一项基于AQ方法论的研究:大学生与对话式人工智能互动中的算法亲密感、社会联系、幸福感以及自主性边界问题

《Behavioral Sciences》:A Q Methodological Study on Algorithmic Intimacy, Social Connection, Well-Being, and the Boundaries of Autonomy in University Students’ Conversational Artificial Intelligence Experiences

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月23日 来源:Behavioral Sciences 3.2

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   摘要

  

摘要

本研究从算法亲密感、社交联系、幸福感以及自主性等角度,探讨了在生成式人工智能时代大学生对对话型人工智能的体验,并分析了他们的主观意义结构。具体而言,研究考察了大学生如何看待对话型人工智能在情绪调节、自我认知、人际关系边界以及自主性方面的作用,以及这些认知如何与亲密感和幸福感相关联。与以往主要关注人工智能使用情况与接受度的研究不同,本研究分析了学生如何解读自己与对话型人工智能的互动经历,以及他们如何界定人际关系边界。通过Q方法,我们从文献综述和深度访谈中提炼出了40条问题陈述。56名有使用对话型人工智能经验的韩国大学生参与了Q分类测试。最终的四因子模型解释了总方差的55%,并划分出了四种不同的类型:(1)否定关系的工具主义者,(2)选择性利用情感的人工智能使用者,(3)反思型的距离保持者,以及(4)自主性捍卫者。尽管这些群体都不认为人工智能可以完全替代人际关系,但他们在对算法亲密感的接受度、将人工智能用于情绪支持与调节的意愿、对依赖性的担忧以及保护自主性的努力方面存在差异。研究结果表明,与对话型人工智能的互动涉及对亲密感和边界的权衡,而非产生统一的正向或负向结果。通过识别大学生在人与人工智能关系体验中的不同主观意义结构,本研究弥补了以变量为中心的研究方法的不足。
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