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研究背景与动机
随着人工智能 (AI) 技术的飞速发展,AI对话代理已成为人机交互 (HCI) 领域的重要载体。从智能客服到虚拟个人助理,再到情感陪伴型机器人,AI CAs正逐渐渗透到日常生活的各个方面。然而,尽管初期用户采纳率较高,许多AI应用仍面临用户流失率高、长期粘性不足的挑战。因此,探究用户持续使用行为的内在机制,对于技术的迭代优化和商业价值的转化至关重要。现有的研究多集中在用户初期的接受度上,而针对持续使用意图的研究相对不足。在影响持续使用的众多因素中,感知互动性被认为是一个核心变量。然而,以往文献存在维度单一化和分析方法两个主要的局限,基于此,本研究旨在填补上述空白,通过引入多维互动性视角,并结合线性 (PLS-SEM) 与非线性 (ANN) 的混合分析方法,深入剖析感知互动性如何通过信任和社会临场感的双重路径影响用户的持续使用意图。
关键问题与方法
本研究主要探讨以下几个问题:
感知互动性的不同子维度 (技术性与情感性) 如何差异化地影响用户的心理状态 (信任与社会临场感)?
技术性维度 (如控制感、响应性) 与情感性维度 (如沟通性、个性化、娱乐性) 在驱动持续使用意图时是否存在协同或权衡机制?
相比于传统的线性模型,非线性分析方法 (神经网络) 能否揭示出被忽视的关键预测因子?
本研究采用了一种创新的混合分析策略,第一阶段通过偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 的方法验证理论模型中的假设路径,评估变量间的因果关系。第二阶段通过人工神经网络 (ANN) 利用多层感知器 (MLP) 模型,对PLS-SEM的结果进行非线性关系的补充和验证。
主要发现与贡献
感知互动性并非单一概念,其不同子维度通过差异化的心理路径驱动用户行为:技术维度 (控制感与响应性) 主要通过建立用户对系统的“信任”来增强持续使用意图,而情感维度 (沟通性、个性化与娱乐性) 则主要通过提升用户的“社会临场感”来发挥关键作用。此外,相比传统线性模型,ANN分析进一步揭示了变量间存在的复杂非线性关系,并重新评估了各预测因子的相对重要性,突显了个性化与沟通性在情感连接中的独特权重。本研究不仅在理论上通过解构互动性丰富了人机交互 (HCI) 与信息系统 (IS) 的研究框架,证实了信任与社会临场感的双中介机制,更为行业实践提供了具体指导,强调AI开发者必须在保障系统功能可靠性 (硬信任) 的同时,着重优化拟人化的情感交互体验 (软连接),以有效促进用户的长期留存。
学术/实践意义
该研究的学术意义在于其对“感知互动性”这一核心概念进行了精细化的多维解构,将其划分为技术维度 (如控制感、响应性) 与情感互动维度 (如沟通性、个性化、娱乐性),并系统地揭示了这两类维度如何通过“信任”与“社会临场感”的双重路径协同影响用户的持续使用行为。这不仅填补了过往研究中对互动性维度划分模糊、缺乏深层心理机制探究的空白,还通过引入偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 与人工神经网络 (ANN) 的混合分析方法,在方法论层面实现了对人机交互中复杂线性与非线性关系的精准捕捉,为后续相关领域的实证研究提供了更具解释力的理论模型与分析范式。在实践意义方面,研究精准触达了当前AI产品面临的“高流失率”痛点,通过识别驱动用户粘性的关键交互因子,为AI开发者在技术迭代与商业模式转型中提供了科学的决策依据,帮助企业从单纯的功能堆砌转向更深层次的用户价值创造。
学术界和产业界的启示
对学术界而言,本论文强调了在人机交互 (HCI) 研究中整合技术效能与心理感知的重要性,提议未来研究应超越单一的“系统质量”视角,更多地关注用户在与机器互动过程中产生的共情联结与社会属性,并验证了非线性模型 (如ANN) 在挖掘隐藏变量关系方面的优越性,这为构建更完善的数字消费行为理论框架提供了新思路。
对于工业界实务,研究对于管理与决策者、开发者以及运营人员给出了明确的设计导向:开发者必须在保障系统“硬信用”(即技术的可靠性与即时响应) 的同时,着力打造“软连接”,通过优化拟人化沟通风格、提升交互的娱乐性与个性化程度来增强用户的社会临场感。这意味着AI产品不应仅仅被视为冷冰冰的效率工具,而应被塑造为具备情感响应能力的中介。
此外,企业管理者应根据ANN分析揭示的重要权重 (如个性化与沟通性) 来优化资源分配,从而在竞争激烈的AI市场中通过提升用户长期留存率来巩固竞争优势。最后对于组织层面,应将感知交互性视为实用性和用户体验之间的协同作用,从而影响整体可持续性,并由此构建动态的、特定于情境的交互模型,以满足不同的用户需求。
阅读英文原文:https://www.mdpi.com/0718-1876/20/4/255
JTAER 期刊介绍
主编:Ting Chi, Washington State University, Pullman, USA
期刊致力于发表高质量的研究性论文,发文涵盖电子商务的各个方面,包括但不限于网络零售、数字支付、供应链管理、社交媒体营销和电子商务技术创新。
2024 Impact Factor:4.6
2024 CiteScore:11.7
Time to First Decision:27.9 Days
Acceptance to Publication:10.9 Days
期刊主页:https://www.mdpi.com/journal/jtaer

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GMT+8, 2026-3-17 13:09
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