探索聊天机器人解读与自我表露对精神疾病污名化的影响

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聊天机器人越来越多地被用于心理健康护理——例如，用于评估心理健康状况和提供数字咨询——并已被发现具有促进人们行为改变的相当潜力。然而，很少有研究检验特定的聊天机器人设计如何帮助减少公众对精神疾病的污名化。为了帮助弥补这一空白，本研究探讨了与聊天机器人的对话如何受到以下因素影响：1）聊天机器人表达对参与者陈述的解读方式；2）不同的自我表露风格。更具体地说，我们实施并测试了四种聊天机器人设计，在以下方面有所不同：它们是否将参与者的评论解读为污名化或非污名化，以及它们是否提供污名化、非污名化或不提供关于聊天机器人自身观点的自我表露。在为期两周的实验中，我们所有四种聊天机器人与参与者的对话都围绕七个精神疾病 vignettes 进行，所有 vignettes 都以同一角色为特色。我们发现，展示非污名化解读和非污名化自我表露的聊天机器人在减少参与者污名化态度方面表现最佳，而提供污名化解读和污名化自我表露的聊天机器人效果最差。我们还发现了聊天机器人自我表露的副作用：特别是，聊天机器人被认为有僵化和强烈的观点，这削弱了它们的可信度。因此，本文对聊天机器人设计如何塑造用户对聊天机器人本身的感知，以及聊天机器人的解读和自我表露如何被用于帮助减少精神疾病污名化的知识做出了贡献。