，感知费用作为持续使用的限制：即使初次尝试是由新奇性和享受驱动的，持续使用也可能取决于付费功能是否明显减少了努力、提高了真实感或提供了独家价值。

作为回应，许多开发人员和营销人员已经开始整合游戏化奖励来增强感知价值和享受度。这些包括虚拟徽章、忠诚度积分、通过AR互动解锁的增强型彩蛋等。（Harborth和Pape在2020年的引用中）显示，这样的游戏化策略增加了使用时长、分享数据的意愿和品牌亲和力，尤其是在寻求新奇的年轻消费者中。这表明与心理特征（第4.5节）的互动：具有较高创新性的用户可能对游戏化激励反应更强烈，而风险敏感度较高的用户可能在交换数据以获取奖励之前需要更强的信任和透明度提示。

此外，研究表明，嵌入用户环境中的情境奖励可能会产生更大的影响。（Hammady、Ma和Strathearn在2020年的引用中）发现，博物馆中的AR装置通过提供个性化的数字艺术品来奖励探索，增加了感知的教育价值和停留时间。这些情境敏感的激励不仅促进了采用，还增强了用户体验、信任和重复参与。从机制上讲，情境奖励可以通过使收益立即和具体化来增强感知价值，但其有效性仍然取决于便利条件和无缝互动（第4.4节），因为摩擦可能会抵消奖励驱动的动机。表7总结了所包含研究和领域中考察的经济和激励因素。表7. 经济和激励因素研究。下载CSV显示表格。文献还揭示了一个价值怀疑的悖论：尽管许多消费者对增强现实（AR）功能表示热情，但他们仍然不愿意为此付费，除非该应用能够明显改善结果（例如决策质量、享受度、独特性）。这给营销人员带来了压力，要求他们证明经济交换的合理性并展示切实的好处。关键在于，当价值主张与决策信心的可衡量提升以及努力程度的降低（即认知和交互成本的降低）相关联时，这一悖论似乎得到了解决，而不仅仅是新奇性本身。

图2将第4.1-4.6节的主题发现综合成一个关于AR接受度的综合框架。该模型提出，系统质量（例如实用性、易用性、真实感、响应性）通过认知评估（如选择信心和认知失调）影响情感反应（例如享受度、信任、满意度）。社会文化影响（例如主观规范、文化取向、身份认同）调节这些体验的解读和分享方式，而准备条件（例如便利条件、努力预期、熟悉度）决定了用户能否以最小的摩擦与AR互动。这些因素共同作用，最终形成感知价值及相关经济判断（例如费用公平性、奖励吸引力），从而驱动用户的意图、持续使用和后续行为结果。

对于营销人员来说，这项综述强调了设计与用户身份产生共鸣的增强现实（AR）活动的重要性。诸如文化定制的虚拟试穿和品牌AR滤镜等策略可以增强情感参与度并促进社交分享。同样重要的是，通过创造既有用又有趣且操作流畅的AR体验（例如最小的认知负担和高度的感知控制）来平衡工具价值和享乐价值，以确保用户的持续兴趣和满意度。

对于开发者而言，研究结果强调了优先考虑跨平台兼容性和无摩擦用户体验的必要性。减少技术障碍可以降低用户放弃的风险，尤其是在快速发展的AR环境中。此外，建议整合智能引导流程和自适应指导系统，以适应新手和有经验的用户，确保广泛用户群体的可访问性，并通过支持学习能力和减少首次使用时的交互负担来降低努力预期和创新阻力。

对于政策制定者和教育工作者来说，综述强调了促进数字包容性和确保基础设施公平获取的必要性。在教育和医疗保健等领域，这一点尤为重要，因为如果得到充分支持，AR有潜力弥合获取差距。同时，围绕隐私和透明度的明确监管框架的制定至关重要，因为用户对价值的感知和信任与AR技术的伦理保障密切相关，而伦理保障可以降低感知风险，从而促进更深入的参与和持续使用。

4.7. 局限性和未来研究方向

尽管这项综述全面总结了消费者接受增强现实（AR）在营销中的决定因素，但仍存在一些局限性。首先，证据基础仅限于通过Scopus索引的期刊文章确定的论文，这可能会引入数据库选择偏差，并遗漏其他存储库（例如Web of Science）或通过更广泛的学术搜索引擎（例如Google Scholar）可获得的相关工作。虽然这种方法支持元数据质量和同行评审的严谨性，但可能会减少对新兴或跨学科贡献的覆盖。

其次，综述专注于期刊文章类型的文档，排除了会议论文。尽管期刊文章通常提供更成熟的理论发展、详细的方法论报告和经过验证的测量方法，但这一决定可能会因低估早期创新和快速发展的AR研究而产生发表偏差，这些研究往往首先出现在会议上。因此，综述可能未能充分捕捉到交互设计、多感官AR和实时AR可用性评估的前沿发展。

第三，尽管综述优先考虑了2020-2025年的时间框架，但它仍然依赖于各领域和地区研究的可用性和分布情况。某些领域（例如零售和旅游）的代表性高于其他领域（例如医疗保健或公共服务），某些文化区域可能样本不足。这限制了将该框架统一应用于所有AR环境和用户群体的能力。

第四，尽管主题结构是通过结构化的编码和综合过程得出的，但任何主题综述都可能受到解释主观性的影响。即使主题基于已建立的理论视角（例如TAM、UTAUT、SOR），关于类别边界的决定（例如区分“系统质量”与“技术驱动因素”或“心理构建”与“情感反应”）也会影响最终框架。未来通过多编码者一致性报告和正式的评分者间可靠性指标进行复制将进一步加强方法论的严谨性。

未来的研究可以在几个高影响力的方向上进行扩展。首先，迫切需要纵向研究和采用后的研究，以考察随时间变化的持续使用、习惯形成、新奇性衰减和转换行为。许多现有研究强调初始意图；然而，AR营销的有效性取决于用户在新奇性消退后是否继续参与，特别是当重复使用涉及持续的数据共享或学习努力时。

其次，需要更多的跨文化验证来测试AR接受机制是否在不同文化取向（例如集体主义-个人主义、不确定性规避、权力距离）下同样适用。比较性多国研究应探讨文化价值观如何调节系统质量、情感反应（享受度、信任）、感知价值以及分享和支付意愿等行为结果之间的关系。测量不变性测试尤为重要，以避免将差异归因于文化，而这些差异可能反映了工具偏差。

第三，该领域将从基于实验和人体工程学的设计中受益，这些设计可以操作和操纵AR特定的体验驱动因素——特别是认知负担、感知真实感/注册准确性、延迟/响应性和具身交互需求。受控实验和现场A/B测试可以衡量这些因素如何影响感知控制、信任校准、享受度和决策信心。整合客观和生理测量（例如任务完成时间、错误率、眼动追踪的工作量指标或NASA-TLX基础的工作量指数）将有助于将主观接受模型与人类因素证据联系起来。

第四，需要进一步研究伦理、隐私和公平性问题，特别是随着AR越来越多地依赖相机访问、生物识别、空间映射和个人化。未来的模型应不仅将隐私风险、透明度和公平性感知视为障碍，而且视为塑造信任形成和参与意愿的结构决定因素。这包括研究同意设计、数据最小化和可解释个性化如何影响接受度和持续使用。

最后，研究人员应朝着操作化综合模型的方向发展，测试本综述中确定的跨主题路径。例如，系统质量和便利条件可能通过感知控制和 workload 影响情感反应；社会文化力量可能调节价值形成和分享行为；认知评估（选择信心与失调）可能介于真实感和信任之间。通过多方法设计（SEM、fsQCA、实验和现场分析）测试这些路径将增强理论精度，并为AR从业者提供可操作的指导。

5. 结论

这项综述综合了2020年至2025年间发表的39项研究，探讨了消费者在营销中接受增强现实（AR）的情况。六个相互关联的主题浮现出来：系统质量、情感反应、社会和文化因素、技术和环境条件、认知特征以及经济考虑因素，这些因素共同决定了消费者如何评估和参与AR。研究发现表明，AR的采用不仅基于技术性能，还基于情感参与、身份契合度和情境价值。信任、享受度、自我认同和支持基础设施始终作为关键中介因素。我们提出的框架通过整合情感和情境维度，扩展了传统的TAM和UTAUT模型，提供了对不同领域AR使用的更细致的理解，并阐明了系统质量和准备条件如何塑造认知评估（信心与失调）和情感反应，从而最终决定感知价值和持续使用。本文为通过更深入地理解驱动消费者行为的动机和条件，推进理论研究和实际AR策略提供了及时的基础。

数据可用性声明

数据可向作者请求获取。