探索不同聊天机器人声音身份对自我披露的影响

文献标题

Exploring the Effects of Different Chatbot Voice Identities on Self-Disclosure

出版信息

• 主题领域: 聊天机器人语音身份对用户自我披露和交互动态的影响。
• 关键词: 聊天机器人，自我披露，语音身份，自身语音，家庭成员语音，陌生人语音，人机交互，语音合成，社会距离，心理健康。

背景与问题

• 问题/挑战: 尽管语音聊天机器人在促进自我披露方面的应用日益增多，但聊天机器人的语音身份（例如，自身语音、家庭成员语音或陌生人语音）对用户行为和披露的影响尚未得到充分研究。
• 重要性: 理解语音身份如何影响自我披露可以为设计用于心理健康、自我反思和关系支持的聊天机器人提供指导。
• 动机与相关工作: 先前研究表明，由于聊天机器人被认为具有匿名性和中立性，它们比人类更能引发披露行为。语音合成技术现在允许聊天机器人使用克隆语音，这可能会激发信任感和熟悉感。然而，语音身份与披露深度之间的关系尚未得到充分研究。

解决方案

• 提出的方法: 采用混合方法研究聊天机器人语音身份（自身语音、家庭成员语音、陌生人语音）如何影响用户印象和在14天日常交互中的自我披露。
• 创新性:
  1. 在实际环境中的纵向研究中探讨语音身份在塑造自我披露中的作用。
  2. 探索不同语音条件下印象和披露模式随时间的演变。
  3. 提供设计指导，定制聊天机器人语音以促进特定类型的自我披露。
• 程序与关键技术:
  • 参与者（N=61）被随机分配到三种聊天机器人语音条件之一：自身语音（条件S）、家庭成员语音（条件F）或陌生人语音（条件O）。
  • 每日进行15分钟的对话，持续14天，参与者回答逐渐敏感的问题。
  • 在第1天、第7天和第14天通过问卷调查测量印象（如吸引力、可信度）。
  • 对话数据分析包括响应长度、披露深度和随意性。
  • 半结构化访谈提供了定性见解。

结果

• 具体发现:
  • 自身语音聊天机器人（条件S）引发了最深层次且持续的自我披露，参与者将其描述为类似亲密朋友或双胞胎。
  • 家庭成员语音聊天机器人（条件F）促使参与者进行关系反思和详细的人际披露，但在主题敏感性上表现出披露意愿的变化。
  • 陌生人语音聊天机器人（条件O）引发的披露较少，一些参与者表达了不适和抗拒。
• 相较基线的优势:
  • 自身语音聊天机器人随着时间推移增加了感知吸引力和信任，导致更深层次的内省性披露。
  • 家庭成员语音聊天机器人促进了关系自我反思和舒适感，但对高度敏感话题效果较差。
  • 陌生人语音聊天机器人整体效果较差，披露深度随时间下降。
• 实验/评估:
  • 混合方法结合了定量分析（如响应长度、披露深度）和访谈的定性见解。
  • 线性混合效应模型评估了印象和披露的时间变化。
  • 在条件F中分析了与家庭成员亲密程度的调节作用。
• 局限性与未来工作:
  • 声音样本中的人口统计不平衡和性别多样性有限。
  • 聊天机器人缺乏长期记忆功能，可能影响了用户感知。
  • 对高度敏感或复杂话题的探索有限。
  • 未来研究应考察更多语音身份（如朋友、同事）并实现记忆功能。

总结

本研究表明，聊天机器人的语音身份显著影响用户印象和自我披露。自身语音聊天机器人促进了深层次的内省性披露和自我反思，而家庭成员语音聊天机器人鼓励了关系反思，但在主题敏感性上表现出变化。陌生人语音聊天机器人引发的披露较少，一些用户表达了不适。这些发现强调了根据用户需求和情境定制聊天机器人语音的重要性。研究结果为利用语音身份提高用户参与度以及支持心理健康和自我反思提供了可操作的设计指南。未来研究应解决人口统计多样性问题，探索更多语音身份，并整合记忆功能以深化理解。