畢軒懿，鄧 娟，高 宇，葉旭春

中國人民解放軍海軍軍醫(yī)大學(xué)（護理系），上海 200433

第七次全國人口普查結(jié)果顯示，我國人口老齡化程度進一步加深，面臨著高齡人口基數(shù)龐大、人口撫養(yǎng)比攀升、獨居老人數(shù)量增多等結(jié)構(gòu)性矛盾，老年照護需求急劇增長，對我國護理事業(yè)的發(fā)展形成嚴峻挑戰(zhàn)[1?2]。近 年 來，在 國 家 相 關(guān) 政 策[3?4]的 積 極 引 導(dǎo) 和 大 力助推下，機器人技術(shù)作為解決老年照護難題、應(yīng)對未來健康挑戰(zhàn)的關(guān)鍵力量備受關(guān)注，已成為助力護理高質(zhì)量發(fā)展、優(yōu)化智慧健康養(yǎng)老服務(wù)的重要策略[5]。在護理實踐中，機器人不僅能夠在醫(yī)院或居家環(huán)境中為中老年人提供移動轉(zhuǎn)運、進餐洗浴、慢性病管理、情感陪伴等生活與治療輔助，還能將護理人員從消毒、吸痰、核酸檢測等高風(fēng)險、重負荷任務(wù)中解放出來，既改善中老年人的生活質(zhì)量和心理健康，又減輕護理人員的工作負荷，提高護理服務(wù)效率[6?7]。然而，中老年人對機器人的態(tài)度并不完全一致，有些可能會因為擬人化、刻板印象等原因而對機器人持有消極態(tài)度[8?10]。對機器人的消極態(tài)度可能會阻礙中老年人通過機器人技術(shù)獲得生理、心理和社會等各方面的益處，是其有效應(yīng)對健康挑戰(zhàn)的重要危險因素，或成為影響其接受和采納機器人服務(wù)的關(guān)鍵心理變量[11?12]。因此，準確識別中老年人對機器人是否存在消極態(tài)度，有助于探索我國中老年人對機器人護理服務(wù)的真實態(tài)度，為推出個性化、人性化的機器人護理服務(wù)提供有力依據(jù)。近年來，國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注機器人技術(shù)在護理領(lǐng)域的臨床應(yīng)用，但多聚焦于對國內(nèi)外機器人應(yīng)用現(xiàn)狀的回顧與展望[5?6,13]，尚未見機器人態(tài)度相關(guān)研究的報道與評估工具的推出，我國中老年人群對機器人的實際態(tài)度亟待深入挖掘。2006 年，日本學(xué)者Nomura 等[14]編制了機器人消極態(tài)度量表（Negative Attitudes toward Robots Scale，NARS），具有良好的信效度，目前應(yīng)用廣泛且國際認可度較高[8,15]。本研究旨在引進NARS，并在我國中老年人群中進行信效度檢驗，以期為未來護理實踐中評估中老年人對機器人的消極態(tài)度提供有效且可靠的工具。

1 對象與方法

1.1 對象 于2022 年3 月—11 月，采用便利抽樣法選取上海、江蘇、浙江、湖南和山西的社區(qū)中老年人為研究對象。納入標準：①年齡≥45 歲；②具有一定的讀寫能力，能獨立完成問卷填寫者；③知情同意并自愿參加本研究者。排除標準：既往有嚴重認知功能障礙及精神疾病者。

1.2 研究工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表 由研究者通過大量文獻回顧自行設(shè)計，包括性別、年齡、文化程度、職業(yè)、家庭人均月收入等。

1.2.2 NARS 該量表由Nomura 等[14]編制，用于評估個體對機器人的消極態(tài)度。該量表最初使用日語開發(fā)，原作者團隊遵循研究工具的跨文化調(diào)適原則翻譯成英語版本[16]。包括對機器人交互的消極態(tài)度（6 個條目）、對機器人社會影響的消極態(tài)度（5 個條目）和對機器人情感互動的消極態(tài)度（3 個條目）3 個維度，共14 個條目。采用Likert 5 級評分法，“非常不同意”計1 分，“非常同意”計5 分，其中條目3、條目5、條目6 反向計分，得分越高說明個體對機器人的態(tài)度越消極。原量表信效度良好，各維度Cronbach's α 系數(shù)為0.775，0.782，0.648[14]。在征得原量表作者對英文版和日文版NARS 的授權(quán)許可后，嚴格遵循Brislin 模式進行量表的漢化工作。①直譯：由2 名母語為漢語且精通英語的護理學(xué)碩士（其中1 名日語能力測試為N2 級）獨立將NARS 翻譯成中文。由1 名具有海外留學(xué)經(jīng)歷的護理學(xué)博士比較英文版原量表和2 份中文版直譯稿的措辭差別，3 名研究者共同商討并綜合形成最接近原意且符合我國文化背景的中文版NARS 初稿。②回譯：邀請1 名具有7 年醫(yī)學(xué)英語教學(xué)經(jīng)驗的大學(xué)教師（且第二外語為日語）和1 名具有國外留學(xué)經(jīng)歷的護理學(xué)博士將中文版NARS 初稿回譯成英文，研究團隊比較2份回譯版本的內(nèi)容，綜合形成回譯版NARS。2 名專家相互獨立且未曾接觸過原量表。研究者將回譯版NARS 發(fā)送給原作者進行審核，根據(jù)其建議進行修改，直至意見達成一致，形成中文版NARS 二稿。③文化調(diào)適：邀請7 名具有中級及以上職稱的專家對中文版NARS 二稿進行文化調(diào)適。專家根據(jù)其專業(yè)知識和研究經(jīng)驗，依次評價條目內(nèi)容相關(guān)性、文化背景適應(yīng)性、語言表述準確性等，并對表述有歧義的條目提出修改意見。研究團隊結(jié)合專家意見對量表進行修訂，形成中文版NARS 三稿。④預(yù)測試：在上海市某社區(qū)便利抽取20 名中老年人進行預(yù)測試。預(yù)測試過程中詢問中老年人對量表的指導(dǎo)語和條目內(nèi)容的理解程度，記錄填表所需時間。研究團隊根據(jù)研究對象的反饋意見和預(yù)測試中存在的問題進行修改，最終形成易于理解、表述清晰的中文版NARS。

1.3 資料收集方法 由經(jīng)過統(tǒng)一培訓(xùn)的3 名研究者展開問卷調(diào)查，采用統(tǒng)一指導(dǎo)語介紹本調(diào)查的目的、意義、填寫注意事項等，獲得研究對象知情同意后方可發(fā)放問卷。問卷現(xiàn)場回收并檢查完整性。間隔2 周后隨機抽取48 例研究對象，通過電話聯(lián)系再次填寫中文版NARS，以檢驗其重測信度。本研究共發(fā)放問卷721份，回收問卷660 份，有效問卷587 份，有效回收率為81.4%。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 23.0 和AMOS 24.0 軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析。定性資料采用頻數(shù)、百分比（%）描述，符合正態(tài)分布的定量資料采用均數(shù)±標準差（±s）表示。采用臨界比值法和條目?總分相關(guān)系數(shù)法進行項目分析；采用內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和聚合效度檢驗其效度，結(jié)構(gòu)效度采用探索性因子分析和驗證性因子分析；采用內(nèi)部一致性信度和重測信度評估其信度。以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 中老年人一般資料 587 名中老年人中，男321人，女266 人；年齡45～86（58.95±9.10）歲，其中45～59 歲310 人，≥60 歲277 人；文化程度：小學(xué)及以下86人，初中144 人，高中或中專134 人，專科114 人，本科及以上109 人；職業(yè)：政府機關(guān)/事業(yè)單位161 人，企業(yè)工作人員159 人，技術(shù)工作人員46 人，農(nóng)民67 人，其他154 人；家庭人 均月收入<3 000 元87 人，3 000～5 000元268 人，5 001～10 000 元169 人，>10 000 元63 人。

2.2 量表的文化調(diào)適與預(yù)測試結(jié)果 根據(jù)原作者、專家意見及預(yù)測試結(jié)果，對量表部分條目進行修改，具體修改建議如下：①條目2“如果機器人接近生物，可能會發(fā)生不好的事”修訂為“如果機器人發(fā)展成類生命體，可能會發(fā)生不好的事情”；②條目6“和有情感的機器人在一起，我會感到被撫慰”修訂為“看到有情感動作的機器人，我感覺心情會變好”；③條目9“我討厭‘機器人或人工智能會對事情做出判斷’的觀點”修訂為“聽到是人工智能或機器人做出的判斷，我會感到不舒服”。預(yù)測試階段，20 名中老年人均表示量表內(nèi)容表述清晰且易于理解，填寫時間可接受，故無特殊修改意見。

2.3 中文版NARS 的項目分析 將NARS 總分由高到低排序，分別抽取前后27%為高分組和低分組，采用獨立樣本t檢驗比較兩組得分差異，結(jié)果顯示各條目的臨界比值為8.560～27.925（均P<0.001），說明該量表區(qū)分度較好。采用Pearson 相關(guān)分析法計算各條目得分與量表總分的相關(guān)性，結(jié)果顯示，條目14 與量表總分的相關(guān)系數(shù)為0.228<0.4，且刪除后量表總Cronbach's α 系數(shù)提高[17]，故予以刪除。剩余13 個條目與量表總分的相關(guān)系數(shù)為0.407～0.787（P<0.001），說明該量表代表性較好。

2.4 中文版NARS 的效度檢驗

2.4.1 內(nèi)容效度 本研究共邀請7 名專家評定中文版NARS 的內(nèi)容效度，專家均具有博士學(xué)歷；教授2 人，副教授2 人，講師3 人；具有工程心理學(xué)、護理信息學(xué)等相關(guān)交叉學(xué)科的學(xué)習(xí)和研究背景，熟悉人機交互的相關(guān)知識。一般認為各條目水平的內(nèi)容效度指數(shù)（I?CVI）>0.78、量表水平的內(nèi)容效度指數(shù)（S?CVI）>0.90 為可接受[18]。結(jié)果顯示，中文版NARS 的I?CVI為0.857～1.000，S?CVI 為0.923，說明該量表具有較好的內(nèi)容效度。

2.4.2 結(jié)構(gòu)效度

2.4.2.1 探索性因子分析 結(jié)果顯示，中文版NARS的KMO 值 為0.907，Bartlett's 球 形 檢 驗 顯 示，χ2值為4 633.841（P<0.001），提示該量表適合進行因子分析。采用主成分分析法和最大方差正交旋轉(zhuǎn)法，提取出3 個特征根>1 的公因子，累計方差貢獻率為71.715%。各條目的公因子分布與原量表結(jié)構(gòu)基本一致，僅條目13 與原量表存在差異，在公因子2 的載荷值為0.551，且在公因子1 的載荷值也超過0.5（0.542），根據(jù)條目內(nèi)容及專家意見，認為條目13 屬于社會影響內(nèi)容，故將其歸于社會影響相關(guān)因子（因子2）。各條目的因子載荷為0.551～0.860，無條目刪除，見表1。

表1 中文版NARS 的探索性因子分析結(jié)果

2.4.2.2 驗證性因子分析 采用驗證性因子分析進一步驗證三因子模型的結(jié)構(gòu)效度，使用結(jié)構(gòu)方程模型的極大似然法進行參數(shù)估計。結(jié)果顯示，各條目的標準化回歸系數(shù)為0.636～0.882，χ2/ν為2.920，近似誤差均方根（RMSEA）為0.057，相對適合度指標（CFI）為0.976，非規(guī)范擬合指數(shù)（TLI）為0.967，擬合優(yōu)度指數(shù)（GFI）為0.956，標準化殘差均方根（SRMR）為0.043，均達到理想適配值要求，說明一階三因子模型擬合結(jié)果良好[19]。

2.4.3 聚合效度 采用組合信度（CR）和平均方差抽取量（AVE）評價量表的聚合效度。結(jié)果顯示，各維度的CR 分別為0.922，0.816，0.822；AVE 分別為0.662，0.527，0.611，說明該量表的聚合效度良好[20]。

2.5 中文版NARS 的信度檢驗 中文版NARS 的Cronbach's α 系數(shù)為0.834，各維度的Cronbach's α 系數(shù)分別為0.919，0.848，0.811。該量表的重測信度為0.888。

2.6 中文版NARS 的得分情況 587 名中老年人的NARS 總均分為（2.72±0.78）分，3 個維度均分依次為（2.64±0.97）分、（3.03±0.97）分、（2.48±0.87）分。

3 討論

3.1 中文版NARS 的應(yīng)用價值 近年來，機器人技術(shù)以其在老年照護、健康監(jiān)測和管理等多方面優(yōu)勢正逐步成為智慧時代面向重大社會需求的關(guān)鍵性舉措，但收益與挑戰(zhàn)共存。國外研究發(fā)現(xiàn)，老年人面對機器人技術(shù)時，易出現(xiàn)擔(dān)心治療成本過高、產(chǎn)生依賴、被控制等社會經(jīng)濟方面和擔(dān)心隱私數(shù)據(jù)泄漏、社會接觸減少、健康狀況受損等方面的消極態(tài)度[11?12]，最終阻礙其在護理實踐中接受和采納機器人服務(wù)。準確評估中老年人對機器人的消極態(tài)度，可優(yōu)化機器人的功能設(shè)計，采取可能誘發(fā)中老年人消極態(tài)度的控制策略，推動機器人與護理實踐的深度融合，以應(yīng)對人口老齡化對醫(yī)療照護帶來的嚴峻挑戰(zhàn)。因此，亟須開展我國中老年人對機器人消極態(tài)度的評估，而目前我國尚缺乏相關(guān)評估工具。NARS 作為人?機器人交互領(lǐng)域認可度較高的規(guī)范性量表，能夠從情感態(tài)度和認知態(tài)度兩方面全面測量用戶對機器人的消極態(tài)度[9]，先后在波蘭[21]、土耳其[22]、美國[15]等諸多國家得到應(yīng)用。因此，本研究旨在引進NARS 并檢驗其信效度，形成符合我國文化背景的中文版量表。經(jīng)檢驗，中文版NARS 信效度良好，用詞易于理解，條目表述清晰且數(shù)量適中，臨床實用性和可操作性強。

在未來護理實踐中，中文版NARS 可在以下方面得到應(yīng)用。①分析我國中老年人對護理機器人消極態(tài)度的現(xiàn)狀及其影響因素。國外研究顯示，中老年人對機器人持積極（偏中立）的態(tài)度，且受年齡、文化程度、居住方式、技術(shù)使用經(jīng)驗等因素的影響[11,23]，而我國尚未檢索到相關(guān)量化評估。本研究結(jié)果顯示，中老年人NARS 總均分為（2.72±0.78）分，說明我國中老年人對機器人持有相對中立的態(tài)度。深入探索我國中老年人對護理機器人消極態(tài)度的現(xiàn)狀及其影響因素，有助于在護理實踐中為其提供針對性的機器人服務(wù)。②探索我國中老年人對護理機器人消極態(tài)度的異質(zhì)性。Bao 等[24]研究發(fā)現(xiàn)，美國公眾對機器人態(tài)度存在差異，但國內(nèi)外尚未檢索到研究聚焦中老年人這一特殊群體。探索中老年人對護理機器人消極態(tài)度的異質(zhì)性，將有助于識別中老年人差異化的護理機器人服務(wù)需求，為護理機器人的功能設(shè)計、技術(shù)研發(fā)和系統(tǒng)優(yōu)化提供重要依據(jù)。③檢驗未來護理機器人的臨床價值和應(yīng)用效果。國外研究已證實，在機器人研發(fā)與設(shè)計的迭代過程中，評估目標用戶的實時態(tài)度可推動其提出寶貴的修改意見并檢驗落地應(yīng)用的臨床價值[25]。本量表可用于動態(tài)評估中老年人對護理機器人的消極態(tài)度，有助于指導(dǎo)我國護理機器人的優(yōu)化設(shè)計和功能完善。

3.2 中文版NARS 的項目分析 經(jīng)過項目分析，本研究刪除了原條目14“我感覺未來社會可能會被機器人支配”，原因可能是國內(nèi)外文化背景下個體對機器人的熟悉度存在差異。近年來，國外以機器人、人工智能為主的前沿科技迅速發(fā)展，尤其是日本和美國，現(xiàn)已投入到臨床護理和日常生活中[11]。而國內(nèi)機器人技術(shù)仍處于研發(fā)和試驗階段，中老年人對其相對陌生，可能無法充分理解條目14 的具體含義。條目刪除后，中文版NARS 條目得分與總分均呈高度相關(guān)，說明各條目代表性較好[17]。各條目的臨界比值結(jié)果顯示，高、低分組間得分差異具有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.001），提示該量表具有良好的鑒別力和區(qū)分度[26]。

3.3 中文版NARS 具有較好的效度 效度是指評估工具與其研究概念的有效性和準確性，即反映受測者真實情況的程度[19]，通過內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和聚合效度來檢驗。本研究共邀請7 名專家評定內(nèi)容效度，結(jié)果顯示該量表I?CVI>0.78，S?CVI>0.90，可見各條目代表性較好，能夠準確反映中老年人對機器人的消極態(tài)度[18]。探索性因子分析顯示，共提取出3 個公因子，條目13 在公因子1 和公因子2 的因子載荷值相近且均超過0.5，可能與中老年人對社會影響的認知差異有關(guān)，故維持原量表的歸屬維度。因此，因子分布與原量表結(jié)構(gòu)一致，累計方差貢獻率>70%，且各條目的因子載荷值均>0.5。驗證性因子分析顯示一階三因子模型擬合程度良好，說明該量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度和跨文化穩(wěn)定性[19]，可用于解釋我國中老年人對機器人的消極態(tài)度。研究還顯示，中文版NARS 各維度CR均>0.7，AVE 均>0.5，可判斷其聚合效度良好[20]。

3.4 中文版NARS 具有良好的信度 信度是指評估工具所得結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，可直接反映評估結(jié)果的真實程度[19]，本研究采用內(nèi)部一致性信度和重測信度來測量中文版NARS 的信度。中文版NARS 及其各維度的Cronbach's α 系數(shù)均>0.800，明顯高于原量表[14]，說明該量表具有良好的內(nèi)部一致性，可靠程度高[27]。本研究間隔2 周后隨機選取48 名研究對象進行重復(fù)測量，計算出重測信度為0.888，說明中文版量表具有良好的跨時間穩(wěn)定性。中文版NARS 具有良好的信度，可較為穩(wěn)定且可靠地測量中老年人對機器人的消極態(tài)度。

4 小結(jié)

本研究翻譯形成中文版NARS，并在中老年人群中進行信效度檢驗，中文版NARS 包括3 個維度、13 個條目，各項指標符合測量學(xué)標準，具有良好的信效度，可為我國中老年人對機器人的消極態(tài)度評估提供可靠且有效的工具。但本研究的調(diào)查對象僅限于我國部分地區(qū)的中老年人，樣本構(gòu)成存在一定的局限性。未來研究可考慮按照各地區(qū)人口年齡段的分布特征，擴大抽樣規(guī)模，完善樣本的代表性，以進一步檢驗中文版NARS 在其他人群中的適用性。