综述：拟人化技术：评估性综述与研究议程

《JOURNAL OF STRATEGIC INFORMATION SYSTEMS》：Anthropomorphizing Technology: An Assessing Review and Research Agenda

本刊隆重推荐这篇系统梳理信息系统（IS）领域拟人化技术的权威综述！作者基于刺激-机体-反应（S-O-R）模型，整合150项研究，首次将用户反应划分为拒绝、浅层使用、选择性接受、深度参与及过度依赖五阶段谱系，并揭示“无意识-有意识拟人化”的动态认知机制。文章创新性地提出设计刺激（形态/功能）、具身性/存在感、调节变量（用户特征/社会规范/人工性披露）的三维分析框架，为规避恐怖谷效应、优化人机协作策略提供了兼具理论深度与实践指导价值的路线图。

　　

拟人化技术：评估性综述与研究议程

引言

拟人化——将人类特征赋予非人类实体的过程——已成为数字技术开发与部署的核心议题。在信息系统（IS）领域，拟人化常表现为技术在外观、声音、情感及行为等方面模拟人类特质，广泛应用于聊天机器人、社交机器人、数字助理及人工智能（AI）系统中。这些类人特征旨在促进社交互动、提升用户体验，并增强技术感知的智能性、可信度与亲和力。尽管早期研究多将拟人化视为单纯的设计选择，但其战略意义日益凸显：企业正通过实验性引入拟人特征来塑造消费者行为、提升参与度与满意度、建立情感连接，并在竞争激烈的市场中实现差异化定位。数字人市场规模预计将从2020年的100.3亿美元增长至2030年的超5000亿美元，语音与面部识别等相关技术亦呈爆发式增长，凸显了这一领域的巨大潜力。

然而，现有研究存在显著局限：多数聚焦于功能性设计元素或表层结果，导致对拟人化如何塑造心理与行为结果的认知呈现碎片化。拟人化既能培养熟悉感与积极态度，也可能稀释用户对机器效率的预期，引发怀疑与排斥。恐怖谷假说进一步增加了复杂性：当系统“过于”类人时，反而会引发不适而非连接。这种双重性——拟人化既能推动亦能阻碍组织目标——凸显了基于理论的审慎实施的必要性。当前IS学科正处于十字路口：尽管已知拟人化影响技术接受度，但尚未被充分整合进主流IS理论框架（如技术接受模型TAM、技术接受与使用统一理论UTAUT），这些模型多强调技术功能属性，忽视了拟人设计等特征对用户感知与互动的塑造作用，且常将结果简化为二元接受/拒绝，未能捕捉用户反应的动态演化过程。

为填补这一空白，本研究采用评估性综述方法，系统分析1998-2024年间发表于12种顶级IS期刊及1个国际会议论文集的150篇文章。通过严谨的文献筛选流程（初始检索469篇，最终纳入154篇），研究构建了基于刺激-机体-反应（S-O-R）模型的概念框架，旨在整合现有知识、识别研究缺口，并为拟人化技术的战略应用提供理论指引。

方法

本研究遵循Okoli（2015）的系统性综述指南，采用评估性综述范式，强调全面性与理论驱动的分析。文献来源涵盖AIS资深学者认定的顶尖期刊（如Information Systems Research、MIS Quarterly）及人机交互（HCI）领域核心期刊（如Computers in Human Behavior，其贡献了45.45%的样本），同时纳入国际信息系统会议（ICIS）论文，以确保覆盖IS理论与HCI实践的双重视角。

研究通过关键词（“anthropomorphism”、“anthropomorphic”及其变体）检索、回溯与向前引文追踪，并结合相邻术语（如“human-like design”）补充，确保文献收录的完整性。纳入标准严格要求拟人化必须是研究的核心构念（需被理论化、操纵、测量或作为核心发现讨论），排除仅作为控制变量或量表的开发研究。数据分析采用演绎法，依据S-O-R框架对文献进行编码：刺激（拟人化设计）、机体（内部心理加工，即拟人化过程）、反应（用户响应）。通过构建概念矩阵，研究进一步将设计刺激按“具身性”（有无物理形态）与“存在感”（虚拟/物理）分类，并识别出用户响应的五阶段谱系及调节变量。

发现

刺激：类人设计

拟人化设计可分为“形态”（物理外观）与“功能”（行为交互）两大维度，二者可独立或组合出现，并存在于虚拟或物理环境中。

类人形态指技术的物理外观特征，包括面部与手势（如虚拟购物助手、客服机器人的面部表情）、身体姿态与维度（如机器人的肢体动作）、运动（如虚拟导游的动作流畅度）等。形态设计常与人口统计学线索结合，如创建医生、导游等特定角色形象，或通过性别、年龄、种族等特征增强社会归因。值得注意的是，虚拟代理与物理机器人在形态设计上的心理效应可能存在差异。

类人功能则体现在技术的交互行为中，核心是语言沟通能力。这包括：文本或语音的智能对话（如任务导向型聊天机器人）、响应性与话轮转换（如客服机器人的即时回复）、语言风格（如幽默、非正式语气、共情表达）、以及社会线索（如个性化推荐、社交存在感）。即使是缺乏物理形态的智能音箱，也可通过语音交互、情感计算等功能实现拟人化。研究表明，形态与功能常动态交互：二者互补时可提升沟通效率与满意度，但过度组合也可能导致不适、欺骗感与偏见。

机体：无意识与有意识拟人化

拟人化是用户对设计刺激的归因过程，分为两种认知路径：

无意识拟人化是自动化的、无需努力的反应，用户明知实体非人却仍下意识地赋予其人类特质。这常由易获得的社会线索触发，与情绪反应或特定神经通路相关，被视为外周路径的说服过程。它普遍存在于虚拟与物理技术交互中，可促进连接感、信任与满意度。部分研究认为，缺乏具身性可能因增加不确定性而强化无意识拟人化，但也有证据显示，仅凭外观即可触发无意识反应，而交互性的加入可能推动认知转向有意识加工。

有意识拟人化则是深思熟虑的认知操作，涉及知识的获取、激活与应用。用户会主动将代理与人类预期进行比较，涉及中心路径的信息处理与认知控制。这种路径在器官捐赠决策、关注技术人工性等敏感情境中更为常见，技术出错时也会促使从无意识向有意识的转变。交互性是关键催化剂：实时互动能将用户从评判“外观”引导至“共处”的社会情境，从而减轻恐怖谷效应。

两种路径并非静态对立，而是可随认知资源、注意焦点、错误发生与交互性等因素动态转换。例如，认知资源匮乏时倾向无意识加工，资源丰富时则可能转向有意识评估；技术出错会打破无意识的沉浸感，迫使用户意识到系统的局限性。

响应：用户参与的谱系

用户响应并非简单的接受或拒绝，而是呈现为一个连续的光谱，包含五个类别：

1. 1.
   拒绝：完全脱离或主动抵制。原因包括恐怖谷效应（过度逼真引发的诡异感）、隐私与安全担忧（情感感知与监控恐惧）、社会顾虑（如性别不匹配、威胁人类自主权）、设计错配（拟人特征与任务场景不符）、人工感（虚假或欺骗性）及算法厌恶（对自主性与不透明性的抗拒）。
2. 2.
   浅层使用：低投入、习惯性或被动交互。用户因便利性而使用，关注功能性，对拟人线索漠视或仅做表面审美判断（如基于同质性偏好），缺乏情感连接。
3. 3.
   选择性接受：深思熟虑后的条件性参与。用户根据任务需求、情境适合度及人口统计学特征（如性别匹配偏好）主动选择使用特定拟人功能，体现校准后的 discernment。
4. 4.
   深度参与：高水平、反思性且富有意义的互动。用户将技术整合进日常沟通与决策，视其为响应式伙伴，甚至寻求情感支持与陪伴，形成持续的社会性连接。
5. 5.
   过度依赖：非适应性的极端响应。用户过度让渡判断权、夸大技术的共情能力与道德推理水平，或因情感脆弱而产生病理性依赖，可能导致决策偏差与伦理风险。

潜在调节变量

多种因素调节着“设计→拟人化→响应”的路径：

• •
  影响拟人化归因的变量：用户特征（孤独感、认知需求、人格特质、人口统计学变量）、技术特征（任务类型倾向、社会性、代理性）、社会规范（角色期待、刻板印象）及人工性披露（透明度）。
• •
  影响无意识-有意识转换的变量：认知资源可用性、注意焦点（是否强调人工性）、技术错误发生及交互性水平。
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  影响拟人化结果的变量：用户特征（人口统计学、人格、关系规范取向）、感知错配（形态与功能、设计与预期的冲突，如恐怖谷效应）、任务期望（不同任务对拟人化的适配性）、使用情境（医疗vs.办公环境）、技术经验及隐私担忧。

更新后的概念框架

基于上述发现，研究提出了整合性的概念框架：拟人化设计刺激（按存在感、具身性、形态/功能分类）通过无意识或有意识的认知机制，导致从拒绝到过度依赖的五类用户响应。用户特征、技术特性、社会规范与人工性披露调节着“设计→拟人化”的关系；认知资源、注意焦点、错误与交互性调节着认知路径的转换；而用户响应的最终形态则进一步受到感知错配、任务期望、情境、经验与隐私担忧的调节。该框架弥补了传统技术接受模型忽视社会属性的不足，为理解人机关系的复杂性提供了更丰富的视角。

讨论与研究议程

基于分析，文章提出了六大未来研究方向：

1. 1.
   拟人化技术研究设计：需标准化设计刺激的分类（存在感、具身性、形态/功能），探索个体刺激的独立效应，特别是针对物理存在但无具身性的技术（如智能音箱）的功能性设计（语音特征、交互风格），以及社会角色线索的影响，并深入研究AI驱动技术（如大语言模型）中拟人化的独特作用。
2. 2.
   拟人化技术与机体过程：探究不同设计元素如何引发无意识/有意识拟人化及其对接受度的影响，理解认知机制的动态转换（认知资源、注意焦点、错误的作用），探索初级与次级情绪的拟人化差异，以及用户特征、技术特性、社会规范与披露如何交互影响归因过程。
3. 3.
   拟人化技术响应的变异：研究用户特征、感知匹配与任务期望如何交互塑造响应，情境与文化（如东西方对机器人偏好的差异）的调节作用，隐私担忧与对人类独特性威胁的影响，以及拟人化维度（如物理相似性vs.智能）如何决定用户在参与谱系中的位置。
4. 4.
   探索性与纵向研究：亟需超越横截面实验，通过纵向设计追踪用户感知、社会关系与情感连接的演变，以及设计特征的迭代更新如何影响接受度，并通过实地研究验证实验室发现的外部效度。
5. 5.
   伦理意涵：探索如何设计符合伦理的拟人化技术以避免剥削与情感操纵，研究欺骗性能力（如模拟共情）对用户自主权的影响及透明化指南，分析亲密对话中的数据隐私风险与缓解策略，评估长期互动对儿童等脆弱群体社会技能的影响，以及如何避免技术强化性别刻板印象并促进包容性。
6. 6.
   战略启示：企业应超越将其视为营销工具，而将拟人化上升为战略能力。五大战略目的包括：竞争差异化与品牌定位（平衡温暖感与能力展示）、市场塑造与参与工程（校准社会线索以匹配情境）、混合智能的运营杠杆（人机协作中的透明度与期望管理）、战略风险与伦理治理（应对恐怖谷、隐私与监管合规）、组织对齐与适应能力（跨部门协作与持续学习）。

结论

本文通过系统综述，厘清了IS领域拟人化技术的研究现状，构建了整合性的概念框架与未来研究议程。研究强调，在设计、实施与评估拟人化技术时，必须综合考虑存在感、具身性、形态与功能的多维配置，以及用户认知机制的动态性与多样化的响应模式。这不仅为学术研究指明了方向，也为实践者提供了规避风险、优化人机协作的战略指引，呼吁业界以负责任的态度推动拟人化技术的发展。