电子商务虚拟主播特征对消费者购买意愿的影响：基于混合SEM-ANN方法的研究

《Acta Psychologica》：The influence of e-commerce virtual streamer characteristics on consumers' purchase intention: Based on a hybrid SEM-ANN approach

　　

随着人工智能技术的进步，虚拟主播在直播电商中获得显著发展。尽管其重要性日益提升，现有文献对虚拟主播特征如何影响消费者购买意愿仍缺乏充分探讨。本研究基于SOR（Stimulus-Organism-Response，刺激-机体-反应）理论，探究电子商务虚拟主播特征如何通过心流体验（flow experience）和虚拟依恋（virtual attachment）的中介作用影响消费者购买意愿。本研究对327名曾观看过电子商务虚拟主播直播的消费者进行问卷调查，并采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）进行实证分析。结果表明，电子商务虚拟主播的拟人化（anthropomorphism）、专业性（expertise）和响应性（responsiveness）对消费者的心流体验和虚拟依恋具有正向影响，进而增强其购买意愿。心流体验和虚拟依恋发挥平行中介和链式中介作用。人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）分析进一步验证了研究结果的稳健性，并揭示电子商务虚拟主播的响应性是影响消费者心流体验的关键因素，进而显著促进虚拟依恋的形成。此外，Shapley Additive Explanations（SHAP）模型的引入增强了ANN分析的可解释性。虚拟依恋在消费者购买意愿中发挥着关键作用。本研究不仅为探究电子商务虚拟主播影响消费者购买意愿的机制提供了新的理论视角，也为电子商务平台优化虚拟主播设计和改进其营销策略提供了实证依据。

本研究发表于《Acta Psychologica》，旨在探究电子商务虚拟主播特征对消费者购买意愿的影响机制。随着虚拟现实（Virtual Reality, VR）、增强现实（Augmented Reality, AR）及人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的持续进步，AI驱动的虚拟主播在直播电商领域获得广泛应用。然而，许多消费者认为虚拟主播缺乏亲密感和响应性，可能导致较差的购物体验，进而阻碍其普及和商家销售绩效的提升。尽管现有研究对真实主播特征已有系统深入的探讨，但针对虚拟主播的研究仍处于探索阶段，存在明显不足。因此，深入探究虚拟主播在直播电商中的应用效果具有紧迫性和重要的实践意义。

研究人员基于SOR理论，整合认知-情感处理系统（Cognitive-Affective Processing System, CAPS）理论，构建了"虚拟主播特征→心流体验→虚拟依恋→购买意愿"的理论框架。研究首先提出，虚拟主播特征作为外部环境刺激（S），会影响消费者的内部心理状态（O），即认知层面的心流体验和情感层面的虚拟依恋，最终导致趋近或回避行为反应（R），即购买意愿的形成或抑制。具体而言，拟人化体现温暖维度（warmth），专业性和响应性体现能力维度（competence），三者共同构成虚拟主播的核心特征。研究进一步假设，心流体验和虚拟依恋不仅在虚拟主播特征与购买意愿之间发挥独立的中介作用，还存在"心流体验→虚拟依恋"的链式中介路径。

在方法层面，研究人员于2025年3月4日至4月26日通过问卷星平台，采用滚雪球抽样法，面向具有电子商务虚拟主播观看经验的消费者发放问卷。预筛选问题确保受访者具备相关经验，最终回收有效问卷327份，满足两阶段混合PLS-SEM-ANN方法的最低样本量要求。测量工具均改编自成熟量表，采用七点李克特量表，涵盖拟人化（5个题项）、专业性（4个题项）、响应性（4个题项）、心流体验（4个题项）、虚拟依恋（4个题项）和购买意愿（5个题项）六个构念。

数据分析采用两阶段混合方法：第一阶段使用SmartPLS 4进行PLS-SEM分析，包括测量模型评估和结构模型假设检验；第二阶段构建多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）模型进行ANN分析，并引入SHAP模型增强可解释性。ANN设置三个子模型：模型A以拟人化、专业性、响应性预测心流体验；模型B以前三者及心流体验预测虚拟依恋；模型C以心流体验和虚拟依恋预测购买意愿。采用十折交叉验证，使用Sigmoid激活函数和梯度下降优化算法。

PLS-SEM结果显示：拟人化（β=0.173, p<0.01）、专业性（β=0.163, p<0.01）和响应性（β=0.258, p<0.001）均显著正向影响心流体验，H1a-H1c得到支持；三者对虚拟依恋的正向影响亦显著（β=0.239, p<0.001；β=0.136, p<0.05；β=0.142, p<0.05），H2a-H2c成立。心流体验显著正向影响虚拟依恋（β=0.265, p<0.001），H3成立；心流体验（β=0.366, p<0.001）和虚拟依恋（β=0.388, p<0.001）均显著正向影响购买意愿，H4a-H4b成立。中介效应检验表明，心流体验和虚拟依恋在虚拟主播各特征与购买意愿之间均存在显著平行中介效应；同时，心流体验与虚拟依恋的链式中介效应也达到显著水平（拟人化：β_间接=0.018, p<0.05；专业性：β_间接=0.017, p<0.05；响应性：β_间接=0.027, p<0.01），H5-H7系列假设得到支持。模型预测相关性良好，购买意愿的R²为0.407，Q²为0.273。

ANN敏感性分析显示：在预测心流体验时，响应性标准化重要性最高（100%），其次为拟人化（53.715%）和专业性（40.272%）；预测虚拟依恋时，心流体验最重要（100%），其次为拟人化（90.997%）、响应性（42.551%）和专业性（34.432%）；预测购买意愿时，虚拟依恋最强（100%），心流体验次之（92.271%）。SHAP分析进一步揭示响应性存在显著的"阈值效应"：当响应性评分超过约4.337的临界值时，其对心流体验的促进作用由负转正，消费者更易进入心流状态。各特征的SHAP值分布均呈现低值显著负向、高值显著正向的非线性模式。

研究讨论部分指出三点核心发现：第一，SOR理论的"刺激-机体-反应"路径在虚拟主播情境中得到验证，虚拟主播特征通过触发消费者心流体验和虚拟依恋正向影响购买意愿；第二，心流体验与虚拟依恋不仅独立中介，还存在链式中介路径，其中心流体验作为认知体验先被激活，进而促进更深层的情感联结即虚拟依恋的形成；第三，ANN分析揭示的响应性阈值效应表明，即时反馈是心流体验产生的前提条件，这与Csikszentmihalyi关于即时反馈是心流体验必要条件的观点一致。此外，虚拟依恋作为比短暂心流体验更深层的情感承诺和认同，具有更强的稳定性和内在驱动力，是驱动购买意愿的关键前因。

研究结论部分总结道：本研究基于SOR理论，通过PLS-SEM和ANN的混合方法，系统揭示了电子商务虚拟主播特征影响消费者购买意愿的心理机制。拟人化、专业性和响应性通过心流体验和虚拟依恋的平行及链式中介作用促进购买意愿，其中响应性对心流体验的触发具有阈值效应，虚拟依恋则是购买意愿的最强预测因素。这些发现为直播平台优化虚拟主播设计和营销策略提供了重要依据，也为相关理论发展贡献了新的认知-情感双重视角。