当技术成为团队的核心：心智感知作为人与人或人与智能体团队之间的统一框架

《Computers in Human Behavior》：When Tech Makes the Team: Mind Perception as a Unifying Framework for Human and Human-Agent Teams

服务机器人道歉策略研究：类型匹配与故障严重性影响负面口碑

　　

赵敏贞|裴俊辉|赵艺琳|裴成勋

香港理工大学时装与纺织学院，香港九龙红磡

摘要

随着服务机器人在面向客户的角色中变得越来越普遍，故障后的有效服务恢复对于维护客户信任变得至关重要。基于期望违背理论，本研究探讨了机器人类型（友好型与能力型）和道歉方式（礼貌型与幽默型）如何共同影响负面口碑（WOM）的反应。通过三个基于在线场景的实验，研究1表明，当道歉方式与机器人类型相匹配时，道歉最为有效：对于友好型机器人，幽默的道歉可以减少负面口碑；而对于能力型机器人，礼貌的道歉更为有效。研究2确定了期望违背是这些效应背后的关键心理机制，表明不匹配的组合会通过加剧期望违背来放大负面口碑。研究3进一步揭示了故障严重程度的边界条件，即在故障较轻的情况下，一致的道歉更为有效；而在故障较严重的情况下，无论机器人类型如何，礼貌的道歉占主导地位。这些发现通过将机器人类型学和沟通策略整合到一个统一的解释框架中，推进了期望违背理论，并为设计能够管理客户期望和减轻负面口碑的情境敏感型服务机器人沟通提供了可操作的指导。

引言

随着人工智能代理的迅速普及（Cho & Taylor, 2025），服务机器人在零售和酒店业中的作用日益突出，提供了更高的运营效率、无接触的服务体验以及一致的性能（Liu & Wang, 2025; Liu et al., 2024; Wirtz et al., 2023）。然而，随着这些技术的快速采用，服务故障的发生率也在上升（Chang et al., 2024）。鉴于服务机器人的固有技术限制以及经常缺乏有效的服务恢复机制，此类故障往往是不可避免的（Choi et al., 2021）。服务故障，包括结果相关和过程相关的中断（Sands et al., 2022），会降低客户满意度，引发负面反应（Yang & Mundel, 2022），并损害品牌声誉（Arikan et al., 2023）。尽管最近的证据表明，关于服务机器人的电子口碑（eWOM）中的情感基调主要是积极的（Filieri et al., 2022），并且机器人的服务故障并不总是会大幅降低整体满意度（Borghi & Mariani, 2024），但这些发现并不排除在管理不善的恢复互动后出现负面口碑（WOM）的可能性。随着服务机器人的持续普及，了解组织如何有效减轻服务故障的负面影响并恢复客户信任变得越来越重要。

以往关于机器人服务恢复的研究涵盖了多种情境。比较机器人与人类作为服务代理的有效性的研究通常发现人类代理更为有效（Arikan et al., 2023）。其他研究探讨了用户如何根据机器人的类似人类程度（Arikan et al., 2023; Cheng, 2022）、适用的关系规范（Chang et al., 2024）以及机器人提供的服务类型（Yu et al., 2024）来感知机器人。特别值得关注的是机器人用于与人类沟通的策略，如道歉和解释（Choi et al., 2021）、幽默（Yang & Mundel, 2022）和正式程度（Park et al., 2023）。尽管取得了这些进展，大多数研究仍将服务故障和恢复视为统一的体验，很少探讨机器人特征的细微差异如何与特定的沟通风格相互作用以影响客户反应——尤其是负面口碑。这一差距值得注意，因为负面口碑反映了客户对服务体验的有意识和沟通反应，即使总体满意度保持稳定，这些反应也可能持续存在。因此，需要更清楚地了解在何时以及为何机器人恢复策略会触发负面口碑。

基于刻板印象模型理论（Fiske et al., 2018），最近的研究提出，在人机互动中，友好性（例如，友好、同理心）和能力（例如，智力、效率）是关键的社会感知维度（Mieczkowski et al., 2019; Ruiz-Equihua et al., 2023）。在服务机器人的背景下，友好性指的是对友好和同理心的感知，而能力指的是对效率和任务导向能力的感知。由于关系归因，友好型机器人在犯错后往往更容易被原谅；而能力型机器人则面临更高的期望和对其故障的更严厉评价（Chang et al., 2024）。然而，以往的研究往往将友好性和能力视为静态特征，忽略了它们在恢复过程中如何与情境因素（如道歉方式）相互作用。因此，目前尚不清楚机器人类型如何影响消费者对不同道歉风格的评价。本研究通过探讨感知到的机器人类型（友好型与能力型）如何影响不同道歉风格（礼貌型与幽默型）在减轻服务故障后的负面口碑方面的有效性，填补了这一空白。

人们对服务机器人沟通的反应往往取决于互动是否符合预期或偏离社会规范。这一观点基于期望违背理论（Burgoon, 1993），该理论认为人们会对社会互动中的行为形成预期，而违背预期——尤其是不一致的预期——会引发情绪失调和负面评价。在服务恢复情境中，非正式或正式的口头道歉方式携带不同的社会暗示（Park et al., 2023）。此外，机器人外观与服务行为之间的不一致（例如，类人机器人的过程故障）会通过违背友好性预期来加剧不满（Choi et al., 2021）。基于对语言的情感评价，本研究采用了Matthews等人（2006）的观点，他们比较了礼貌和幽默在人机沟通中的作用。因此，本研究重点关注道歉方式（礼貌型与幽默型）如何与机器人类型（友好型与能力型）相互作用以减少负面口碑。在此过程中，我们探讨了感知到的期望违背是否调节了这种关系，以及服务故障的严重程度是否进一步作为边界条件。总体而言，本研究旨在提供实证见解，说明沟通策略如何减轻机器人中介服务恢复中的负面消费者反应。

基于这一逻辑，本研究提出了以下研究问题。RQ1：机器人类型（友好型与能力型）和道歉方式（礼貌型与幽默型）如何共同影响服务故障后的消费者负面口碑？RQ2：感知到的期望违背是否调节了机器人类型和道歉方式对负面口碑的联合影响？RQ3：服务故障的严重程度是否通过改变风格一致性与信息严肃性的相对重要性来改变道歉方式的有效性？为了回答这些问题，我们报告了在不同服务情境下进行的三个基于在线场景的实验。

本研究有几项贡献。首先，它通过将机器人的感知友好性和能力作为道歉有效性的边界条件，扩展了服务恢复文献，这是以往研究中较少探讨的视角。其次，它将期望违背理论应用于人机互动，确定了感知到的期望违背是影响负面口碑反应的关键机制。第三，通过比较礼貌型和幽默型道歉方式，本研究回应了最近关于机器人恢复中沟通策略研究的呼吁。第四，它确定了服务故障的严重程度作为边界条件，决定了在客户评价中风格一致性或信息严肃性哪个占主导。这些贡献既提供了理论上的完善，也为设计能够有效进行恢复沟通的社会智能型服务机器人提供了可操作的指导。

部分摘录

服务故障恢复

服务恢复长期以来一直被视为恢复客户信任和减轻服务中断负面后果的关键过程，大多数以往的研究都集中在一线员工的作用和客户对恢复策略的评估上（DeWitt et al., 2008; Migacz et al., 2018）。然而，随着服务机器人在酒店和零售领域的兴起，恢复研究已经扩展到将这些非人类代理视为恢复提供者。最近的研究表明

方法

研究1采用在线场景实验设计，采用2 × 3的被试间设计，操纵机器人类型（友好型与能力型）和道歉方式（礼貌型与幽默型；无道歉作为对照条件）。包含无道歉条件是为了基准测试基于道歉的恢复相对于没有任何恢复反应的有效性。先验功效分析（G^?Power）表明，至少需要180名参与者才能检测到

方法

研究2采用在线场景实验设计，采用2 × 2的被试间设计，以在不同的服务情境下扩展研究1的发现，操纵机器人类型（友好型与能力型）和道歉方式（礼貌型与幽默型）。数据来自302名居住在韩国的参与者（52.58%为女性；平均年龄=34.24岁，标准差=10.02岁；年龄范围=19–68岁），通过Prolific平台收集。如果参与者未能通过注意力检查或提供不完整的回答，则排除其数据。

方法

研究3通过Prolific平台招募了423名参与者（58.24%为女性；平均年龄=31.15岁，标准差=9.23岁；年龄范围=18–64岁），主要来自英语国家。排除未能通过注意力检查或未完成研究的参与者。该研究采用了2（机器人类型：友好型与能力型）× 2（道歉方式：礼貌型与幽默型）× 2（服务故障严重程度：低 vs. 高）的被试间因子设计。

总体讨论

在三项实验研究中，机器人提供的道歉在服务恢复中的有效性取决于机器人的行为暗示、道歉的情感框架以及服务故障的严重程度之间的相互作用。研究1表明，当道歉方式与机器人感知特征相匹配时，消费者的反应更为积极——友好型机器人的幽默道歉和能力型机器人的礼貌道歉比

CRediT作者贡献声明

赵艺琳：监督、概念化。裴成勋：撰写——初稿、方法论、概念化。赵敏贞：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、监督、方法论、调查、正式分析、概念化。裴俊辉：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、调查、概念化

未引用的参考文献

Cheng, 2023; Hayes, 2017; Kim et al., 2016; Kobel and Groeppel-Klein, 2021; Liu et al., 2022; Namkoong et al., 2025; Zou and Migacz, 2022.

利益冲突声明

? 作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。