王先慶 教授 雷韶輝、 通訊作者 郭昱瑯 博士

（1、廣東財經大學商貿流通研究院；2、廣東財經大學工商管理學院 廣州 510320）

文獻回顧與假設演繹

（一）使用與滿足理論

“使用與滿足”理論認為顧客之所以愿意使用某產品，是因為該產品可以滿足其特定的需求，從需求缺乏轉變?yōu)樾枨鬂M足的過程中，顧客會產生愉悅情緒，如觀眾愿意觀看肥皂劇是因為可以娛樂解悶、滿足幻想。學者們對人的動機需求存在不同分類，Mcquail（1969）依據對電視節(jié)目的長期調查總結了四類需求：娛樂解乏、個人關系、自我認同和環(huán)境監(jiān)控。Katz等（1974）歸納了五類動機需要：認知、情感、個人整合、社會整合、緩解壓力。本文認為基本需求的不同劃分是由于具體的研究角度不同，但基本都認同認知和情感是兩大基礎。由于人工智能產品本質上是以產品為載體的技術與用戶之間的一對一交互，對其他維度涉及較少，因此本文只采用認知和情感的二維劃分。

（二）人工智能技術與用戶體驗

“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）最初于1956年達特茅斯會議上提出，究其本質，是對人類大腦處理信息過程的模擬。人工智能產品是一系列依托于人工智能技術，能做出與人類相似反應的產品。目前學界對于人工智能技術分類的研究較少且缺乏權威的界定。Rao（2018）重點討論了在商業(yè)保險決策中選擇人工智能時應考慮的因素，并將人工智能技術分為輔助人工智能、自動化人工智能、自主人工智能和其他類人工智能。Thomas和Rajeev（2018）通過對152項人工智能應用技術的觀察和250名管理者的看法，將人工智能分為自動化處理、認知學習和認知互動三類。

現(xiàn)有研究主要采用觀察法對人工智能技術進行分類，較少關注用戶使用人工智能產品的動機。技術的最終目的是造福人類，人工智能技術的應用也是為了更好提升用戶體驗，而用戶體驗是用戶在與產品發(fā)生交互時所產生一系列心理上的認知和情感反應（Gentile等，2007）。本研究依據使用與滿足理論將人工智能技術分為認知型人工智能技術和情感型人工智能技術。認知型技術專注于幫助人們獲取信息和知識，增強對該技術的理解，解決實際難題，完成目標任務，如翻譯軟件幫助人們更快速準確地完成翻譯工作；情感型技術著重于滿足消費者的精神需求、緩解壓力，獲得一種愉悅的情緒體驗，如聊天機器人可以幫助人們消遣解悶。

（三）產品類型（享樂品vs．實用品）

基于不同研究目的，學術界對產品的分類標準多樣化，如按照有形性可分為有形產品和無形產品，按照產品質量信息的感知程度可分為搜索品和體驗品。有學者根據消費者購前的利益訴求（實用主義和享樂主義），將產品分為實用品和享樂品。實用品是旨在完成任務的功能性產品，購買的動機是為了解決某些基本的需要，如服裝和普通手機；而享樂品是能帶來愉悅情緒體驗的產品，其購買目的主要是為了獲取感官體驗，如高檔手機和虛擬現(xiàn)實設備。二者給消費者帶來的利益維度不同，實用品與功能屬性相關，而享樂品與感官屬性相聯(lián)系。

不同類型的技術與產品類型所提供的利益訴求不同，產生的影響也會有所差異。認知型人工智能技術專注于幫助人們獲取信息和知識，增強人們對于該項技術的理解，解決實際生活需要。因此，認知型技術對功能收益的影響較為強烈，對情感收益的影響較弱。而實用品是旨在完成任務的功能性產品，消費者在購買時以滿足某些基本的需求為動機，消費者更重視產品的功能屬性，即產品是否可以有效幫助其解決問題、達成目標（金燕和楊康，2017），在技術體驗方面的要求相對較低，此時實用品的消費偏好是受認知所驅動（Kronrod和Danziger，2013）。因此，對于實用品而言，認知型技術與用戶訴求更為匹配，從而產生更高的用戶體驗。據此，本文提出假設1：

H1：在實用品情境下，相比情感型技術，認知型人工智能技術會帶來更高的用戶體驗。

情感型技術著重于理解人類的情緒并做出適當反應，使得消費者獲得一種愉悅的情緒體驗。情感型技術對情感和享樂收益的影響較為強烈，對功能收益的影響較弱。而享樂品是指消費者在購買時除考慮本身的需要外，更多地考慮商品的感官體驗、品牌質量等。用戶往往更關注享樂品所帶來的情感和享樂收益（Okada，2005），此時享樂品的消費偏好是受情感因素所驅動，功能收益的吸引力相對較弱。同理，本文提出假設2：

H2：在享樂品情境下，相比認知型技術，情感型人工智能技術會帶來更高的用戶體驗。

（四）準社會互動

準社會互動亦稱為“類（擬）社會互動”，由Horton和Wohl（1956）首次提出，定義為演員和電視觀眾之間單邊的、由明星所控制的、類似于人際關系的一種“親密的幻覺”。由于社會交往和個人特質的基本需要，人們有動機去做出一系列行為以滿足自身的基本需要，而準社會互動恰是個體利用媒介以滿足自身社會交往需要和實現(xiàn)自身目標的行為（Rubin和Step，2000）。

值得注意的是，準社會互動與社會互動存在本質差異（包敦安和董大海，2010）。社會互動是在一定情境下，人們相互往來而進行物質、精神交流的社會活動，是一種雙向、真實的行為，如朋友間的交流；而準社會互動看似是人際互動，一方似乎在與對方進行直接交流，會根據后者的反應來調整自己的行為，在此過程中另一方可能會獲得一種即時的、個人的、互動的體驗（Horton和Strauss，1957），但這種關系是一種幻想的親密感和想象的社會關系（Ballantine，2005），如看電視節(jié)目時觀眾誤認為主持人在與自己對話。本研究所關注的情境是用戶與智能產品/應用的互動過程，如用戶使用智能音箱。這個過程看似是一種雙向交流的互動，然而，智能產品并非生命體，無法將與用戶之間交流的信息進行主動分享（Horton和Strauss，1957）。因此，本文將這種人機互動歸于準社會互動。

準社會互動是人們感知到的與無生命特征的“人”之間進行親密互動的狀態(tài)，是一種精神層面的互動。人工智能技術的應用，令產品不再是被動地滿足顧客需求，更能主動響應和匹配顧客的即時需要，即從被動的靜默狀態(tài)變?yōu)橹鲃拥亍盎貞焙汀肮创睢鳖櫩偷幕訝顟B(tài)。而這種“回應”和“勾搭”恰好是準社會互動的本質——借助技術媒介，用戶與媒介人物（即智能產品）進行的親密互動。而人工智能技術具有類人的特征，在使用過程中人們更容易將其當作是自己的同類甚至朋友，而觸發(fā)用戶與人工智能產品之間的準社會互動（Han和Yang，2018）。

使用與滿足理論認為從需求缺乏到需求滿足這一過程，必須經過媒介接觸，而準社會互動正是反映了人機接觸時的互動狀態(tài)。動機不同而誘發(fā)的準社會互動程度是存在差異的，在實用品的情境下，人們更多希望通過使用智能技術完成預期的目標任務，更愿意花費時間和精力了解技術的核心用途以解決生活中的實際問題（Baltas等，2017），因此用戶更加愿意與能產生功能收益的認知型技術接觸，更加能夠引發(fā)情感上的共鳴，準社會互動程度會更深。在享樂品的情境下，人們更多地考慮商品的感官體驗、品牌等因素，更樂于花費時間和精力深入了解產品帶給他們的有趣愉悅的體驗（Okada，2005），因此對于能產生更多情感和享樂收益的情感型技術，人們的準社會互動程度會更深。而在準互動過程中，隨著對人工智能產品功能的進一步探索，互動程度的不斷加深，用戶需求也得到全面深入滿足。據此，本文提出以下假設：

H3：在實用品情境下，準社會互動在人工智能技術與用戶體驗的關系中起中介作用。

H4：在享樂品情境下，準社會互動在人工智能技術與用戶體驗的關系中起中介作用。

研究設計

考慮到真實的品牌或產品極易引入享樂/實用兩個維度之外的因素，因此，本文選擇了市面上新興的智能音箱作為刺激材料，并隱去商品的品牌名稱。

（一）實驗設計

研究采用2（技術類型：認知型vs.情感型）×2（產品類型：實用品vs.享樂品）的組間設計。在廣州某高校招募了136名大學生作為被試（采用大學生樣本是實驗法的主流做法，樣本同質性較高，且目前學生也是一股新興的消費主力軍，特別是對于高科技產品有著較強的消費粘性），將招募的被試隨機分配到4個實驗組，各組獨立進行實驗，實驗完成后可獲得現(xiàn)金報酬。在實驗開始時給不同組的被試閱讀不同材料（見表1），完成實驗操控后填寫問卷，內容包括用戶體驗（4個題目：如“該款智能音箱可以滿足我的要求”，α=0.808）、準社會互動（6個題目：如“該款智能音箱讓我感覺很舒服，我們仿佛是朋友”，α=0.89）、認知屬性、情感屬性、享樂程度（以上均為7點李克特量表）、年齡和性別。剔除掉未填寫完整及不合格的問卷，共收集130份有效問卷，有效率95.6%。

表1 產品類型和人工智能技術的操控材料

（二）實驗結果

1.操控檢驗。在認知型人工智能定義的材料中認知屬性得分（M認知=4.92）顯著高于情感屬性（M情感=4.20，F(xiàn)（1，127）=16.09，p<0.01）；在情感型人工智能定義的材料中情感屬性得分（M情感=5.29）顯著高于認知屬性（M認知=4.16，F(xiàn)（1，127）=37.38，p<0.01）。而在產品類型的操控定義材料中，在享樂程度上享樂品材料操控的均值（M享樂=5.46）顯著高于實用品操控材料（M實用=3.73，F(xiàn)（1，127）=151.51，p<0.01）。說明對技術類型和產品類型的操控是成功的。

2.假設檢驗。第一，用戶體驗。ANOVA結果顯示，人工智能技術類型對用戶體驗的主效應顯著[F（1，129）=48.36，p<0.01]，產品類型對用戶體驗的主效應不顯著[F（1，129）=2.00，p=0.159]，而二者的交互效應顯著[F（1，129）=20.40，p<0.01]。具體來看，在實用品的情境下，認知型技術對用戶體驗的影響顯著高于情感型技術[M認知=4.83，M情感=4.14，t（58）=4.22，p<0.01]，故H1成立；在享樂品的情境下，情感型技術對用戶體驗的影響顯著高于認知型技術[M情感=5.48，M認知=5.12，t（68）=-2.21，p<0.05]，故H2成立。性別、年齡并未對PSI和用戶體驗產生任何顯著影響，故不納入模型分析。第二，準社會交往的中介作用。使用PROCESS方法進行中介效應檢驗，在95%置信區(qū)間下選擇模型8，樣本量為5000，有調節(jié)的中介效應均值為-0.4630，置信區(qū)間為[-0.8771，-0.1706]，不包含0，有調節(jié)的中介效應顯著存在。在實用品情境下，置信區(qū)間為[-0.6419，-0.0990]，不包含0，說明在實用品情境下，準社會互動完全中介了人工智能技術類型與用戶體驗之間的關系，故H3得證；在享樂品的情境下，置信區(qū)間為[-0.0454，0.3567]，包含0，說明在享樂品情境下，準社會互動部分中介了人工智能技術類型與用戶體驗之間的關系，故假設H4得證。

結論

在產品研發(fā)時引入人工智能技術，需要增強用戶與技術之間的準社會互動，使二者之間形成更強烈的交互，構建情感聯(lián)結，增強顧客體驗和忠誠度（王先慶和雷韶輝，2018）。

以產品定位為基礎，有選擇性引入人工智能技術。在享樂品中引入更多新奇有趣的智能應用，在實用品中引入簡單實用的技術應用，均能更有效地增強用戶體驗。然而，當消費者的購買初衷主要是功利主義時，過多的情感型技術可能會弄巧成拙，讓用戶感覺冗余，甚至反感，因為這與顧客的初衷是相違背的。