信息交互性如何促进AI驱动聊天机器人中的客户可信赖性和正面口碑？探究感知价值与主动参与的重要作用

《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》：How Does Information Interactivity Promote Customer Trustiness and Positive WOM in AI-Powered Chatbots? Examining Significant Roles of Perceived Values and Active Involvement Hua Pang, Chenyang Jin and Zihan Zhou

　　

人工智能（AI）驱动的自动化进步加速了AI驱动聊天机器人融入人们的日常生活，为动态信息流和参与式对话开辟了新渠道。尽管先前的研究已经考察了聊天机器人的交互性及相关结果，但信息交互性如何转化为关系性和倡导性结果的机制仍未得到充分理论化，其与主动参与的概念区分也尚未完善。本研究基于使用与满足理论（Uses and Gratifications, U&G），开发并检验了一个AI驱动聊天机器人使用的过程模型。在该模型中，信息交互性被视为一种AI驱动的沟通可供性，感知价值代表满足感实现的机制，主动参与被概念化为一种情境心理状态，影响客户可信赖性和正面口碑（word-of-mouth, WOM）。研究人员使用结构方程模型（structural equation modeling, SEM）对588名AI驱动聊天机器人用户的调查数据进行分析，发现信息交互性正向预测功能价值、心理社会价值和享乐价值，所有这些价值均显著增强主动参与。主动参与进而对客户可信赖性产生显著正向影响，而客户可信赖性显著促进正面WOM。相比之下，主动参与对正面WOM的直接效应不显著，表明可信赖性作为更近端的机制，将参与转化为倡导行为。这些发现通过展示功能价值、心理社会价值和享乐价值如何将聊天机器人交互性与关系性和倡导性结果联系起来，为基于U&G理论的研究做出了贡献。研究结果还为开发更符合用户期望和可信赖性形成的聊天机器人服务提出了一些实践考量。

人工智能（AI）驱动聊天机器人正逐渐融入日常生活，尤其在客户服务、教育和医疗等领域展现出重要价值。然而，现有研究虽已探讨聊天机器人的交互性及其结果，但对信息交互性如何通过心理机制转化为关系性和倡导性后果的理论化仍不足，且信息交互性与主动参与的概念界限模糊。为此，Hua Pang、Chenyang Jin和Zihan Zhou基于使用与满足理论（Uses and Gratifications, U&G），构建并检验了一个过程模型，旨在揭示信息交互性通过感知价值（功能、心理社会、享乐）驱动主动参与，进而促进客户可信赖性和正面口碑（word-of-mouth, WOM）的路径。该研究发表在《Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research》。

**技术方法**
研究人员通过中国Sojump平台进行在线调查，采用方便抽样法，最终获得588名AI驱动聊天机器人用户的有效问卷（数据收集于2025年7月2日至25日）。运用IBM SPSS 27.0和AMOS 28.0进行结构方程模型（SEM）分析，包括测量模型验证和结构路径检验，并控制性别和年龄变量。

**研究结果**
- **4.1 测量模型、信度和效度**：通过验证性因子分析（CFA）和多项拟合指标（如χ²/df=2.872, GFI=0.902, RMSEA=0.046, CFI=0.939）确认测量模型拟合可接受。各潜变量的Cronbach's alpha和组合信度（CR）均>0.70，平均方差萃取量（AVE）>0.50，表明具有良好的信度和收敛效度。区分效度部分支持，但部分相近构念的heterotrait–monotrait比值（HTMT）较高。
- **4.2 共同方法变异评估**：Harman单因素检验显示，未出现单一因子解释大部分方差（<50%），且单因子模型与多因子模型的CFA比较（Δχ²/Δdf=20.346, p<0.001）确认共同方法变异（CMV）不构成严重问题。
- **4.3 结构模型**：结构模型拟合良好（χ²/df=2.616, GFI=0.919, RMSEA=0.042, CFI=0.949）。路径分析结果：信息交互性显著正向影响功能价值（β=0.955, p<0.001）、心理社会价值（β=0.931, p<0.001）和享乐价值（β=0.864, p<0.001），支持H1-H3。功能价值（β=0.402, p<0.001）、心理社会价值（β=0.203, p<0.001）和享乐价值（β=0.294, p<0.001）均显著正向影响主动参与，支持H4-H6。主动参与显著正向影响客户可信赖性（β=0.937, p<0.001），支持H7；客户可信赖性显著正向影响正面WOM（β=0.662, p<0.001），支持H9。但主动参与对正面WOM的直接效应不显著（β=0.425, p>0.05），H8被拒绝。

**讨论与结论**
讨论部分强调，该研究通过将感知价值分解为功能、心理社会和享乐三维度，展示了信息交互性如何通过价值生成促进主动参与，并揭示信任性是主动参与转化为正面倡导行为的近端机制，而直接的参与-倡导路径不显著。理论贡献包括：扩展U&G理论至AI驱动对话系统，阐明多维价值的中介作用，并澄清信任性作为关系性结果的核心地位。实践意义指出，聊天机器人设计应超越简单响应，重视个性化、情感共鸣和隐私保护，以增强用户信任和推荐意愿。

研究结论（原文5.1节）翻译如下：
本研究开发并实证检验了一个整合理论框架，解释了AI驱动聊天机器人的信息交互性如何通过感知的功能、心理社会和享乐价值塑造客户主动参与，以及这些过程如何进而促进客户可信赖性和正面WOM。通过将该框架建立在U&G理论基础上，研究强调了多维感知价值在将交互式聊天机器人体验转化为关系性和行为性结果中的角色。这些发现为AI驱动聊天机器人应用的文献提供了贡献，提供了对技术中介社会环境中持续用户响应的更细致理解。首先，研究发现AI驱动聊天机器人的信息交互性正向影响功能、心理社会和享乐价值，其中功能价值最强，这与先前研究一致。其次，三种价值均显著增强客户主动参与，表明更高的主动参与与更强的心理联系相关。第三，主动参与显著预测客户可信赖性，而可信赖性显著促进正面WOM；但主动参与对正面WOM的直接效应不显著，表明信任性是更近端的倡导机制，用户需要认可系统的可靠性后才愿意推荐。这些发现强调了信任性作为关系性机制的重要性，并建议优化功能效用、积极社交互动和娱乐价值是培养有意义的用户参与的关键。