摘要：全球近四分之一的人正在经历孤独（Meta-Gallup调查，2023）。当人类社交受限时，陪伴机器人能否成为情感替代品？最新研究揭示了一个反直觉的答案：越孤独的人，越难主动拥抱机器人——除非，机器人“像自己”。

全球近四分之一的人正在经历孤独（Meta-Gallup调查，2023）。当人类社交受限时，陪伴机器人能否成为情感替代品？最新研究揭示了一个反直觉的答案：越孤独的人，越难主动拥抱机器人——除非，机器人“像自己”。

研究亮点速览

1️⃣ 孤独感越强，越抗拒机器人？

矛盾发现：孤独源于社交需求未被满足，理论上应促使人们寻求替代陪伴（如机器人）。但研究发现，高孤独感会削弱解决问题的信心，导致对机器人持消极态度。

关键调节因素：若个体对克服孤独充满信心（高控制感），孤独感反而会激发对机器人的兴趣。反之，低控制感者会因孤独加剧而更排斥机器人。

2️⃣ 机器人性格的“吸引力法则”

相似性吸引：孤独者通常自我评价为“顺从型”，因此更倾向与顺从型机器人互动；反之，低孤独者偏好支配型机器人。

语言与姿势的魔力：机器人通过强/弱语言风格（如命令式 vs. 建议式）或身体姿态（昂首挺胸 vs. 低头缩手）即可传递支配性，显著影响用户偏好。

3️⃣ 伦理与技术的新挑战

工具还是伙伴？当机器人承担情感支持角色时，用户可能赋予其“类人性”，引发权利归属、隐私安全等伦理争议。

设计启示：机器人需“因人定制”，比如为养老院设计顺从型机器人，为职场人士开发支配型助手。

理论框架

1️⃣ 吸引力双规则

相似性吸引：人们偏好与自身特质（如性格、价值观）相似的个体（如内向者喜欢内向朋友）。

互补性吸引：某些情境下，互补特质更具吸引力（如支配者与顺从者形成合作）。

2️⃣ 社会判断的二维模型

友好性（Friendliness）：温暖、同理心等特质，影响信任建立。

支配性（Dominance）：控制力、领导力，决定权力动态。

本文焦点：支配性维度在孤独者-机器人互动中的关键作用。

假设与实验设计

假设

H1：孤独感水平负向影响对机器人伴侣的态度。

H2：对克服孤独的控制感负向影响机器人接受度。

H3：控制感调节孤独感与机器人态度的关系（高控制感下，孤独促进接受）。

H4a/H4b：孤独者更倾向顺从型（相似性）或支配型（互补性）机器人。

H5：支配性相似性感知中介孤独感与机器人态度的关系。

总体实验框架

核心逻辑：通过操纵孤独感（慢性/情境性）与机器人支配性（高/低），结合中介-调节模型，验证吸引力规则。

样本总量：6项研究共覆盖2000+参与者（MTurk/Prolific平台）

实验设计

study1：慢性孤独与控制感的角力

研究问题：长期孤独感(慢性孤独)与应对孤独的感知控制对伴机器人态度的影响。

实验设计：

• 自变量：慢性孤独(连续变量，通过Hughes等(2004)的3项量表测量)

• 调节变量：感知控制(连续变量，通过Walhagen(1998)的5项问卷测量)

• 因变量：接受意愿(WTA)、喜爱程度、预期幸福感。

操作步骤：

1. 参与者：190名MTurk工作者(排除未通过注意力检查或虚假回答者)

2. 任务：阅读伴侣机器人的文字描述(参考Pepper机器人)，评估对机器人的态度。

3. 测量：

• WTA(1-7分，极不可能到极可能)

• 喜爱程度(1-7分，不喜欢到喜欢)

• 预期幸福感(1-7分，完全不快乐到非常快乐)

4. 分析：孤独与感知控制的交互作用显著。

study 2：情境孤独的操纵验证

研究问题：验证Study1结论，通过情境孤独操纵与支付意愿(WTP)测量。

实验设计：

• 自变量：情境孤独(高vs低，通过写作任务诱导)

• 调节变量：感知控制(同Study1)

• 因变量：支付意愿(WTP，0-3000美元)

操作步骤：

1. 参与者：299名MTurk工作者

2. 孤独操纵：

• 高孤独组：回忆并撰写孤独经历

• 低孤独组：回忆并撰写社交连接经历，

3. 任务：评估同一机器人产品，报告WTP

4. 分析：高孤独且高感知控制的参与者更愿意支付。

study 3：电影片段中的支配性操纵

研究问题：机器人主导性(高vs低)对孤独个体的吸引力。

实验设计：

• 自变量：慢性孤独(连续变量)

• 调节变量：机器人主导性(高vs低，通过电影片段操纵)

• 因变量：喜爱程度、预期幸福感

操作步骤：

1. 参与者：157名Prolific工作者。

2. 刺激材料：播放《Robot and Frank》电影片段，高主导机器人(位置低、语言强势)vs低主导机器人(位置高、语言弱势)。

3. 测量：

• 机器人主导性评分(3项量表)

• 视频内容积极性与整体评价。

4. 分析：孤独与机器人主导性交互显著，孤独者更偏好低主导机器人。

study 4：语言风格的精准操纵

研究问题：通过单一语言风格验证主导性对支付意愿的影响。

实验设计：

• 自变量：慢性孤独（连续变量）。

• 调节变量：机器人主导性（高vs低，通过语言风格操纵）。

• 因变量：支付意愿（WTP）。

操作步骤：

1. 参与者：225名Prolific工作者。

2. 刺激材料：机器人使用自信语言（高主导）或建议性语言（低主导）完成沙漠生存任务对话。

3. 测量：单项目主导性评分（1-5分）。

4. 分析：交互效应显著，孤独者更愿为低主导机器人付费。

study5：身体姿态的非语言实验

研究问题：通过身体姿势操纵主导性，验证对支付意愿的影响。

实验设计：

• 自变量：慢性孤独（连续变量）。

• 调节变量：机器人主导性（高vs低，通过姿势操纵）。

• 因变量：支付意愿（WTP）。

操作步骤：

1. 参与者：233名Prolific工作者。

2. 刺激材料：

• 高主导：机器人双臂张开、头部抬起（占据更大空间）。

• 低主导：机器人双臂闭合、头部低下。

3. 测量：主导性评分（同Study 4）。

4. 分析：孤独与主导性交互显著，孤独者更倾向低主导机器人。

study 6：支配性相似性的中介机制

研究问题：主导性相似性的中介机制。

实验设计：

• 自变量：慢性孤独（连续变量）。

• 调节变量：机器人主导性（高vs低）。

• 中介变量：人类与机器人主导性相似性（绝对差值）。

• 因变量：支付意愿（WTP）。

操作步骤：

1. 参与者：324名Prolific工作者。

2. 测量：

• 自我主导性评分（3项量表）。

• 机器人主导性评分（同Study 3）。

3. 分析：

• 孤独者感知与低主导机器人相似性更高。

• 相似性中介了孤独与机器人偏好的关系。

核心结论

1️⃣ 相似性吸引主导人机互动：用户倾向选择与自身特质（如支配性）匹配的机器人伴侣。

2️⃣ 孤独感与机器人接受度的关系受控制感调节，且通过感知相似性间接影响决策。

实践应用

1. 产品设计策略

• 个性化配置：开发“性格库”模块，允许用户自定义机器人支配性水平（如滑动条调节“强势-温和”）。

• 多模态交互：结合语音语调（如命令式 vs. 建议式）、肢体语言（如点头频率、空间占位）强化性格感知。

2. 营销创新

• 孤独感画像：通过社交媒体数据（如发帖频率、情感词比例）定位高孤独人群，推送顺从型机器人广告。

• 场景化推广：养老院场景强调“无压力陪伴”，职场场景突出“高效协作”。

⚠️

局限与未来方向

1. 实验生态效度

• 虚拟 vs. 现实：实验依赖文字/视频刺激，未测试真实机器人互动（如长期使用后的态度变化）。

• 文化差异：样本主要来自中美，集体主义 vs. 个人主义文化可能调节效应（如东亚文化更重互补性）。

2. 长期关系动态

• 吸引力规则演变：短期偏好相似性，长期可能需要互补性（如婚姻关系中的性格平衡）。

• 机器人学习能力：未来AI或能主动适应用户变化（如从“顺从型”逐步引导用户增强社交信心）。

总结启示

孤独感与机器人接受度的关系绝非线性，而是 “控制感”与“性格匹配”双重博弈的结果。这项研究不仅揭示了人机互动中的深层心理机制，更呼吁科技向善——机器人不是替代人类的“工具”，而是通往真实社交的“桥梁”。

参考文献：

Yu, L., & Fan, X. (2024). Lonely human and dominant robot： Similarity versus complementary attraction. Psychology & Marketing.

来源：再建巴别塔