人机交互中的心理学应用论文(2)

3心理学视角下的人机交互拟人化应用

　　人机交互领域涉及人工智能、计算机科学和工程，近年来拟人化在该领域的应用日益增多。通过总结以往文献发现，拟人化应用主要表现在社会认知层面和社会情感层面。

　　31社会认知层面

　　在人机交互领域，目前研究者们主要从两个方面关注拟人化的社会认知层面。

　　311用户总体感知

　　有研究表明，拥有人类面部特征或整体外观的物体更容易被拟人化(Delbaere，McQuarrie， & Phillips，2011)。事实上，不仅仅是外观特征，人们对于任何拥有人类化特征的'个体，都会表现出社会性的反应。例如，Lee(2003)发现，女性被试对有男性特征的计算机表现出更多的好感。另外，Moon(2000)发现，当计算机提供更多的自身信息时，被试更愿意参与到亲密的自我表露中去。当一台计算机显示了它的速度极限时，要求被试分享他们生活中最失望的事，被试会吐露更多的信息。在最新的一个研究中，研究者使用三种不同的人形机器人(Asimo，Kojiro，Telenoid)的图片，实验刺激包括头部左右倾斜20°、10°以及0°(直立)，要求被试评价他们对机器人的感知。结果表明，人们认为头部倾斜(10°或20°)比头部直立的机器人有更高的人类相似性，同时看起来更可爱(Mara & Appel，2015)。

　　人们对拟人化个体感知时的意识状态也是研究的焦点。有研究者认为在人机互动中，人们表现出无意识的社会反应。他们设计了一个2(人类化个体：存在/不存在)×2(相互作用：高/低)的被试间实验设计，通过设置虚拟人物和高低水平的相互作用来控制拟人化线索。结果显示，被试会无意识地将拟人化个体当作一个人来对待，同时增强与拟人化个体的互动性(Kim & Sundar，2012)。

　　此外，还有研究者关注社交媒介中，拟人化对社会感知的作用。在线交流时人们可以使用媒介信息进行自我表达(Birnbaum，2008;Van Der Werf，2007)，头像(buddy icons)就是人们经常使用的表现自我的视觉形象(Vazire & Gosling，2004)。人们选择的头像可能是卡通形象、物件以及现实或虚拟人物。先前研究已经表明，对拟人化的感知会影响对头像的感知(Hamilton & Nowak，2010;Nowak，Hamilton， & Hammond，2009)。Nowak(2013)也认为拟人化头像可以预测使用者的物理或心理特征。因此，他在研究中指出，人们会选择高度拟人化的头像来表现他们的物理自我，因为拟人化头像与自己是类似的。另外，那些倾向于表现心理自我的人则会选择更现实的物体作为头像。他们会对物体进行归因，赋予头像特殊的意义。

　　312认知风格

　　认知风格(cognitive style)一般指感知、记忆、思维和问题解决(Messick，1976)的稳定偏好、策略以及个人与他人的关系(Witkin， Moore， Goodenough， & Cox， 1977)。每个人的认知风格都是不同的，认知风格可以解释个体如何获取、感知和加工交互界面，影响对拟人化信息的加工与评价(Culley & Madhavan，2013)。成功的拟人化个体一定有适合的计算机礼仪和非言语交流的方式，这有助于使用者与个体之间形成有效的互动。Shneiderman和Plaisant(2010)指出，一般来说，为了让使用者更容易接受，拟人化个体要有一定的社会适应性，以及定时的头部动作、点头、目光注视和手势。由于不同的使用人群有不同的礼仪、音调和方言，拟人化个体不可能有普遍的吸引力。Jackson，von Eye， Biocca， Carbatsis， Fitzgerald和Zhao(2003)强调，当信息以人的认知风格呈现时，认知任务表现会更成功。因为认知风格包括文化的细微差别，一个不吸引人的拟人化个体可能对人机交互和认知任务产生有害的影响。

　　使用者的认知风格影响拟人化评价，这一假设已经得到一些研究的证实。例如，Lee(2010)认为，界面的语音类型(录音/合成语音)对计算机的整体评价的影响，会受到使用者认知风格的调节。为此，他们设计一个2(计算机评价：赞美的/一般的) ×2 (语音类型：录音/合成) ×2 (理性：高/低) ×2 (经验性：高/低)的被试间实验设计。分析表明，相对于合成的声音，低理性和高经验性的人更积极地评价录制的人类声音，而高理性和低经验性的人在这两种声音上没有差异。

　　32社会情感层面

　　社会情感是人机交互拟人化中必须要考虑的一个方面。通过梳理以往文献发现，在人机交互中，共情对拟人化态度的影响越来越受到研究者们的关注(Cramer， Goddijn， Wielinga， & Evers， 2010;Riek，Paul， & Robinson，2010)。共情(empathy)可以被广泛定义为“在他人的而不是自己的情境下，对人更适当的情感反应”

　　321情感反应

　　Bickmore和Picard(2005)指出，在与虚拟个体互动时，设计者通常选择预先设定的程序以更好地理解使用者的情绪状态。在与机器人互动时，形式倾向于更开放，机器人感知用户的情感状态就变得更具有挑战性。但是，这些问题已经有了一些改善，如通过视觉、语音或者生理线索，帮助机器人识别使用者的情感状态(Zeng， Pantic， Roisman， & Huang， 2009)。

　　目前，大多数的研究认为机器人具备模仿使用者情感状态的共情能力。例如，Hegel， Spexard， Vogt， Horstmann和Wrede(2006)的一个研究中，拟人化的机器人通过语调和面部表情识别用户的情感状态并作出相应的情感反馈。结果使用者感到拟人化机器人在社会情感支持和时机把握上的反应更充分。在另一个研究中，研究者使用一个大猩猩头像的机器人模仿用户的嘴和头部运动。结果表明，当与这个机器人互动时，大多数被试认为互动是令人满意的(Riek， Paul， & Robinson，2010)。

　　在最近的一项研究中，研究者们为了验证机器人可以与用户建立积极的社会关系，设计了一个方案，即有共情能力的机器人观看几组被试进行象棋比赛，并使用情绪和语言对棋手的表现作出反应。然而，在每组比赛中机器人只是对一名棋手有共情，对另一名棋手表现中立。比赛后对棋手的访谈结果表明，机器人的共情行为，包括面部表情和语调，会增加人们对机器人友谊的感知。被中立的被试认为机器人的行为更支持另一方，但是认为机器人对他们的行为反馈仍然有价值。受到共情支持的被试不仅认为机器人的反馈有价值，而且认为机器人的支持信息令他们更有自信(Leite

　　，Pereira， Mascarenhas， Martinho， Prada， & Paiva， 2013)。

　　322生理机制

　　有研究者探究对人类和机器人产生共情时大脑激活的差异。虽然很多研究者已经证明，被试普遍报告机器人的活动能够引发使用者的社会情感，但是这种对机器人的共情体验是不直观的，因此，一些人开始使用更客观的方法来研究共情，即检验与情感加工有关的大脑活动。

　　虽然我们假设对于人类和非人类个体的共情和情绪反应可能存在相同的生理基础，但是在fMRI研究中也有证据表明，对非人类个体和人类的感知会导致不同的激活模式。例如，Gazzola，Rizzolatti， Wicker和Keysers(2007)发现，在观察重复的机器人运动时，镜像神经系统(mirror system)的激活区域是减少的，因为人们认为重复的机器人运动是不受动机和目标驱使的。也有研究者报告，大脑对人类和机器人的情绪表达做出反应的脑区包括腹侧运动前区、额下回、杏仁核和脑岛，同时也指出在枕叶和后颞叶皮质中出现了其他对机器人进行感知的视觉加工区域(Chaminade，

　　Zecca， Blakemore， Takanishi， Frith， & Micera，2010)。但是，与观察一个人相比，当观察机器人时，参与情绪加工的脑区神经活动会减少，如感知厌恶的左前脑岛，以及感知愤怒的眶额皮质。

　　针对这些研究中不一致的结果，Pütten等人(2014)设计了一个3(互动个体：人机互动HRI/人人互动HHI/人物互动HBI)×2(互动类型：积极/消极)的被试内实验设计，要求被试观看6段视频，同时使用fMRI技术进行大脑活动检测。结果表明，在积极互动条件下，观看人机、人人和人物互动视频的被试都表现出相同的大脑激活模式;然而在消极互动条件下，被试在人机、人人与人物互动中的脑激活区域大小出现了明显的差异，即HHI>HRI>HBI。