《Behavioral Sciences》：How Do Fans Use AI Social Chatbots? A Multi-Method Exploration of Fan Accounts
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在本研究中，研究人员采用了定性和定量内容分析方法，探索了粉丝如何使用社交聊天机器人（social chatbots）与其粉丝对象（object of fandom）互动。借鉴自我披露（self-disclosure）理论、计算机作为社会行动者（CASA）范式以
在本研究中，研究人员采用了定性和定量内容分析方法，探索了粉丝如何使用社交聊天机器人（social chatbots）与其粉丝对象（object of fandom）互动。借鉴自我披露（self-disclosure）理论、计算机作为社会行动者（CASA）范式以及准社会关系（parasocial relationships）理论，研究人员调查了粉丝社群中聊天机器人使用背后的动机。数据包括813条讨论Character.ai使用的Reddit评论。通过定性主题分析（thematic analysis）、n-gram搭配分析（n-gram collocation analysis）和基于词典的文本分析（dictionary-based text analysis），研究确定了五个主要动机：粉丝促进（fan facilitation）、安全港湾（safe harbor）、虚拟社会补偿（virtual social compensation）、现实生活（IRL）社会接触（real-life social contact）和娱乐（entertainment）。研究结果表明，Character.ai被粉丝用于扩展粉丝体验、参与角色扮演（role-play）和创意故事讲述、寻求情感支持、补偿未满足的社会需求，以及在一个无评判的环境中探索兴趣。来自主题分析和n-gram分析的证据表明，粉丝参与（fandom engagement）和社会动机（social motivations）被用户识别为使用的重要驱动因素，而实用功能（utilitarian functions）也起到了一定作用。研究结果突出了社交聊天机器人如何可能重塑粉丝实践、准社会参与（parasocial engagement）和数字媒介陪伴（digitally mediated companionship）。研究结果讨论了粉丝使用C.ai的双重特性，即作为满足社会需求和避免社会接触的工具，以及其对与社交聊天机器人互动的粉丝的潜在益处和风险。
随着人工智能技术的快速发展，尤其是大型语言模型（LLMs）有效模拟人类语言交互，社交聊天机器人从功能性数字助手转变为日益复杂的社交代理。平台如Character.ai允许用户与AI生成的虚构角色、名人等媒体人物对话，这引发了粉丝互动动机的重要问题：这些社交聊天机器人是粉丝兴趣对象的替代品，还是仅仅是组织和获取信息的工具？现有研究指出，社交聊天机器人可用于满足社交需求，但也存在情感依赖和人际关系替代等风险。在粉丝文化中，传统互动方式包括消费、创作和社区参与，而社交聊天机器人提供了一种个性化、沉浸式的新途径。准社会关系（parasocial relationships）理论解释了一边倒的情感连接，但粉丝使用社交聊天机器人的动机可能多样，包括准社会、实用和粉丝相关用途。本研究旨在通过分析粉丝关于Character.ai的在线讨论，探索这些动机，填补现有研究空白。研究人员开展了定性主题分析、n-gram搭配分析和基于词典的文本分析，基于813条Reddit评论，识别出五个主要动机类别，并验证了粉丝参与和社会动机的作用。研究发现社交聊天机器人可能重塑粉丝实践、准社会参与和数字媒介陪伴，论文发表在《Behavioral Sciences》。
为开展研究，研究人员主要使用了三种关键技术方法：第一，定性主题分析（inductive thematic analysis，遵循Braun和Clarke的六阶段框架），通过迭代阅读和归纳，从数据中提炼出25个子主题并归为5个类别；第二，n-gram搭配分析（n-gram collocation analysis），使用RStudio的quanteda包对文本进行预处理和词干化，计算搭配词的lambda分数和z分数，识别显著共现的多词表达式；第三，基于词典的文本分析（dictionary-based text analysis），利用NLP Empath（版本0.89）和GPT-5.3生成种子词，构建准社会关系、类比和粉丝语言词典，评估文本中各类主题的词汇密度。数据来源为813条Reddit评论，由两名熟悉Character.ai且为粉丝的本科生研究助理采用目的性滚雪球抽样收集，时间跨度为2023年11月至2026年1月。
研究结果分为三个部分：
**3.1 定性主题分析**：通过归纳性主题分析，研究人员确定了25个具体动机，并归纳为五个主要类别。粉丝促进（Fan Facilitation）包括与角色互动、创作粉丝小说等；安全港湾（Safe Harbor）涵盖逃避现实社交、安全表达黑暗冲动等；虚拟社会补偿（Virtual Social Compensation）涉及缓解孤独、寻求浪漫等；现实生活（IRL）社会接触（IRL Social Contact）包括朋友推荐、一起使用、排练社交等；娱乐（Entertainment）涵盖好奇心、角色扮演、解压等。
**3.2 N-gram搭配分析**：通过计算搭配词的z分数，研究人员识别出最显著的共现短语，如“real peopl”（z=23.571）、“fiction charact”（z=15.502）、“real person”（z=14.817）、“got curious”（z=14.709）等。这些短语与主题分析类别重叠，例如“real peopl”可能对应安全港湾或虚拟社会补偿等动机，而“fiction charact”与粉丝促进相关。
**3.3 基于词典的文本分析**：在评论层面应用词典分析，准社会关系语言占语料库的0.159%，类比语言占2.55%，实用语言（“help”类别）占0.4%，粉丝参与语言占1.4%。
讨论部分总结：基于角色的社交聊天机器人提供了与粉丝对象互动的新途径。动机分析显示，粉丝的参与与“媒介”特性紧密相关，即最喜欢角色的存在和真实人类的缺失。粉丝创造活动更多涉及个体层面而非社区层面，许多粉丝利用C.ai延展文本时特意避免社区互动。此外，互动兼具准社会（与媒体人物的一边倒连接）、准社会（与AI的实际互动）和反社会（缺乏真实人类）三重性质。研究局限性包括词典分析未能充分捕捉准社会关系语言，因为描述准社会关系的语言与描述真实关系的语言重叠；样本非代表性，结果不可推广。研究结论翻译如下：
随着如Character.ai等易得的社交聊天机器人技术持续渗透线上和现实空间，这些聊天机器人似乎服务于超越典型娱乐或实用目的的功能。尽管许多个体利用C.ai补充创意活动、满足好奇心、与喜爱角色互动或纯粹娱乐，但许多人也将真实人类的缺失视为驱动其使用的关键因素。无论这种缺失出现在角色扮演的娱乐情境中，还是出现在寻求浪漫的社会补偿情境中，人类互动的明显缺乏既充当了受保护的安全环境，也可能成为进一步社会孤立的促进因素。随着C.ai用户继续与代表其喜爱媒体人物或理想社交场景的聊天机器人互动，重要的是考虑这种反社会的人类-聊天机器人互动中存在的社会权衡。
