BuyMate：让人工智能干预有效促进直播电商中的理性消费

文献标题

BuyMate: Making AI Interventions Effective in Promoting Rational Consumption in Live Commerce

出版信息

• 主题领域: 基于人工智能的干预措施在直播电商中促进理性决策。
• 关键词: 直播电商、冲动消费、理性消费、人工智能干预、用户自主性、多模态交互、可持续消费、说服技术、负责任的人工智能、决策支持。

背景与问题

• 问题/挑战: 直播电商平台通过操控性的销售策略利用用户的情感和认知弱点，导致冲动消费。现有的人工智能系统主要关注个性化推荐，而非支持理性决策；传统的干预措施在高压、多模态环境中缺乏适应性。
• 重要性: 冲动消费导致经济压力、资源浪费和不可持续的消费模式，因此需要工具来帮助用户做出明智的决策。
• 动机与相关研究: 先前的研究识别了直播电商中的操控机制，但缺乏有效的反操控系统。尽管人工智能增强决策在其他领域显示出潜力，但在实时、高情绪激发的直播电商场景中仍未得到充分探索。

解决方案

• 提出的方法: BuyMate 是一个基于人工智能的理性消费支持系统，提供实时、多模态干预措施以应对直播电商中的冲动消费行为。
• 创新点:
  1. 引入以用户为中心的“赋能而非取代”方法。
  2. 开发两个核心模块：相似产品比较和销售话术识别与重构。
  3. 集成适用于直播电商场景的多模态、低干扰干预措施。
  4. 提供设计负责任电商人工智能的实践见解。
• 实施过程与关键技术:
  • 通过形成性研究（问卷调查、访谈、共创工作坊）识别用户需求。
  • 设计 BuyMate 系统，包含两个模块：
    • 相似产品比较: 提供简明透明的替代产品信息。
    • 销售话术识别与重构: 实时检测并重构操控性的销售话术。
  • 使用大型语言模型（DeepSeek-V3.1）实现实时分析与干预。
  • 通过混合方法实验对系统进行评估，涉及 35 名参与者，涵盖四种干预条件（无干预、人为干预、基于文本的人工智能、基于语音的人工智能）。

结果

• 具体发现:
  • 与无干预相比，人工智能干预显著减少了冲动消费（F = 9.385, p < 0.001）。
  • 基于文本的干预效果最稳定，而基于语音的干预更显著且及时。
  • 超过 90% 的用户认为相似产品比较模块有效；超过 50% 的用户认为销售话术识别与重构模块有效。
  • 系统可用性（SUS 平均值 = 79.71）和用户体验（UEQ 各维度均超过优秀阈值）评价较高。
• 相较基线的优势:
  • 人工智能干预在减少消费和促进理性决策方面优于人为干预。
  • BuyMate 的多模态方法比传统干预措施提供了更大的自主性并降低了认知负担。
• 实验/评估:
  • 在模拟的直播购物场景中，35 名参与者参与了四种干预条件的测试。
  • 测量了购买行为、系统可用性（SUS）、用户体验（UEQ）和定性反馈。
• 局限性与未来工作:
  • 样本多样性有限（主要为年轻、受过高等教育的城市参与者）。
  • 对隐性销售话术的检测不完全，可能导致对人工智能的过度依赖。
  • 短期评估；对行为的长期影响和适应性尚未测试。
  • 未来工作包括扩大样本多样性、改进隐性线索检测以及开展纵向研究。

总结

BuyMate 是一个旨在通过应对冲动消费行为来支持直播电商中理性消费的人工智能系统。它采用了两个核心模块——相似产品比较和销售话术识别与重构，提供实时、多模态、低干扰的干预措施。用户评估显示，该系统显著减少了冲动消费，具有高可用性和积极的用户体验。尽管存在样本代表性和短期评估的局限性，BuyMate 为电商领域的负责任人工智能奠定了基础，促进了可持续消费和用户自主性。未来研究将重点提升系统功能，扩大用户多样性，并验证长期影响。