共情型人工智能在健康管理中对消费者遵从建议的效能：数字设备与健康状况的调节作用

《Information & Management》：Effectiveness of empathetic AI in health management on consumers’ advice adherence: The moderating roles of digital devices and health conditions

　　

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  人工智能的共情表达、数字设备以及健康状况相互影响，共同决定消费者对健康建议的遵循程度。
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  当健康状况为心理类时，智能手机上展现认知共情的AI所给出的健康建议能显著提升消费者的建议遵循度；而智能手表上展现认知或情感共情的AI，则不会带来显著的差异。
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  当健康状况为身体类时，智能手表上展现认知共情的AI能显著提高消费者对建议的遵循度；而智能手机上展现认知或情感共情的AI，则不会使消费者的遵循度出现明显差异。
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  所观察到的这种三重交互效应，源于消费者从AI那里获得的情绪支持感。

章节节选

关于信息特征的认知评估理论

由拉扎鲁斯[22]提出的认知评估理论认为，人们对某一对象的认知评估会影响其情绪反应，进而影响后续的行为应对方式。该理论包含三个核心要素：认知评估、情绪反应以及行为应对[22,23]。人们首先会通过认知评估来判断某个事件或物体的特征，以此判断其与个人需求的契合度或相关性

研究概述

为了验证这些假设，我们先进行了预研究，随后又开展了三项正式研究。在预研究中，我们确定了消费者所感知的、可用于后续正式研究的基于场景的健康状况类型（心理类与身体类）。研究1采用了被试间设计，设置两种不同的健康状况，探讨人工智能的共情表达、数字设备以及健康状况三者之间对消费者建议遵循程度的三重交互效应。在研究2中，我们采用了另一种

预研究

预研究的目的是从消费者基于场景的感知中选出健康状况类型（心理类与身体类），以便在后续的正式研究中使用。

研究结果

在排除了作答不正确的参与者后，预研究最终获得了59名中国受访者的有效样本（年龄均值=31.78，年龄标准差=10.41；女性占比74.60%，男性占比25.40%）。根据以往的研究[113]，我们将平均值低于3的健康状况归为心理类，高于4的归为身体类。具体而言，有4种健康状况被归为心理类，7种被归为身体类（见表3）。

这些

讨论

预研究的结果显示，压力、正念、情绪以及放松被归为心理类健康状况，而睡眠、运动、站立/坐立姿势、心率、环境噪音、饮食以及护眼措施则被归为身体类健康状况。因此，在后续的研究中，会根据预研究的结果选择特定的实验健康状况。

研究1

研究1旨在探究人工智能的共情表达、数字设备以及健康状况三者之间对消费者建议遵循程度的交互效应（H1：H1a、H1b）。我们采用了2（人工智能共情表达：认知共情与情感共情）×2（数字设备：智能手表与智能手机）×2（健康状况：心理类与身体类）的被试间设计。

研究2

研究2旨在在保持研究1结论的基础上进行两项调整。首先，我们采用不同的方法来操控健康状况，以此验证研究1中的主要效应（H1）。其次，我们使用多项评分量表来衡量消费者对建议的遵循程度，从而进一步验证研究1结果的稳定性。研究2同样采用了2（人工智能共情表达：认知共情与情感共情）×2（数字设备：智能手表与智能手机）×2（健康状况：心理类与

研究3

研究3的目的是探讨人工智能的共情表达、数字设备以及健康状况三者之间对消费者建议遵循程度产生交互效应的底层机制（H2）。此外，我们在研究3中选择了“放松”这一健康状况，进一步分析研究1和2中发现的那种三重交互效应。在研究3中，我们也采用了2（人工智能共情表达：认知共情与情感共情）×2（数字设备：智能手表与智能手机）×2的实验设计

总体讨论

这项研究包含了预研究以及三项实验研究，这些研究分别针对不同的健康状况操控方式和因变量测量指标。研究结果表明，人工智能的共情表达、数字设备以及健康状况三者之间确实存在一致的三重交互效应，会影响消费者对健康建议的遵循程度（见研究1和2）。同时，消费者从AI那里获得情绪支持这一中介机制也得到了验证（见研究3）。

资金支持说明

本研究得到了中国国家自然科学基金的资助[项目编号：72572114、72172102]，该资助由郑春东获得。

数据可用性说明

数据可应要求提供。

发表同意声明

无需声明。

伦理考量与参与同意

本稿件尚未以任何形式在其它地方发表或展示，也未被其他期刊受理。所有研究参与者均签署了知情同意书，且该研究设计已获得相关伦理审查委员会的批准（即天津大学伦理委员会）。

CRediT作者贡献说明

刘淑琴：写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、软件使用、资源获取、项目管理、方法设计、研究实施、正式分析、数据整理、概念构建。郑春东：验证、监督、资源获取、项目管理、方法设计、研究实施、资金筹集、概念构建。曾年丰：软件使用、资源获取、研究实施。

刘淑琴是天津大学工商管理专业的博士研究生。她的研究兴趣包括消费者心理学与行为、人工智能与人机交互、亲社会行为以及服务营销。她的研究成果已发表在《信息系统协会期刊》《交通研究D辑：交通与环境》《国际酒店管理杂志》《零售与消费者服务杂志》《VOLUNTAS》等期刊上

刘淑琴|郑春东|曾年丰