图 考虑身份披露与拟人化特征交互作用的实验设计

　　在国家自然科学基金项目（批准号：72172169、91646325）等资助下，中央财经大学代宏砚教授与海外合作者在人机交互领域取得了进展。研究成果以《考虑身份披露与拟人化的语音聊天机器人交互设计：一项田野实验》（Identity Disclosure and Anthropomorphism in Voice Chatbot Design: A Field Experiment）为题，于2024年8月在《管理科学》（Management Science）在线发表。论文链接：https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.03833。

　　随着大数据和人工智能技术的快速发展，聊天机器人在物流、零售、金融等多个行业得到了广泛应用，并展现出巨大的市场增长潜力。然而，目前的应用难点在于用户对与聊天机器人互动的意愿较低，而政府机构对人工智能透明度的要求日益严格进一步加剧了这一挑战。因此，深入研究聊天机器人身份披露的具体影响机制，并探讨能否通过优化人机交互设计来有效缓解这一问题，显得尤为迫切和重要。

　　针对上述挑战，研究团队通过与某货运共享平台合作，开展了一项进行田野实验，随机分配了11000名卡车司机接听平台语音聊天机器人的调度电话，实验设计如图所示。实验发现，当聊天机器人在通话开始时主动披露身份，客户响应率下降了11%。然而，当在机器人话术加入拟人化特征（如使用感叹词和连接词）后，客户的响应率、通话时长以及接单意愿分别提升了5.6%，24.9% 和10.1%，且这些提升在机器人身份披露的情况下依然存在。这表明，通过提升聊天机器人的拟人化程度，可以有效缓解身份披露带来的负面影响，从而在不牺牲运营透明度的前提下，保持甚至提升运营绩效。研究同时深入分析了拟人化特征如何改善运营绩效的机制，即将信息共享视为信任的代理变量，采用是否披露身份以及整个对话中披露的信息总量来衡量用户的信任水平。研究表明，拟人化特征能够促进人机互动中更多的信息共享，从而增强人与机器之间的信任度，进而有助于运营绩效的提升。

　　与以往聚焦算法以增强决策者效能的研究不同，研究强调通过增加聊天机器人的人性化特征来提升其性能，并首次通过田野实验提供了实证证据，验证语音聊天机器人的身份披露与拟人化特征在物流环境中的交互作用。研究揭示了如何设计透明且有效的基于聊天机器人的人机交互方案，为企业应用智能服务机器人以降本增效提供了重要的科学依据和实践指导。