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    機器人擬人化研究綜述

    2021-03-06 01:10:17鞏珍天津師范大學
    消費導刊 2021年21期
    關鍵詞:人類消費者特征

    鞏珍 天津師范大學

    前言:隨著技術的發(fā)展,服務行業(yè)開始使用機器人完成各種任務,如清潔、運送物品、招待客人等。機器人結(jié)構(gòu)形態(tài)的發(fā)展呈現(xiàn)多樣化,通常更具有人類的外觀和特征,加強了人機交流與互動。機器人最初的發(fā)展是出于減輕重復、繁瑣的人類勞動,強調(diào)功能作用;新一代機器人能夠與人進行社交互動,為人類提供服務和幫助,擬人化就是最大的一個特征。

    擬人化指的是一種將人類特征賦予非人物體的行為[1]。機器人擬人化就是賦予其以類似人類的特征、動機、意圖和情感。近年來有不少學者關注了機器人擬人化,擬人化機器人在給帶來新奇和方便的同時,有不少消費者也產(chǎn)生了負面的情緒,下面主要討論幾年來機器人擬人化帶來的影響。

    一、機器人擬人化的影響

    (一)積極影響

    機器人的實證研究主要致力于需求方,強調(diào)顧客對機器人的態(tài)度和接受程度。顧客和機器人之間互動、機器人屬性、顧客期望對與機器人建立融洽關系都有不同的影響。當將機器人擬人化后,人們會認為其更具智慧、溫暖,進而更容易與其建立一種情感聯(lián)系。擬人化機器人具有一定的能動性,可以通過執(zhí)行復雜計算為顧客提供準確的服務,促進 HRI互動過程中的功能與認知價值;對他人的同情、感受他人情緒變化、痛苦的能力是以人為本的服務核心要素,在向機器人注入人的特征以后,人們會認為它們更熟悉、更親切,從而促進了消費者的接受意愿。社會化機器人無疑在內(nèi)在、與社會層面具備擬人化的特征,促進了人機互動,增強了信任。在新興的無人駕駛車領域探究擬人化對科技信任的影響,發(fā)現(xiàn)當無人駕駛車被擬人化時,被試會給予其更多的信任與寬容[2];同時,醫(yī)療領域社交機器人對糖尿病兒童自我管理的影響,發(fā)現(xiàn)兒童及其照料者可以與機器人建立聯(lián)系,并獲得了知識增長;實證研究得出影響消費者接受服務機器人的維度:擬人化、感知智能和感知安全,通過兩種類型的服務機器人,即擬人機器人和功能機器人,對比得出具有擬人化的機器人更能提高使用意愿[3]。

    (二)負面影響

    根據(jù)恐怖谷理論,機器人的擬人化特征也會造成負面效應,高度擬人化會讓人產(chǎn)生不適,出現(xiàn)身份威脅。在功能價值方面,服務機器人會干擾消費者的空間、隱私,感知風險增加,信任減少,會感到不安、憤怒,對機器人產(chǎn)生反感,如在醫(yī)療領域,機器人禮貌表現(xiàn)的提高會對患者服從的意愿和感知到的幫助產(chǎn)生負面影響;在認知價值方面,過渡依賴機器導致認知能力下降,降低自我效能感,喪失對行為的控制。與人類相比,機器人的能動性是有限的,會讓顧客感覺機器人不能進行有效溝通,不能滿足自身需求,雖然機器人可以通過與消費者互動進行糾錯,但如果結(jié)果與社會規(guī)范不一致,那么顧客就不愿意接受機器人。研究表明與人類相比,機器人缺乏共情能力,在不同的酒店服務中,機器人服務不一定會增強品牌體驗[4];當消費者與擬人化機器人而非員工互動時,他們會表現(xiàn)出補償反應(如訂購和吃更多食物)[5]。

    二、擬人化研究述評

    根據(jù)以上分析,隨著人工智能的應用,研究開始關注機器人擬人化在實際應用中的影響。給機器人賦予人性,使其成為消費者的關系伙伴,并促進關系的發(fā)展,是機器人擬人化的根本目的。擬人化運用恰當能夠帶來更好的服務質(zhì)量,給顧客更好的服務體驗。擬人化會促使消費者把機器人當作真實的個體,滿足顧客的社會知識需求,提升使用態(tài)度并最終提升滿意度和忠誠度。

    盡管學者們在機器人擬人化方面進行了許多探索性研究,但研究多基于概念化,強調(diào)顧客對機器人的態(tài)度和接受程度,集中于積極效應,且大多缺乏情境因素還存在局限。未來的研究可以關注以下方面:

    1.機器人在現(xiàn)實應用中也存在問題,在人機交互中,會出現(xiàn)服務失敗。目前為止,營銷領域有很多研究傳統(tǒng)的人與人、人與自助技術互動失敗顧客態(tài)度的成熟文獻,隨著機器人與人在服務環(huán)境中的交互,也不可避免的會出現(xiàn)服務障礙,因此未來可以探究在實際互動過程中可能存在的失敗情境,加入情境因素的影響。

    2.隨著技術的進步,出現(xiàn)了不同類型和形狀特征的服務機器人,下一步的研究可對比不同類型的機器人影響是否存在差異,為服務行業(yè)在引進何種類型的機器人提供指導。所以對機器人擬人化影響研究有著很大的理論、實踐意義,未來研究也有很大的推進空間。

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