楊超

重慶交通大學(xué) 重慶市 400074

1 引言

服務(wù)機器人越來越多地開始出現(xiàn)在我們的生活中。根據(jù)國際機器人聯(lián)合會提供的數(shù)據(jù)，2019 年個人和家庭使用的服務(wù)機器人總銷量超過2320 萬臺，增長了34%。據(jù)預(yù)測,服務(wù)機器人市場將繼續(xù)強勁增長，在2022 年，服務(wù)機器人的銷售額將達(dá)到300 億美元，兩年內(nèi)增長30%。而在移動和運輸領(lǐng)域，波士頓咨詢集團與世界經(jīng)濟論壇合作進行的一項研究預(yù)測，到2035 年，部分和完全無人駕駛汽車將占全球汽車市場的25%。伴隨機器人的出現(xiàn)，一系列事故如機器人“殺人”、無人駕駛汽車車禍的發(fā)生，使得關(guān)于機器人的責(zé)任研究與討論不斷增多。機器人的服務(wù)失敗難以避免，消費者對服務(wù)失敗的責(zé)任歸因顯然會影響他們對服務(wù)接觸的滿意度，減少對服務(wù)機器人的責(zé)任歸因?qū)⒂欣谔岣呷藗儗ζ涞慕邮芤庠浮Ｓ绊憣Ψ?wù)機器人責(zé)任歸因的相關(guān)因素很多，但現(xiàn)有研究主要是從控制出發(fā)，而忽略了服務(wù)機器人作為社會行為人本身對人們的影響。盡管機器人是沒有生命的，消費者還是會給他們的機器人起名字并賦予其個性。本文對這種為非人對象命名，賦予其個性、性別等的行為概稱為人物信息設(shè)定，并從這個角度出發(fā)，研究消費者對服務(wù)機器人的人物信息設(shè)定對服務(wù)失敗責(zé)任歸因的影響。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 名字與命名

名字，作為一種標(biāo)簽事物的方式，往往能夠傳遞很多信息，并影響人們的態(tài)度。人的名字，可能顯示個人的性別和種族，記錄個人的家庭關(guān)系，被認(rèn)為具有雙重性，既象征著個人的個性，也象征著社會關(guān)系。研究顯示，名字可以為姓名持有者創(chuàng)造積極或消極的印象。在營銷領(lǐng)域中，名字同樣非常重要。為了增強產(chǎn)品的辨識度并賦予產(chǎn)品特定意義，市場營銷人員和制造商們在給品牌命名時常常使用擬人化、擬聲化或描述型等等不同的策略，而消費者則將品牌名稱作為尋找和判斷商品的合理屬性。品牌昵稱也是名字的一種，并且普遍存在。與正式名稱相比，消費者通常對品牌昵稱持好感并且更加喜歡。名字本身也能影響人們對一項技術(shù)的態(tài)度反應(yīng)。Boersma，Poortvliet 和Gremmen 證實，通過觸發(fā)與熟悉技術(shù)的關(guān)聯(lián)，新技術(shù)的名稱足以決定人們對它的態(tài)度。有研究發(fā)現(xiàn)，對于擁有自動駕駛系統(tǒng)的車輛來說，在智能、自動、自主和無人駕駛汽車四個名字當(dāng)中，人們對無人駕駛汽車的信任和好感度較低。

名字差異隨時反應(yīng)著我們生活中的心理傾向，人們的命名行為自然也體現(xiàn)了個人的特質(zhì)與偏好。比如不同父母給孩子取名字的原因總是多種多樣的，有的名字含有紀(jì)念意義，通常與親戚或朋友有關(guān)；有的名字單純是因為個人喜好，可能是由于聲音組合好聽，或者名字搭配符合審美等；一些名字則是擁有特定的意義或特質(zhì)。命名傾向的多樣性決定了在對事物命名時，很難找到一個合適的名字使所有人都滿意，自己取的名字則通常是更符合自己的喜好的。營銷領(lǐng)域的研究表明，與他人指定的名字或沒有名字相比，使用自己命名的產(chǎn)品會增加消費者的購買意愿。但除了這篇文獻(xiàn)外，我們還沒有找到其他關(guān)于消費者命名產(chǎn)品的影響研究。我們將補充該方向研究，將消費者命名研究拓展到服務(wù)機器人領(lǐng)域，由于服務(wù)機器人的普及，該研究將具有現(xiàn)實意義，為服務(wù)機器人設(shè)計提供參考。本文將聚焦命名與性別設(shè)定對服務(wù)機器人責(zé)任歸因的影響，在下一節(jié)，性別相關(guān)研究基礎(chǔ)將被論述。

2.2 性別效應(yīng)

就像父母會根據(jù)孩子的性別取不同的名字一樣，性別和命名關(guān)系密切，也是本文的考察重點之一。性別差異是生活中最基本的一種認(rèn)知，人們從小便形成了男女有別的意識，這種意識非常強大且延伸廣泛，以至于在非人對象上也普遍存在。Iyer 和Debevec的研究顯示，大部分產(chǎn)品被認(rèn)為是有性別的，而不是雙性或無差別的。這種性別認(rèn)知在服務(wù)中也存在，被稱作“服務(wù)者性別刻板印象(server gender stereotype)”，表示 個體會形成某一服務(wù)更適合特定性別服務(wù)提供者的印象。同時，服務(wù)提供者的性別差異也可能影響人們的態(tài)度。有研究發(fā)現(xiàn)，男性對女性化機器人的服務(wù)滿意度評價高于女性。因此，本文將嘗試研究服務(wù)失敗時對服務(wù)機器人的性別設(shè)定是否也會影響人們對其的責(zé)任歸因。

根據(jù)社會認(rèn)同理論，人們有在評價和行為上偏向自己所在群體的普遍現(xiàn)象，被稱作內(nèi)群體偏好，這種群體劃分取決于個人的內(nèi)心認(rèn)同。如前文所述，名字和性別差異都會影響人們的態(tài)度，消費者對服務(wù)機器人的命名和性別設(shè)定更可能符合自身喜好，增加對服務(wù)機器人的認(rèn)同感，從而偏向服務(wù)機器人。由此，我們提出如下研究假設(shè)：

H1：消費者對服務(wù)機器人的命名和性別設(shè)定將減弱服務(wù)失敗時消費者對其的責(zé)任歸因，認(rèn)為服務(wù)機器人對服務(wù)結(jié)果負(fù)有更少責(zé)任。

3 實驗：人物信息設(shè)定與服務(wù)失敗責(zé)任歸因

本次實驗對H1 進行驗證，測量個體在對服務(wù)機器人進行不同人物信息設(shè)定情況下對服務(wù)失敗的責(zé)任歸因，表明消費者的命名和性別設(shè)定行為能夠減弱對服務(wù)機器人的責(zé)任歸因，讓服務(wù)機器人對服務(wù)失敗負(fù)更少的責(zé)任。

3.1 實驗設(shè)計與過程

由于要分別考察命名、性別設(shè)定以及它們同時存在時對責(zé)任歸因的影響，實驗分為四組，自變量：人物信息設(shè)定(命名、性別設(shè)定、性別設(shè)定+命名、控制)。270 名參與者通過Credamo的“數(shù)據(jù)集市”在線完成了本次實驗，72 名參與者因為沒有通過注意力檢測而被排除，最終得到有效樣本198 份，向每人支付1 元人民幣作為報酬。其中女性109 人，占55.1%；平均年齡M=29.80 歲(SD=6.970歲)，年齡跨度20-56 歲。

本實驗采用智能汽車作為刺激物，要求被試想象購買了一輛智能汽車，并且向被試呈現(xiàn)了一張人型全息圖像作為車載人工智能形象，圖片選用的是奔騰T77 汽車的3D 全息少女圖片。被試會讀到下面一段話：“請想象你購買了一輛智能汽車，該車擁有手動駕駛和自動駕駛兩種模式；在自動駕駛模式下，汽車由車載人工智能系統(tǒng)完全自行駕駛。下圖是該車載人工智能系統(tǒng)的形象投影之一，用戶可與其進行語音交流并告知行程目的地?！敝?，被試會被隨機分配到人物信息設(shè)定的四種情況之一。在命名情況下，被試被要求為車載人工智能取一個名字，并描述選擇這個名字的原因，然后要求被試用設(shè)定的名字對它說一句話，以加強被試的真實感。在性別設(shè)定情況下則告訴被試，該車載人工智能有不同的性別形象，作為該車用戶，要求被試為它設(shè)定性別。性別設(shè)定+命名情況則是先讓被試為車載人工智能設(shè)定性別，然后和命名組一樣為其命名。最后一種情況則沒有讓被試進行人物信息設(shè)定，作為控制組。隨后被試進行注意力檢測，其目的是檢查被試是否認(rèn)真參與實驗。

然后，被試會進入到服務(wù)失敗的場景，讀到下面一段話：“某天，你決定使用自動駕駛模式，乘坐該智能汽車前往上班，結(jié)果發(fā)生意外，該車與另一輛同樣處于自動駕駛狀態(tài)的汽車發(fā)生了碰撞，導(dǎo)致雙方車輛輕微變形，事故需要劃分雙方責(zé)任?！睘榱私o被試留下責(zé)任劃分的余地，我們并沒有對事故原因進行解釋。隨后采用Tang 等人的3個題項的7 分量表測量被試對服務(wù)機器人的責(zé)任歸因，例如：“你認(rèn)為你的車載人工智能對這次事故負(fù)有多大責(zé)任？”(1=完全不受指責(zé)，7=應(yīng)受極大指責(zé)；α=0.88)。最后，被試填寫了人口統(tǒng)計變量，實驗結(jié)束。

3.2 結(jié)果和討論

責(zé)任歸因。我們以沒有進行人物信息設(shè)定的情況作為參照條件，設(shè)置了3 個代表其他三種情況的虛擬變量，進行線性回歸分析，以對服務(wù)機器人的責(zé)任歸因作為因變量，得到表1。結(jié)果顯示，命名組、性別設(shè)定+命名組對服務(wù)機器人的責(zé)任歸因都顯著低于控制組(M=5.48；M=4.93，p=0.012＜0.05；M=4.79，p=0.003＜0.01)，雖然性別設(shè)定對責(zé)任歸因的影響不顯著，但仍然低于控制組(M=5.20)，并且與只進行命名相比，性別設(shè)定+命名組對責(zé)任歸因的影響顯著性更強，這說明雖然性別設(shè)定的影響很小，但仍然存在。

表1 系數(shù)a

實驗的結(jié)果基本證實了H1。與預(yù)期一樣，對服務(wù)機器人的命名和性別設(shè)定行為將使人們更少的將服務(wù)失敗的責(zé)任歸因于服務(wù)機器人，但不同的人物信息設(shè)定行為的影響存在差異，與命名相比，性別設(shè)定的影響較弱。因此，為了更好的降低責(zé)任歸因，把性別設(shè)定與其他人物信息設(shè)定行為結(jié)合起來可能是更好的選擇。

4 綜合討論

隨著服務(wù)機器人的逐漸普及，人機互動的影響將越來越重要。消費者對服務(wù)機器人或主動或被動的人物信息設(shè)定行為將不可避免的出現(xiàn)，一個重要的問題是，這種人物信息設(shè)定行為會帶來什么影響。本文從服務(wù)失敗責(zé)任歸因的角度對這個問題進行了探討。

實驗發(fā)現(xiàn)，通過命名和性別設(shè)定的行為可以減少人們對服務(wù)機器人的服務(wù)失敗責(zé)任歸因，但性別設(shè)定的作用相對于命名較小，單獨進行時影響不顯著，可以和命名一起進行以增強影響。我們的發(fā)現(xiàn)不僅是對人工智能在消費者行為領(lǐng)域研究文獻(xiàn)的重要補充，也對企業(yè)合理進行服務(wù)機器人設(shè)計提供了重要的管理見解。

4.1 管理啟示

根據(jù)恐怖谷理論，服務(wù)機器人的擬人化會引發(fā)人們的不適，造成負(fù)面效果。但服務(wù)機器人的形象和智能越來越接近人類是不可避免的趨勢，在不改變類人形象的情況下如何減輕負(fù)面影響則顯得尤為重要。本文提供了一個思路，通過對服務(wù)機器人進行人物信息設(shè)定來減少服務(wù)失敗的責(zé)任歸因。服務(wù)機器人的形象大多都是固定的，但人們的喜好各不相同，通過讓消費者也參與進服務(wù)機器人的設(shè)計過程，設(shè)定最適合自己的服務(wù)機器人形象，從而增加消費者對服務(wù)機器人的認(rèn)同感和心理距離應(yīng)該是更好的選擇。

4.2 研究局限與未來研究

本文只對命名和性別設(shè)定進行了研究，但我們提出的人物信息設(shè)定包括了賦予非人對象一切信息特征的行為，對年齡、性格這些重要的類人信息進行設(shè)定是否也會對責(zé)任歸因乃至其他態(tài)度產(chǎn)生影響，以及產(chǎn)生怎樣的影響，這些都可以在未來進行探討。