《Frontiers in Psychology》：AI-enhanced social media affordances and intercultural communication competence: engagement, identity integration, and English proficiency
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引言：AI增强的社交媒体日益为大学生提供算法推荐、翻译、写作辅助、语用反馈和文化解读功能，这些功能可能塑造跨文化交际体验。本研究考察了AI增强社交媒体可供性（AI-enhanced social media affordances, AIESMA）与中国商科专
引言：AI增强的社交媒体日益为大学生提供算法推荐、翻译、写作辅助、语用反馈和文化解读功能，这些功能可能塑造跨文化交际体验。本研究考察了AI增强社交媒体可供性（AI-enhanced social media affordances, AIESMA）与中国商科专业大学生自我报告的跨文化交际能力（intercultural communication competence, ICC）之间的关联，重点关注跨文化互动参与（intercultural interaction engagement, IIE）和文化身份整合（cultural identity integration, CII）的解释作用，以及自我报告的英语水平（English proficiency, EP）的调节作用。
方法：采用两项研究设计，使用两个独立样本，共1,200名中国商科专业大学生。研究1涉及400名受访者，通过专家评审、认知访谈、探索性因子分析和信度评估，聚焦量表开发与初步验证。研究2包含800名独立受访者，使用偏最小二乘结构方程模型（partial least squares structural equation modeling, PLS-SEM）检验测量模型和结构模型，包括直接效应、间接效应、序列间接效应、调节效应及被调节的中介效应分析。
结果：AIESMA与IIE和CII呈正相关，但在模型纳入IIE和CII后，其与自我报告ICC的直接关联不再具有统计学显著性。IIE和CII均与自我报告ICC呈正相关。AIESMA经IIE影响ICC的间接关联显著，而仅经CII的间接关联不显著。理论上指定的经IIE和CII的序列间接关联显著。自我报告的英语水平增强了AIESMA与IIE的关联及有条件的序列间接关联，在较高英语水平下效应更强。
讨论：研究结果表明，AI增强社交媒体可供性与自我报告跨文化交际能力的关联主要通过以参与为中心的间接关联实现，而非通过直接的可供性-能力关系。文化身份整合在理论上指定的参与-身份路径中对ICC做出贡献，而英语水平则充当一个适度的边界条件。这些发现支持将AI增强社交媒体用作商务教育中跨文化参与、反思、身份协商和专业沟通实践的引导性环境。
研究背景与问题：全球商务沟通日益依托数字平台，中国商科学生需要具备跨文化交际能力（ICC）。传统课堂培养存在机会局限，AI增强社交媒体（AISM）通过算法推荐、机器翻译、自动字幕、AI辅助写作、语用反馈和文化解读等功能，为跨文化参与提供了新途径。然而，现有研究尚未充分解释这些可供性（affordances）如何与ICC关联，以及参与、身份整合和英语水平在其中的作用。为此，本研究考察AI增强社交媒体可供性（AIESMA）与自我报告ICC的关系，检验跨文化互动参与（IIE）和文化身份整合（CII）的中介作用，以及英语水平（EP）的调节作用。
研究人员开展了什么研究：采用两研究设计，共1200名中国商科专业大学生。研究1（N=400）开发并初步验证测量工具；研究2（N=800）用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）检验理论模型。结果发现，AIESMA与IIE和CII正相关，但与ICC的直接关联不显著；IIE和CII均与ICC正相关；IIE中介显著，CII单独中介不显著，IIE-CII序列中介显著；EP正向调节AIESMA-IIE关联及序列间接关联。意义在于说明AI增强社交媒体主要通过参与为中心的间接路径与ICC关联，支持将其作为商务教育中引导性跨文化实践环境。
关键方法：研究采用两研究设计。样本来自中国六城市六所大学（研究1，N=400）和八城市八所大学（研究2，N=800）的商科专业本科生和研究生。研究1通过专家评审、认知访谈、探索性因子分析（EFA）、信度评估开发并初步验证量表；研究2采用PLS-SEM检验测量模型和结构模型，包括直接、间接、序列间接、调节和被调节中介分析，使用5000次自助抽样（bootstrap）进行推断。AIESMA构建为反映-形成性高阶构念，英语水平调节采用两阶段PLS程序。
研究结果：
4.1 研究1：量表开发与初步验证。初始57个项目经专家评审和认知访谈删除6项，保留51项形成最终工具。EFA支持AIESMA五维度、IIE四维度、CII单维度、EP单维度、ICC六维度；KMO值0.879-0.952，Cronbach's α为0.887-0.948，信度良好。
4.2 研究2：描述统计与相关。基于800名独立样本，描述统计显示各构念均值中等偏上，所有构念间相关均显著（p<0.001），为假设检验提供基础。
4.3 测量模型评估。维度层面信度与收敛效度良好，所有HTMT值低于0.85，判别效度可接受。AIESMA高阶构念中，AI支持的文化解读维度权重最大（0.286），表明文化意义建构在感知可供性中最为核心。
4.4 结构模型与直接关联。模型解释了IIE的43.6%、CII的19.7%和ICC的43.8%方差。AIESMA与IIE（β=0.518）和CII（β=0.092）正相关，支持H1、H2；IIE与CII正相关（β=0.382），支持H3；IIE与ICC（β=0.321）和CII与ICC（β=0.348）正相关，支持H4、H5；AIESMA与ICC直接关联不显著（β=0.061），H6不支持。
4.5 中介、调节与调节中介。经IIE的间接效应显著（效应=0.166），支持H7；经CII单独的间接效应不显著（0.032），H8不支持；经IIE和CII的序列间接效应显著（0.069），支持H9。AIESMA×EP对IIE的交互项显著（β=0.105），简单斜率显示高EP组关联更强，支持H10；条件序列间接效应指数显著，支持H11。
讨论总结：研究发现AIESMA与ICC的关联主要通过以参与为中心的间接路径，而非直接路径；CII在参与-身份序列路径中发挥作用；EP作为适度边界条件，较高水平下关联更强。教学上应引导学生主动使用AI功能进行比较、反思和修改，课程设计应整合语言、文化、商务话语和身份内容，平台应开发支持文化适切参与的功能。
研究结论：本研究验证了多维测量模型，并部分支持AIESMA、IIE、CII和ICC之间的理论模型。AIESMA在纳入IIE和CII后与自我报告ICC无显著直接关联，CII也未独立中介AIESMA-ICC关联。结果表明，AIESMA主要通过以参与为中心的间接关联以及经IIE和CII的理论指定序列关联与自我报告ICC相联系。这些结果并不意味着AI增强社交媒体会自动产生跨文化交际能力。文化身份整合与自我报告ICC直接相关，并构成经IIE和CII的显著序列间接关联的一部分。更强的文化身份整合与更高的自我报告ICC相关，包括感知到的连接中国文化和全球商务沟通的能力。研究结果与IIE先于CII的理论路径一致，但横截面数据不能确定实际时间顺序。自我报告的英语水平发挥了适度边界条件作用：AIESMA-IIE关联在所有水平上均显著，但在较高水平上更强。总之，平台型AI主要通过以参与为中心的间接关联和模型指定的参与-身份路径与自我报告ICC相关，而非通过技术接触直接相关。AI增强社交媒体可作为中国商务教育中跨文化观察、参与、反思、身份协商和专业沟通实践的引导性环境。
