摘 "要""機(jī)器人進(jìn)入社會(huì)可能會(huì)對(duì)人類造成心理威脅， 而這種威脅會(huì)給人際關(guān)系帶來(lái)挑戰(zhàn)。通過(guò)8個(gè)研究， 結(jié)合檔案數(shù)據(jù)庫(kù)回溯、問(wèn)卷調(diào)查、情境實(shí)驗(yàn)和線下調(diào)查， 文章探討了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響及其內(nèi)在機(jī)制和邊界條件。結(jié)果發(fā)現(xiàn)： 感知機(jī)器人威脅會(huì)降低人們的親社會(huì)傾向（研究1～7）; 其機(jī)制為集體焦慮的中介作用， 即感知機(jī)器人威脅會(huì)增加集體焦慮， 從而降低親社會(huì)傾向（研究2～4）; 此效應(yīng)受到內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)， 即感知機(jī)器人威脅主要會(huì)降低對(duì)于外群體成員的親社會(huì)傾向（研究5）; 同時(shí)， 此效應(yīng)受到道德比較傾向的調(diào)節(jié)， 即感知機(jī)器人威脅主要會(huì)降低下行道德比較者的親社會(huì)傾向（研究6）。研究結(jié)果揭示了感知機(jī)器人威脅對(duì)人際關(guān)系的負(fù)面影響， 拓展了現(xiàn)有關(guān)于機(jī)器人社會(huì)影響的研究。

關(guān)鍵詞""親社會(huì)傾向， 感知機(jī)器人威脅， 集體焦慮， 外群體， 道德比較

分類號(hào)""B849： C91

1 "引言

人們對(duì)技術(shù)失業(yè)（technological unemployment）的擔(dān)心自工業(yè)革命開始便從未消失， 從過(guò)去的機(jī)器到現(xiàn)在的人工智能機(jī)器人， 人們一直擔(dān)心其通過(guò)習(xí)得人類技能而取代人類勞動(dòng)（Susskind amp; Susskind， 2015）。現(xiàn)今人工智能技術(shù)發(fā)展對(duì)于特定模式的常規(guī)工作任務(wù)沖擊更大（Neufeind et al.， 2018）， 若僅看數(shù)據(jù)， 人工智能在就業(yè)市場(chǎng)上已經(jīng)對(duì)人類產(chǎn)生嚴(yán)重威脅， 甚至有預(yù)測(cè)表明， 美國(guó)47%的現(xiàn)有工作將被人工智能取代， 這一比例在歐洲的研究中更高達(dá)54% （Frey amp; Osborne， 2017）。人工智能帶來(lái)的勞動(dòng)力變革會(huì)使簡(jiǎn)單無(wú)認(rèn)知滲入的重復(fù)勞動(dòng)成為機(jī)器人的最佳適用場(chǎng)景， 從而導(dǎo)致大部分工人成為“無(wú)用階層” （Harari， 2017）。關(guān)于人工智能對(duì)不同職業(yè)取代程度的討論不絕于耳， 甚至有學(xué)者計(jì)算出各行業(yè)被人工智能替代的不同比例供求職者參考（Frey amp; Osborne， 2017）。然而， 機(jī)器人可能對(duì)人類造成的威脅還不止于此。除了搶占人類工作崗位等所造成的現(xiàn)實(shí)威脅（realistic threat）， 在外觀、能力等方面日趨擬人化的機(jī)器人還可能會(huì)對(duì)人類造成認(rèn)同威脅（identity threat）， 即模糊人與機(jī)器之間的界限， 從而威脅人類身份認(rèn)同以及人之為人的獨(dú)特性（Yogeeswaran et al.， 2016）。

盡管機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展正在深刻改變?nèi)蚪?jīng)濟(jì)（Agrawal et al.， 2019; Ford， 2009）， 但人們對(duì)機(jī)器人威脅的感知可能會(huì)產(chǎn)生重要的社會(huì)影響， 尤其是在影響人際關(guān)系方面， 類似于早期工業(yè)發(fā)展所引發(fā)的社會(huì)混亂?，F(xiàn)實(shí)群際沖突理論認(rèn)為， 日益自動(dòng)化將加劇群體間的緊張關(guān)系， 因?yàn)樗黾恿巳后w之間對(duì)資源爭(zhēng)奪的競(jìng)爭(zhēng)（Bobo， 1983; Jackson， 1993）。例如， 工業(yè)革命放大了歐洲和美國(guó)基于種族和階級(jí)的敵對(duì)情緒（Mathias， 2013）。在這些歷史與理論背景下， 最近的研究開始關(guān)注機(jī)器人威脅對(duì)人際社會(huì)的影響。例如， 與機(jī)器人的接觸增加對(duì)反移民政策的支持（Frey et al.， 2018）; 對(duì)自動(dòng)化威脅的感知會(huì)增加人們對(duì)限制性移民政策的支持， 導(dǎo)致對(duì)移民更多的歧視行為（Gamez-Djokic amp; Waytz， 2020）。近期也有研究者發(fā)現(xiàn)了機(jī)器人在工作場(chǎng)所的負(fù)面人際影響， 如， 工作場(chǎng)所機(jī)器人的增加會(huì)造成人們更強(qiáng)的工作不安全感， 這與工作倦怠及職場(chǎng)不文明行為呈顯著正相關(guān)（Yam et al.， 2023）; 人工智能的部署增加了工作場(chǎng)所員工的不道德行為（Bai et al.， 2025）; 感知機(jī)器人威脅增加職場(chǎng)物化（許麗穎"等， 2024）等。這些都反映了機(jī)器人技術(shù)不僅會(huì)影響人際社會(huì)， 還可能帶來(lái)負(fù)面后果。

在這樣的背景下， 研究機(jī)器人威脅對(duì)人們親社會(huì)傾向的影響變得尤為重要。親社會(huì)行為是指?jìng)€(gè)體主動(dòng)做出使他人、團(tuán)體或社會(huì)受益的行為， 旨在促進(jìn)他人而非自身利益（Batson amp; Powell， 2003）。親社會(huì)行為因其對(duì)人際關(guān)系和社會(huì)整體福祉的重要意義受到廣泛關(guān)注（Penner et al.， 2005）?，F(xiàn)有文獻(xiàn)探討了個(gè)體內(nèi)部因素（如人格、情緒、動(dòng)機(jī)和偏好）與外部因素（如規(guī)范、聲譽(yù)和關(guān)系）對(duì)親社會(huì)行為的影響（Simpson amp; Willer， 2015）。然而， 隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展和普及， 機(jī)器人逐漸出現(xiàn)在各種環(huán)境中， 如工作、家庭和服務(wù)場(chǎng)所等。其對(duì)人們產(chǎn)生的威脅感知可能成為影響親社會(huì)行為的新的外部因素， 并導(dǎo)致人際關(guān)系惡化和社會(huì)冷漠?；诖?， 本研究意在探討感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 并試圖揭示其背后的潛在機(jī)制和邊界條件。這將有助于在機(jī)器人技術(shù)日益普及的背景下， 更好地理解和應(yīng)對(duì)機(jī)器人帶來(lái)的對(duì)人際關(guān)系的挑戰(zhàn)。

1.1""感知機(jī)器人威脅如何影響親社會(huì)傾向

機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展給社會(huì)帶來(lái)了深刻的變革（Agrawal et al.， 2019; Ford， 2009）， 但同時(shí)也引發(fā)了人們對(duì)機(jī)器人威脅的深切焦慮。關(guān)于機(jī)器人威脅， 人們常常描繪著一幅黯淡的未來(lái)圖景。例如， 人們擔(dān)心機(jī)器人會(huì)取代自己的工作， 或?qū)е氯祟惖奈磥?lái)變得不確定和充滿危機(jī)（Asimov， 1950; Gray et al.， 2023）。這些擔(dān)憂不僅存在于個(gè)體層面， 也在集體層面引發(fā)廣泛焦慮。

個(gè)體層面的焦慮通常指對(duì)個(gè)人生活和未來(lái)的不確定性（Mann et al.， 2020; Miloyan et al.， 2018）， 例如對(duì)職業(yè)生涯和經(jīng)濟(jì)安全的擔(dān)憂（Li et al.， 2019）。集體層面的焦慮則涉及對(duì)整個(gè)群體未來(lái)的廣泛危機(jī)感（Wohl amp; Branscombe， 2008）。關(guān)于機(jī)器人威脅導(dǎo)致個(gè)體焦慮及其對(duì)人際關(guān)系的影響已經(jīng)得到了廣泛研究（Frey et al.， 2017; Im et al.， 2019; Wu"et al.， 2024; Yam et al.， 2023）。例如， 在職場(chǎng)中接觸機(jī)器人會(huì)引發(fā)工作不安全感， 并導(dǎo)致對(duì)同事的不文明行為（Yam et al.， 2023）。自動(dòng)化對(duì)未來(lái)就業(yè)的威脅會(huì)增加人們的物質(zhì)不安全感， 并增加他們對(duì)反移民政策的支持（Frey et al.， 2017; Im et al.， 2019）。目前， 關(guān)于機(jī)器人威脅引發(fā)的個(gè)體相關(guān)焦慮及其負(fù)面人際后果的研究已經(jīng)較為清晰（Frey et al.， 2017; Im et al.， 2019; Wu"et al.， 2024; Yam et al.， 2023）。然而， 與其他威脅來(lái)源類似（Kahn et al.， 2022）， 機(jī)器人威脅也可能引發(fā)集體焦慮。集體焦慮（collective angst）是一種對(duì)群體未來(lái)命運(yùn)的擔(dān)憂， 反映出群體成員對(duì)未來(lái)的不安情緒（Wohl amp; Branscombe，"2008）。

集體焦慮有兩種來(lái)源， 即群體的獨(dú)特性威脅和滅絕威脅（Wohl et al.， 2012）， 這類似機(jī)器人給人帶來(lái)的認(rèn)同威脅與現(xiàn)實(shí)威脅（Yogeeswaran et al.， 2016）。首先， 根據(jù)社會(huì)認(rèn)同理論（social identity theory）， 群體成員有保持自身群體獨(dú)特性的動(dòng)機(jī)（Brewer， 2001; Tajfel amp; Turner， 1986）， 當(dāng)人們認(rèn)為自己所在群體在未來(lái)可能會(huì)失去與另一個(gè)群體相比較時(shí)的獨(dú)特性時(shí)， 就會(huì)產(chǎn)生集體焦慮。這表現(xiàn)在人們擔(dān)心慶祝他族節(jié)日及采用他族儀式和術(shù)語(yǔ)會(huì)喪失傳統(tǒng)、少數(shù)民族認(rèn)為與他族通婚會(huì)導(dǎo)致文化泯滅， 加拿大人擔(dān)心在全球化浪潮中變得過(guò)于英美化等（Lalonde， 2002; Roccas amp; Amit， 2011; Wohl et al.， 2011）。這種獨(dú)特性威脅類似機(jī)器人造成的認(rèn)同威脅， 人們會(huì)因擔(dān)心未來(lái)機(jī)器和人之間的界限模糊而產(chǎn)生集體焦慮。其次， 群體滅絕在歷史上并非新鮮事， 當(dāng)人們想象自然災(zāi)害可能使其群體滅絕， 甚至只是象征性地讓其群體的標(biāo)識(shí)永久消失時(shí)， 他們都會(huì)陷入群體焦慮（Wohl et al.， 2010）。對(duì)于機(jī)器人的迅速發(fā)展， 人們也存在一定的滅絕威脅擔(dān)憂。例如， 一些學(xué)者和專家認(rèn)為， 機(jī)器智能等徹底變革性技術(shù)給人類帶來(lái)了前所未有的風(fēng)險(xiǎn)， 可能導(dǎo)致人類滅絕或摧毀地球孕育智慧生命的潛力（Bostrom， 2002; Khasawneh， 2018; Li amp; Huang， 2020; Yudkowsky， 2008）。科幻小說(shuō)中也常描述機(jī)器人對(duì)人類的殘酷傷害， 以及今年在ChatGPT等大語(yǔ)言模型開始涌現(xiàn)出可能的類人行為時(shí)， 各種科技領(lǐng)袖呼吁暫停相關(guān)研究， 以避免人類陷入萬(wàn)劫不復(fù)的境地（Kahn， 2023）。這些幾乎都是機(jī)器人威脅導(dǎo)致集體焦慮的現(xiàn)實(shí)版本。更為直接的證據(jù)在于， 經(jīng)濟(jì)不平等會(huì)產(chǎn)生集體焦慮， 尤其是對(duì)于低收入人群而言（Jetten et al.，"2017）; 而由基尼系數(shù)體現(xiàn)的國(guó)家不平等與人們對(duì)人工智能或機(jī)器人構(gòu)成普遍失業(yè)威脅的看法呈顯著正相關(guān)（Shoss amp; Ciarlante， 2022）?；诖耍?我們可推測(cè)， 感知機(jī)器人威脅會(huì)增加集體焦慮。

與個(gè)體焦慮通常產(chǎn)生的負(fù)面人際后果不同， 集體焦慮產(chǎn)生的人際后果可能是建設(shè)性的（即親社會(huì)的）， 也可能是破壞性的（即反社會(huì)的） （Wohl et al.， 2012）。人類社會(huì)一直充滿全球性危機(jī)， 如流行病、地震、氣候變化和恐怖主義（Kahn et al， 2022）。這些危機(jī)使人們產(chǎn)生了對(duì)整個(gè)群體未來(lái)的焦慮與擔(dān)心。一方面， 這種集體焦慮會(huì)促進(jìn)群體間合作， 如協(xié)作解決問(wèn)題、投資公共設(shè)施或向其他群體提供幫助（Fuesting et al.， 2019; Kung et al.， 2018; R?mpke et al.， 2019）。而另一方面， 這種群體焦慮也被認(rèn)為會(huì)導(dǎo)致社會(huì)紐帶的解體（Drury， 2018）， 反而加劇個(gè)人主義與自私行為。如， 全球流行病加劇了群體間的競(jìng)爭(zhēng)感知、歧視與不信任（Gordils et al.， 2021）。自然災(zāi)害后人們表現(xiàn)出明顯更少的信任行為（Fleming et al.， 2014）。機(jī)器人威脅作為一種隨技術(shù)進(jìn)步而出現(xiàn)的新的集體焦慮來(lái)源， 其對(duì)人類親社會(huì)行為的影響尚未得到實(shí)證檢驗(yàn)。

基于機(jī)器人威脅不同于其他威脅的獨(dú)特特征， 本研究認(rèn)為機(jī)器人威脅引發(fā)的集體焦慮應(yīng)會(huì)降低人類之間的親社會(huì)行為， 而非促進(jìn)親社會(huì)行為。首先， 感知到的資源稀缺使人們對(duì)威脅產(chǎn)生了不同的關(guān)注點(diǎn)（Miao et al.， 2023）。當(dāng)人們認(rèn)為資源足夠應(yīng)對(duì)威脅時(shí)， 會(huì)產(chǎn)生跨群體間共享命運(yùn)的感覺(jué)， 并促進(jìn)群體間的合作共同應(yīng)對(duì)威脅（Cortland et al， 2017; Dovidio et al， 2004）。然而， 當(dāng)現(xiàn)有資源被認(rèn)為不足以共同應(yīng)對(duì)威脅時(shí)， 這會(huì)破壞集體焦慮下的共同目的感（Bavel et al.， 2020）， 并阻礙人際及群體間的互惠（Butz amp; Yogeeswaran， 2011; Frankenberg et al， 2012; Gamez-Djokic amp; Waytz， 2020; Uenal et al， 2021）。機(jī)器人威脅則具備后者的特征。如， 來(lái)自33個(gè)OECD國(guó)家的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)， 機(jī)器人和人工智能導(dǎo)致了就業(yè)崗位不足， 增加了失業(yè)率（Bordot， 2022）。因此， 雖然機(jī)器人引發(fā)人們的集體焦慮——人們將機(jī)器人視為人類集體的共同威脅而擔(dān)心人類群體的未來(lái)， 但機(jī)器人搶奪資源的客觀現(xiàn)實(shí)或主觀信念使人們面對(duì)這種共同威脅和集體焦慮時(shí)， 更傾向于尋找“替罪羊”， 即降低親社會(huì)傾向。其次， 集體焦慮下人們合作與互惠的前提之一是將彼此視為單一的、共同的群體， 即不同的社會(huì)群體同等地成為共同威脅的目標(biāo)， 從而產(chǎn)生“我們共同受苦”的感覺(jué)（Drury， 2018）。然而， 在存在明顯不平等的情況下， 即使面對(duì)相同的威脅， 人們也不愿將所有人視為一個(gè)單一群體， 無(wú)論是優(yōu)勢(shì)群體還是劣勢(shì)群體（Drury， 2018; Vezzali et al.， 2017）。機(jī)器人的發(fā)展可能加劇社會(huì)不平等（Howard amp; Borenstein， 2018）， 例如， 機(jī)器人可能存在種族與性別偏見（Howard amp; Borenstein， 2018）， 更可能先替代中低技能的崗位（Goyal amp; Aneja， 2020）， 加劇經(jīng)濟(jì)不平等（Goyal amp; Aneja， 2020）。這使得因機(jī)器人產(chǎn)生的集體焦慮難以促使人們將彼此視為一個(gè)單一群體， 相反， 更可能引發(fā)敵意， 降低親社會(huì)性。

基于以上視角， 感知機(jī)器人威脅導(dǎo)致的集體焦慮可能會(huì)對(duì)人際關(guān)系造成負(fù)面影響， 導(dǎo)致親社會(huì)傾向的降低。也就是說(shuō)， 機(jī)器人威脅使人們產(chǎn)生了更高的集體焦慮——對(duì)人類未來(lái)的擔(dān)憂， 但卻并未將人類團(tuán)結(jié)在一起， 因此集體焦慮反而降低了人們的親社會(huì)傾向。以往關(guān)于集體焦慮與人際影響的研究多以流行病、自然災(zāi)害、恐怖主義或外群體威脅作為集體焦慮的來(lái)源（如Jetten et al.， 2021; Wohl et al.， 2011）。而隨著技術(shù)的發(fā)展， 機(jī)器人和人工智能可能對(duì)人類造成的現(xiàn)實(shí)和獨(dú)特性威脅也受到越來(lái)越多的關(guān)注（Yogeeswaran et al.， 2016; Z?otowski et al.， 2017）， 成為引發(fā)人們?nèi)后w焦慮的來(lái)源之一。但這種威脅造成的集體焦慮所產(chǎn)生的后續(xù)人際影響卻暫未得到證實(shí)。人們究竟會(huì)愈將人類視為整體內(nèi)群體而更加團(tuán)結(jié)， 還是在集體焦慮下尋找替罪羊而更顯隔閡？本研究聚焦此問(wèn)題， 試圖探索感知機(jī)器人威脅經(jīng)由集體焦慮對(duì)親社會(huì)傾向的可能影響。

1.2""感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向有何邊界條件

感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)行為的影響會(huì)因內(nèi)外群體關(guān)系的不同而有所變化。根據(jù)群際威脅理論， 在缺乏沖突的情況下， 既不會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)烈的內(nèi)群體依戀， 也不會(huì)出現(xiàn)外群體敵意（Brewer， 1999， p. 431; Sherif， 1966; Sumner， 1906）。而威脅是凸顯和強(qiáng)化外群體劃分的一個(gè)重要因素（Stephan et al.， 2009）， 并會(huì)進(jìn)一步引發(fā)對(duì)外群體的敵意（Riek et al.， 2006）。即使是與外群體共同面對(duì)的威脅也會(huì)導(dǎo)致消極態(tài)度（Gordils et al.， 2021; Miao et al.， 2023）。例如， 全球流行病增加了對(duì)白人與黑人間競(jìng)爭(zhēng)的感知， 以及隨后的對(duì)外群體的歧視、行為回避、群體間焦慮和種族間不信任（Gordils et al.， 2021）; 自然災(zāi)害后反移民情緒增加（Andrighetto et al.， 2016）; 宏觀經(jīng)濟(jì)威脅僅導(dǎo)致對(duì)亞裔美國(guó)人的偏見增加（Butz amp; Yogeeswaran， 2011）。集體焦慮會(huì)增加對(duì)穆斯林的偏見（Tabri et al.， 2018）、對(duì)移民的反對(duì)和偏見、不容忍民族間通婚（Jetten et al.， 2021; Jetten amp; Wohl， 2012; Lucas et al.， 2014; Roccas amp; Amit， 2011）等。因此， 與其他威脅類似， 機(jī)器人威脅可能強(qiáng)化人際關(guān)系中內(nèi)外群體的界限與對(duì)立。一些研究提供了初步的證據(jù)。例如， 對(duì)自動(dòng)化的擔(dān)憂增加人們對(duì)外群體的反對(duì)和歧視（Gamez-Djokic amp; Waytz， 2020）。自動(dòng)化威脅使人們反對(duì)移民并支持限制移民和外國(guó)商品的政策（Wu， 2022a， 2022b）?；诖?， 我們假設(shè)內(nèi)外群體的劃分會(huì)調(diào)節(jié)感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 即感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向的效應(yīng)對(duì)外群體成員更強(qiáng)， 而對(duì)內(nèi)群體成員更弱。

內(nèi)外群體的區(qū)分使個(gè)體在群體橫向比較中調(diào)整對(duì)幫助他人的態(tài)度。作為一種與道德相關(guān)的行為， 機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)行為的影響可能會(huì)受到道德比較的影響。既往研究表明， 共同的外部威脅既可能促進(jìn)合作與互助， 從而增加親社會(huì)行為（Fuesting et al.， 2019; Kung et al.， 2018; R?mpke et al.， 2019）， 也可能助長(zhǎng)自私行為， 降低親社會(huì)性（Fleming et al.， 2014; Gordils et al.， 2021）。這種雙重效應(yīng)可能源于人們?cè)诿鎸?duì)威脅時(shí)的動(dòng)機(jī)差異： 一方面， 個(gè)體可能被鼓勵(lì)超越自我關(guān)注， 考慮“他者”的處境; 另一方面， 個(gè)體可能通過(guò)正當(dāng)性辯護(hù)來(lái)維護(hù)危機(jī)下自我和群體的地位。這涉及到向上還是向下的道德比較傾向。首先， 傳統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)群體沖突觀點(diǎn)認(rèn)為， 威脅會(huì)增加群體間的偏見與沖突， 而道德優(yōu)越感可以為發(fā)生沖突時(shí)對(duì)外群體的支配或主動(dòng)征服提供理由或正當(dāng)化（Sidanius， 1993）。道德優(yōu)越也為危機(jī)關(guān)頭是誰(shuí)有權(quán)得到這些資源， 誰(shuí)應(yīng)該得到這些資源， 以及這些資源如何分配提供了辯護(hù)（Hirschberger amp; Pyszczynski， 2011）。因此， 下行道德比較產(chǎn)生的自己相對(duì)于他人的優(yōu)越感可能導(dǎo)致人們?cè)诿鎸?duì)機(jī)器人威脅時(shí)表現(xiàn)得更自利。此外， 向下的道德比較可能使個(gè)體感到道德上的許可（moral license; Lasarov amp; Hoffmann， 2020; Merritt et al.， 2010）， 從而允許他們?cè)趹?yīng)對(duì)機(jī)器人威脅時(shí)放縱自己， 采取一些不道德的行為或減少親社會(huì)行為以維護(hù)個(gè)人利益。例如， 在大屠殺誘導(dǎo)的威脅下， 道德許可增加了人們對(duì)傷害平民的接受度（Hirschberger amp; Pyszczynski， 2011）。基于以上視角， 下行道德比較者在面對(duì)威脅時(shí)優(yōu)先考慮自我而非他人的處境， 通過(guò)道德優(yōu)越和道德許可為自己辯護(hù)。基于此， 我們假設(shè)感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響會(huì)受到道德比較方向的調(diào)節(jié)， 即感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向的效應(yīng)在下行道德比較者中更強(qiáng)， 而在上行道德比較者中更弱。

1.3""研究概覽

本文由8個(gè)遞進(jìn)研究組成（表1）， 主要研究目的是探究感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 其中集體焦慮作為中介機(jī)制， 而內(nèi)外群體和道德比較傾向則會(huì)調(diào)節(jié)其效應(yīng)。研究1a和1b用已有檔案數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)了感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)行為之間的基本關(guān)系。研究2和研究3則分別以問(wèn)卷研究和實(shí)驗(yàn)研究來(lái)探究感知機(jī)器人威脅如何影響親社會(huì)傾向， 即驗(yàn)證集體焦慮的中介機(jī)制。研究4排除了其他可能中介的影響。研究5和研究6分別探討感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向的邊界條件， 即驗(yàn)證內(nèi)外群體與道德比較傾向的調(diào)節(jié)作用。研究7探討了感知機(jī)器人對(duì)真實(shí)親社會(huì)行為的影響。

2 "研究1a： 感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向（捐贈(zèng)指數(shù)）的關(guān)系

研究1a從已有檔案數(shù)據(jù)出發(fā)， 初步確定感知

機(jī)器人威脅與親社會(huì)行為之間的關(guān)系。在本研究中， 以國(guó)家捐贈(zèng)指數(shù)作為親社會(huì)行為的指標(biāo)。

2.1""樣本

本研究的數(shù)據(jù)分為個(gè)體層面和群體層面。個(gè)體層面的數(shù)據(jù)來(lái)自歐洲晴雨表87.1 （the Eurobarometer"87.1， 2017）， 其專題之一“數(shù)字化和自動(dòng)化對(duì)日常生活的影響”涵蓋了有關(guān)感知機(jī)器人威脅的內(nèi)容。歐洲晴雨表87.1數(shù)據(jù)是2017年3月18日至2017年3月27日對(duì)具有代表性的歐洲公民（15歲及以上）進(jìn)行面對(duì)面訪談收集的， 總樣本包括來(lái)自28個(gè)歐盟成員國(guó)的27 901名被試的回復(fù)。國(guó)家層面的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息見表2。

在本研究中， 我們將歐洲晴雨表87.1中的總計(jì)27 901名被試的回復(fù)全部納入樣本1的個(gè)體層面數(shù)據(jù)中（女性占比55.0%， M_年齡"= 51.38歲， SD"= 18.25歲）， 以期進(jìn)行全面的和大規(guī)模的分析; 同時(shí)， 我們將樣本2限制在13 294名在職被試（女性占比51.5%， M_年齡"= 44.06歲， SD"= 12.20歲）， 以期對(duì)勞動(dòng)力樣本進(jìn)行單獨(dú)分析， 因?yàn)橐酝芯吭谶M(jìn)行類似分析時(shí)認(rèn)為， 機(jī)器人的發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力產(chǎn)生的威脅更大（Shoss amp; Ciarlante， 2022）。在樣本1和樣本2中（詳見表2）， 我們都將歐洲晴雨表中西德和東德的樣本合并作為德國(guó)樣本（total N₁ = 1537， total N₂ = 650）分析， 將北愛爾蘭和大不列顛的樣本合并作為英國(guó)樣本（total N₁ = 1346， total N₂ = 620）分析。表2包含樣本1和樣本2的國(guó)家層面的樣本量以及各國(guó)家基本人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 即性別、年齡和樣本量。

2.2""測(cè)量與分析

2.2.1""個(gè)體層面的變量

感知機(jī)器人威脅。歐洲晴雨表中與感知機(jī)器人威脅相關(guān)的題目包括6道題： 1）“由于機(jī)器人和人工智能的使用， 更多的工作崗位將消失， 而不會(huì)創(chuàng)造更多的新工作崗位”; 2）“機(jī)器人和人工智能對(duì)社會(huì)來(lái)說(shuō)是一件好事， 因?yàn)樗鼈儙椭藗兺瓿晒ぷ骰蛟诩依锿瓿扇粘Ｈ蝿?wù)”; 3）“機(jī)器人和人工智能是需要謹(jǐn)慎管理的技術(shù)”; 4）“機(jī)器人是必要的， 因?yàn)樗鼈兛梢宰鰧?duì)人類來(lái)說(shuō)太困難或太危險(xiǎn)的工作”; 5）“在工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面， 歐盟走在世界其他地區(qū)的前面”; 6）“機(jī)器人和人工智能搶走了人們的工作” （其中條目2和4為反向計(jì)分）。Shoss和Ciarlante （2022）認(rèn)為機(jī)器人主要對(duì)勞動(dòng)力產(chǎn)生威脅， 因此他們將樣本限制在在職人員， 并在以上條目中選取了與感知工作威脅最相關(guān)的兩個(gè)條目（即條目1與條目6）作為感知機(jī)器人威脅。我們參照Shoss和Ciarlante （2022）的做法將這兩個(gè)條目的得分平均后作為感知機(jī)器人威脅指標(biāo)1。但我們認(rèn)為機(jī)器人帶來(lái)的威脅不局限于工作場(chǎng)所， 因此我們?cè)龠x取條目1、2、3、4和6共5個(gè)條目， 將這5個(gè)條目得分平均后作為感知機(jī)器人威脅指標(biāo)2。以上條目均為李克特4點(diǎn)計(jì)分（1 = 完全不同意， 4 = 完全同意）， 得分越高表明被試感知到機(jī)器人威脅程度更高。

個(gè)體層面的控制變量。本研究考慮了幾個(gè)可能預(yù)測(cè)人們感知機(jī)器人威脅的個(gè)人層面的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和技術(shù)相關(guān)變量。人口統(tǒng)計(jì)變量包括教育、性別、年齡、社區(qū)規(guī)模和政治信念（McClure， 2018）; 在技術(shù)相關(guān)變量上， 歐洲晴雨表調(diào)查了人們對(duì)先進(jìn)技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)， 包括被試的數(shù)字技術(shù)技能（即“掌握的這些技能是否足以支撐當(dāng)前或未來(lái)的工作）、被試對(duì)人工智能的知識(shí)（即， 是否在過(guò)去一年中閱讀過(guò)或看到過(guò)有關(guān)人工智能的東西）以及在工作中使用機(jī)器人的情況（即， 他們目前是否使用或曾經(jīng)在工作中使用機(jī)器人）。以往的研究表明， 這類變量也可能影響人們對(duì)機(jī)器人威脅的感知（Vu amp; Lim， 2021）。并且先前對(duì)歐洲晴雨表數(shù)據(jù)集的分析也發(fā)現(xiàn)， 這些變量與人們對(duì)技術(shù)影響的看法和接受度有關(guān)（Carradore， 2022; Rughini? et al.， 2018）。最后， 個(gè)體對(duì)于人工智能或機(jī)器人是否能在未來(lái)完成自己當(dāng)前的工作的看法也受到了控制， 因?yàn)橄冗M(jìn)技術(shù)取代自己工作的威脅可能會(huì)影響個(gè)人對(duì)這項(xiàng)技術(shù)威脅性的一般看法（Shoss amp; Ciarlante， 2022）。納入這些控制變量可以減少由于不同國(guó)家在這些因素上的系統(tǒng)性差異對(duì)結(jié)果所造成的影響。

2.2.2""國(guó)家層面的變量

個(gè)體層面的數(shù)據(jù)（包括機(jī)器人威脅和其他控制變量）均來(lái)源于歐洲晴雨表87.1， 鑒于該數(shù)據(jù)截至2017年3月收集， 于是國(guó)家層面的數(shù)據(jù)（包括親社會(huì)行為與其他控制變量）采用2016年的指標(biāo)更能與歐洲晴雨表87.1的數(shù)據(jù)在時(shí)間上保持一致。

親社會(huì)行為。親社會(huì)的數(shù)據(jù)來(lái)源于世界慈善援助基金會(huì)（Charities Aid Foundation， CAF）的世界捐贈(zèng)指數(shù)2017版（CAF World Giving Index 2017）， 該版本反映的是2016年的世界捐贈(zèng)指數(shù)。世界捐贈(zèng)指數(shù)關(guān)注世界各地的人們的慈善捐贈(zèng)事業(yè)， 包含三種不同類型的捐贈(zèng)行為： 幫助陌生人（是否幫助陌生人或不認(rèn)識(shí)但需要幫助的人？）、金錢捐贈(zèng)（是否向慈善機(jī)構(gòu)捐贈(zèng)金錢？）和時(shí)間付出（是否志愿向某個(gè)組織服務(wù)？）。這三種不同的捐贈(zèng)行為分別形成了幫助陌生人指數(shù)、金錢捐贈(zèng)指數(shù)和時(shí)間付出指數(shù)， 將這三個(gè)指數(shù)平均后得到捐贈(zèng)指數(shù)， 得分越高表明親社會(huì)行為越多。該報(bào)告收集了來(lái)自139個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)， 我們從中采用了與歐洲晴雨表87.1對(duì)應(yīng)的28個(gè)歐盟國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

國(guó)家層面的控制變量。由于親社會(huì)行為可能受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響， 我們控制了2016年各國(guó)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（gross domestic product per capita， GDP per capita）， 即一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出除以其人口的年度估計(jì)值。這一數(shù)據(jù)來(lái)自世界發(fā)展指標(biāo)（World Bank， 2016）。為了確保數(shù)據(jù)的正態(tài)， 我們?nèi)∪司鶉?guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)（lnGDP）， 并在所有分析中使用這些對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的值。由于親社會(huì)行為也與公平相關(guān)， 我們還控制了2016年的國(guó)家基尼系數(shù)（Gini index）。本研究國(guó)家層面的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)自世界銀行（the World Bank）的世界發(fā)展指標(biāo)（World Development Indicators， WDI; World Bank， 2016）。國(guó)家層面的親社會(huì)行為數(shù)據(jù)與控制變量指數(shù)見表3。

2.2.3""分析方法

本研究以親社會(huì)傾向（捐贈(zèng)指數(shù)）為因變量， 感知機(jī)器人威脅為自變量， 性別、年齡、社區(qū)、教育、政治取向、技術(shù)技能、對(duì)機(jī)器人的相關(guān)了解、機(jī)器人使用、社會(huì)階層、國(guó)家Gini系數(shù)和國(guó)家GDP為控制變量， 使用SPSS 25 進(jìn)行層次線性回歸分析?；貧w公式如下：

其中i表示個(gè)體， j表示國(guó)家， j （i）表示個(gè)體i所處的國(guó)家， 是2016年的捐贈(zèng)指數(shù)， x_i是機(jī)器人威脅指標(biāo)， Control_i表示個(gè)體層面的控制變量， Control_j表示國(guó)家層面的控制變量， 表示隨機(jī)誤差。

2.3""結(jié)果

2.3.1""所有樣本

表4提供了所有樣本描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和相關(guān)性。從表4中可以看出， 由2條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)1與幫助他人指數(shù)（r = ?0.065， p lt; 0.001）、金錢捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.151， p lt; 0.001）、時(shí)間付出指數(shù)（r = ?0.083， p"lt; 0.001）以及總的捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.125， p lt; 0.001）都顯著負(fù)相關(guān)。由"5 條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)2也與幫助他人指數(shù)（r = ?0.014，""p = 0.017）、金錢捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.102， p lt; 0.001）、時(shí)間付出指數(shù)（r = ?0.017， p lt; 0.001）以及總的捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.063， p lt; 0.001）都顯著負(fù)相關(guān)。

由于許多控制變量與捐贈(zèng)指數(shù)相關(guān)， 因此我們以捐贈(zèng)指數(shù)為因變量， 2條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)1為自變量， 并將控制變量納入模型進(jìn)行分層線性回歸分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 在排除了人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的控制變量（即性別、年齡、社區(qū)、教育和政治取向）、技術(shù)相關(guān)控制變量（即技術(shù)技能、相關(guān)了解和機(jī)器人使用）以及國(guó)家層面相關(guān)控制變量（Gini系數(shù)和國(guó)家GDP）的影響后， 機(jī)器人威脅指標(biāo)1仍負(fù)向影響親社會(huì)行為， B"= ?0.51， p lt; 0.001， 詳見表5。

同樣， 以捐贈(zèng)指數(shù)為因變量， 5條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)2為自變量， 并將控制變量納入模型進(jìn)行分層線性回歸分析發(fā)現(xiàn)， 在排除了人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的控制變量（即性別、年齡、社區(qū)、教育和政治取向）、技術(shù)相關(guān)控制變量（即技術(shù)技能、相關(guān)了解和機(jī)器人使用）和國(guó)家層面相關(guān)控制變量（Gini系數(shù)和國(guó)家GDP）的影響后， 機(jī)器人威脅指標(biāo)2仍負(fù)向影響親社會(huì)行為， B"= ?0.60， p lt; 0.001， 詳見表5。

2.3.2""勞動(dòng)力樣本

表6提供了勞動(dòng)力樣本的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和相關(guān)性。從表6中可以看出， 由2條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)1與幫助他人指數(shù)（r = ?0.069， p lt; 0.001）、金錢捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.172， p lt; 0.001）、時(shí)間付出指數(shù)（r = ?0.098， p"lt; 0.001）以及總的捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.141， p lt; 0.001）都顯著負(fù)相關(guān)。而由"5 條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)2只與金錢捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.096， p lt; 0.001）和總的捐贈(zèng)指數(shù)（r = ?0.057， p lt; 0.001）顯著負(fù)相關(guān)。

同樣， 我們以捐贈(zèng)指數(shù)為因變量， 2 條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)1為自變量， 并將控制變量納入模型進(jìn)行分層線性回歸分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 在排除了人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的控制變量（即性別、社區(qū)、政治取向與社會(huì)階層）、技術(shù)相關(guān)控制變量（即技術(shù)技能、相關(guān)了解和機(jī)器人使用）和國(guó)家層面相關(guān)控制變量（Gini 系數(shù)和國(guó)家GDP）的影響后， 機(jī)器人威脅指標(biāo)1仍負(fù)向影響親社會(huì)行為， B"= ?0.60， p lt; 0.001， 詳見表7。

同樣， 以捐贈(zèng)指數(shù)為因變量， 5條目合成的機(jī)器人威脅指標(biāo)2為自變量， 并將控制變量納入模型進(jìn)行分層線性回歸分析發(fā)現(xiàn)， 在排除了人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的控制變量（即性別、社區(qū)、政治取向與社會(huì)階層）、技術(shù)相關(guān)控制變量（即技術(shù)技能、工作被替代性和機(jī)器人使用）和國(guó)家層面相關(guān)控制變量（Gini系數(shù)和國(guó)家GDP）的影響后， 機(jī)器人威脅指標(biāo)2仍負(fù)向影響親社會(huì)行為， B"= ?0.63， p lt; 0.001， 詳見表7。

2.4""討論

研究1a通過(guò)檔案數(shù)據(jù)庫(kù)回溯的方法初步發(fā)現(xiàn)了感知機(jī)器人威脅和親社會(huì)行為的負(fù)向關(guān)系。然而， 研究1a存在一些局限。使用國(guó)家層面的捐贈(zèng)指數(shù)與個(gè)體層面的感知機(jī)器人威脅進(jìn)行分析可能忽略了個(gè)體間的差異， 使得結(jié)果存在偏差或造成區(qū)群謬誤。此外， 親社會(huì)行為使用的國(guó)家層面的數(shù)據(jù)（捐贈(zèng)指數(shù)）， 這可能導(dǎo)致因變量受到國(guó)家經(jīng)濟(jì)、風(fēng)俗和觀念的較大影響。因此， 研究1b將使用個(gè)體層面數(shù)據(jù)進(jìn)行檔案數(shù)據(jù)庫(kù)回溯分析， 并控制國(guó)家固定效應(yīng)。

3 "研究1b： 感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向（對(duì)人道主義援助的支持）的關(guān)系

為了提高檔案分析研究結(jié)果的穩(wěn)健性， 研究1b在研究1a的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。首先， 研究1b采用了個(gè)體層面的感知機(jī)器人威脅和親社會(huì)傾向進(jìn)行分析， 以減少由研究1a中跨層次分析所引起的結(jié)果偏差家間不可觀測(cè)因素（如風(fēng)俗、觀念）對(duì)結(jié)果的影響。最后， 研究1b采用了與1a不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)， 以驗(yàn)證研究結(jié)果在不同時(shí)間的穩(wěn)定性。

3.1""樣本

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)自歐洲晴雨表77.1（the Eurobarometer 77.1， 2012）， 其專題“公眾對(duì)機(jī)器人的態(tài)度”涵蓋了有關(guān)感知機(jī)器人威脅的內(nèi)容; 專題“人道主義援助”涵蓋了有關(guān)親社會(huì)傾向的內(nèi)容。歐洲晴雨表77.1數(shù)據(jù)是2012年2月25日至2012年3月12日對(duì)具有代表性的歐洲公民（15歲及以上）進(jìn)行面對(duì)面訪談收集的， 總樣本包括來(lái)自27個(gè)歐

盟成員國(guó)的26751名被試的回復(fù)。

與研究1a一樣， 我們將歐洲晴雨表中西德和東德的樣本合并作為德國(guó)樣本分析， 將北愛爾蘭和大不列顛的樣本合并作為英國(guó)樣本分析。表8包含國(guó)家層面的樣本量以及各國(guó)家基本人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 即性別、年齡和樣本量。

3.2""測(cè)量

3.2.1""感知機(jī)器人威脅

歐洲晴雨表77.1中與感知機(jī)器人威脅相關(guān)的題目包括5道題： （1）“機(jī)器人對(duì)社會(huì)是件好事， 因?yàn)樗鼈儙椭藗儭? （2）“機(jī)器人搶走了人們的工作”; （3）“機(jī)器人是必要的， 因?yàn)樗鼈兛梢宰鰧?duì)人類來(lái)說(shuō)太困難或太危險(xiǎn)的工作”; （4）“機(jī)器人是一種需要謹(jǐn)慎管理的技術(shù)”; （5）“機(jī)器人的廣泛應(yīng)用可以增加歐盟的工作機(jī)會(huì)”。我們將5個(gè)條目得分平均后作為感知機(jī)器人威脅的分?jǐn)?shù)。以上條目均為李克特4點(diǎn)計(jì)分（1 = 完全不同意， 4 = 完全同意）， 其中， 條目1、3和5為反向計(jì)分。得分越高表明被試感知到機(jī)器人威脅程度更高。

3.2.2""親社會(huì)傾向

歐洲晴雨表77.1中與親社會(huì)傾向相關(guān)的題目包括4道題： “人道主義援助是向歐盟以外國(guó)家在危機(jī)和緊急情況下需要幫助的人提供的援助。主要目標(biāo)是挽救生命和減輕受影響人民的痛苦： （1）你認(rèn)為歐盟資助這些人道主義援助活動(dòng)有多重要？; （2）歐洲正處于經(jīng)濟(jì)危機(jī)之中， 公共財(cái)政面臨著巨大壓力。盡管如此， 歐盟仍然繼續(xù)資助人道主義援助， 以向世界各地急需援助的人們提供幫助。你對(duì)此有多支持？; （3）你對(duì)歐盟的人道主義援助活動(dòng)有多了解？; （4）歐洲委員會(huì)正在建立一個(gè)‘歐洲自愿人道援助隊(duì)’。來(lái)自歐盟國(guó)家的志愿者將被選拔、培訓(xùn)并部署到世界其他地區(qū)進(jìn)行人道主義援助活動(dòng)。你對(duì)此有多支持？”以上條目均為李克特4點(diǎn)計(jì)分。將4條目得分平均后得到親社會(huì)指數(shù)， 得分越高表明被試親社會(huì)傾向更高。

3.2.3""個(gè)體層面的控制變量

本研究考慮了幾個(gè)可能預(yù)測(cè)人們感知機(jī)器人威脅的個(gè)人層面的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和技術(shù)相關(guān)變量。人口統(tǒng)計(jì)變量包括性別、年齡、教育、社區(qū)規(guī)模、政治信念和社會(huì)階層（McClure， 2018）; 在技術(shù)相關(guān)變量上， 歐洲晴雨表調(diào)查了人們對(duì)先進(jìn)技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)， 包括被試對(duì)科學(xué)技術(shù)的興趣（即“你對(duì)科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)發(fā)展的興趣如何”）、使用機(jī)器人的情況（即“你是否曾經(jīng)在家里或工作中使用過(guò)機(jī)器人， 如家用的掃地機(jī)器人或工作中的工業(yè)機(jī)器人”）， 以及被試對(duì)機(jī)器人的一般態(tài)度（即“一般來(lái)說(shuō)， 你對(duì)機(jī)器人的態(tài)度如何？”）。以往的研究表明， 這類變量也可能影響人們對(duì)機(jī)器人威脅的感知（Carradore， 2022; Rughini? et al.， 2018; Vu amp; Lim， 2021）。以上個(gè)體層面的控制變量的數(shù)據(jù)均來(lái)自歐洲晴雨表77.1。納入這些控制變量可以減少由于不同國(guó)家在這些因素上的系統(tǒng)性差異對(duì)結(jié)果所造成的影響。

3.2.4""國(guó)家層面的控制變量

由于親社會(huì)行為可能受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響， 我們控制了2011年各國(guó)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（gross domestic product per capita， GDP per capita）， 即一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出除以其人口的年度估計(jì)值。這一數(shù)據(jù)來(lái)自世界發(fā)展指標(biāo)（World Bank， 2011）。為了確保數(shù)據(jù)的正態(tài)， 我們?nèi)∪司鶉?guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)（lnGDP）， 并在所有分析中使用這些對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的值（見表8）。

3.2.5""分析方法

本研究以親社會(huì)傾向（對(duì)人道主義援助支持）為

因變量， 感知機(jī)器人威脅為自變量， 性別、年齡、社區(qū)、教育、社會(huì)階層、科學(xué)興趣、機(jī)器人使用、對(duì)機(jī)器人的一般態(tài)度和國(guó)家GDP為控制變量。使用STATA 進(jìn)行HDFE （High dimensional fixed effects）線性回歸分析， 控制國(guó)家固定效應(yīng)?；貧w公式如下：

其中i表示個(gè)體， j表示國(guó)家， y_i是親社會(huì)指標(biāo)， x_i是機(jī)器人威脅指標(biāo)， Control_i表示個(gè)體層面的控制變量， Control_j表示國(guó)家層面的控制變量， 表示國(guó)家固定效應(yīng)， 表示隨機(jī)誤差。

3.3""結(jié)果

表9提供了描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和相關(guān)性。從表9中可以看出， 感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向負(fù)相關(guān)（r = ?0.154， p lt; 0.001）。

由于許多控制變量與感知機(jī)器人威脅或親社會(huì)傾向相關(guān)， 以及國(guó)家固定效應(yīng)也可能影響二者。我們以親社會(huì)傾向?yàn)橐蜃兞浚?感知機(jī)器人威脅為自變量， 并將控制變量與國(guó)家固定效應(yīng)納入模型進(jìn)行HDFE線性回歸分析。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 在排除了人口統(tǒng)計(jì)相關(guān)的控制變量（即性別、年齡、社區(qū)、教育和社會(huì)階層）、技術(shù)相關(guān)控制變量（即對(duì)科學(xué)技術(shù)的興趣、機(jī)器人使用和對(duì)機(jī)器人的一般態(tài)度）、國(guó)家層面相關(guān)控制變量（國(guó)家GDP）， 以及國(guó)家固定效應(yīng)的影響后， 感知機(jī)器人威脅仍負(fù)向影響親社會(huì)傾向， B"= ?0.077， p lt; 0.001， 詳見表10。

3.4""討論

研究1b使用檔案回溯的方法再次支持了感知機(jī)器人威脅和親社會(huì)行為的負(fù)向關(guān)系。但與大多數(shù)檔案研究一樣， 具有一些局限性（Barnes et al.， 2018）。首先， 檔案分析不能揭示變量之間的因果關(guān)系。第二， 用以檔案分析的數(shù)據(jù)易受其他干擾因素的影響， 如經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。第三， 包含感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向相關(guān)的個(gè)體數(shù)據(jù)有限， 如果有更近期的數(shù)據(jù)， 研究結(jié)果也可能存在差異（Yam et al.， 2023）。第四， 我們采用的數(shù)據(jù)庫(kù)僅限于單一時(shí)間點(diǎn)的采集。然而， 若能夠獲取包含更多時(shí)間段的數(shù)據(jù)， 將有助于提高研究結(jié)果在時(shí)間維度上的穩(wěn)健性。

4 "研究2： 集體焦慮的中介作用（相關(guān)）

研究2以問(wèn)卷調(diào)查的方式（截面研究）探討感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向的關(guān)系及集體焦慮在其中的中介作用。

4.1""被試

本研究采用G*Power 3.1軟件（Faul et al.， 2007）確定所需樣本量， 對(duì)于本實(shí)驗(yàn)適用的相關(guān)分析， 參考研究1的相關(guān)分析結(jié)果取中等效應(yīng)量f"= 0.30，"顯著性水平α = 0.05， 要達(dá)到95%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力至少需要134名被試?？紤]到可能有被試中途退出或未通過(guò)注意檢查， 在Credamo平臺(tái)上共計(jì)招募了150名被試。其中2名被試沒(méi)有通過(guò)注意檢查， 最終被試量為148人。被試平均年齡為30.11歲（SD"= 5.71）， 其中女性84名（占56.8%）。

4.2""材料

感知機(jī)器人威脅。采用Yogeeswaran等人（2016）編制的感知機(jī)器人威脅量表。該量表有兩個(gè)維度： 感知機(jī)器人現(xiàn)實(shí)威脅和感知機(jī)器人認(rèn)同威脅， 每個(gè)維度包含5個(gè)條目。感知機(jī)器人現(xiàn)實(shí)威脅的條目如下： （1）“我們?nèi)粘Ｉ钪袡C(jī)器人使用的增加正在導(dǎo)致人類失業(yè)”; （2）“機(jī)器人無(wú)法代替人們的工作”; （3）“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看， 機(jī)器人對(duì)人類的安全和福祉構(gòu)成直接威脅”; （4）“機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展會(huì)威脅人類的就業(yè)和機(jī)會(huì)”; （5）“機(jī)器人在日常生活中的日益普及對(duì)人類安全構(gòu)成了威脅”。其中條目2為反向計(jì)分。感知機(jī)器人認(rèn)同威脅的條目如下： （1）機(jī)器人在日常生活中的廣泛應(yīng)用使我感到困擾， 因?yàn)樗：巳祟惡蜋C(jī)器之間的界限; （2）看起來(lái)有生命的機(jī)器人是

令人不安的， 因?yàn)樗鼈兣c人類幾乎無(wú)法區(qū)分; （3）技術(shù)的最新進(jìn)步對(duì)人類的本質(zhì)提出了挑戰(zhàn); （4）機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步正威脅著人類的獨(dú)特性; （5）機(jī)器人開始模糊人類與機(jī)器之間的界限。量表為L(zhǎng)ikert7點(diǎn)量表， 1為非常不同意， 7為非常同意。本研究中感知機(jī)器人現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.87， 感知機(jī)器人認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.93， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.95。

親社會(huì)傾向。對(duì)親社會(huì)傾向的測(cè)量采用Osgood和Muraven （2015）的親社會(huì)傾向問(wèn)卷。問(wèn)卷包含6個(gè)條目： （1）幫助需要幫助的人是很重要的; （2）我想要幫助別人; （3）他人的幸福與福祉很重要; （4）讓他人感到快樂(lè)是很重要的; （5）讓所有人都感到快樂(lè)是很重要的; （6）他人的需求是重要的。問(wèn)卷使用Likert7點(diǎn)計(jì)分， 1為非常不同意， 7為非常同意。得分越高表明親社會(huì)傾向越強(qiáng)。本研究中該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.79。

集體焦慮。對(duì)集體焦慮的測(cè)量采用Wohl等人（2010）的集體焦慮量表。該量表包含5個(gè)條目： （1）我對(duì)人類的生存充滿信心; （2）我對(duì)人類的未來(lái)有信心; （3）我對(duì)人類的未來(lái)感到擔(dān)憂; （4）我認(rèn)為人類將永遠(yuǎn)繁榮下去; （5）我擔(dān)心人類未來(lái)的活力岌岌可危。其中條目1、2、4為反向計(jì)分。量表使用Likert7點(diǎn)計(jì)分， 1為完全不同意， 7為完全同意。得分越高表明集體焦慮越強(qiáng)。在本研究中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.92。

為了進(jìn)一步增強(qiáng)研究結(jié)果的穩(wěn)健性， 研究還加入了以下控制變量： （1）對(duì)機(jī)器人的熟悉程度（Leo amp; Huh， 2020）： 你對(duì)機(jī)器人等人工智能的熟悉程度是？（1 = 完全不熟悉， 7 = 非常熟悉）; （2）你對(duì)機(jī)器人等人工智能的喜愛程度是？（1 = 完全不喜歡， 7 = 非常喜歡）; （3）主觀社會(huì)階層（Adler et al.， 2000）。以及性別、年齡兩項(xiàng)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量。

4.3""結(jié)果

相關(guān)分析結(jié)果表明， 親社會(huì)傾向與感知機(jī)器人威脅及其兩個(gè)維度均呈顯著負(fù)相關(guān)（r_威脅"= ?0.41， p"lt;"0.001; r_{現(xiàn)實(shí)}"= ?0.40， p"lt; 0.001; r_認(rèn)同"= ?0.40， p"lt; 0.001）， 親社會(huì)傾向與集體焦慮呈顯著負(fù)相關(guān)（r"= ?0.46， p"lt; 0.001）。集體焦慮與感知機(jī)器人威脅及其兩個(gè)維度均呈顯著正相關(guān)（r_威脅"= 0.75， p"lt; 0.001; "r_{現(xiàn)實(shí)}"= 0.73， p"lt; 0.001; r_認(rèn)同"= 0.73， p"lt; 0.001）。將機(jī)器人熟悉度、喜愛度、主觀社會(huì)階層和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量作為控制變量進(jìn)行偏相關(guān)分析， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)相關(guān)仍然顯著， 親社會(huì)傾向與感知機(jī)器人威脅及其兩個(gè)維度均呈顯著負(fù)相關(guān)（r_威脅"= ?0.23， p"= 0.005; r_{現(xiàn)實(shí)}"= ?0.22， p"= 0.008; r_認(rèn)同"= ?0.23， p"= 0.006）， 親社會(huì)傾向與集體焦慮呈顯著負(fù)相關(guān)（r"= ?0.26， p"= 0.002）。集體焦慮與感知機(jī)器人威脅及其兩個(gè)維度均呈顯著正相關(guān)（r_威脅"= 0.60， p"lt; 0.001; r_{現(xiàn)實(shí)}"= 0.59， p"lt; 0.001; r_認(rèn)同"= 0.57， p"lt; 0.001）。

為了驗(yàn)證集體焦慮是否在感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響中起中介作用， 使用SPSS的PROCESS 程序進(jìn)行偏差校正的Bootstrap檢驗(yàn)（Hayes et al.， 2013）， 選擇模型4， 反復(fù)抽樣5000次。在95%的置信區(qū)間下， 將感知機(jī)器人威脅作為自變量， 將親社會(huì)傾向作為因變量， 將集體焦慮作為中介變量， 做中介效應(yīng)分析。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的Bootstrap置信區(qū)間不包含0， 因此集體焦慮中介了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.12， SE"= 0.05， 95% CI [?0.218， ?0.024]）， 在控制了集體焦慮后， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的直接影響不再顯著（直接效應(yīng)"= ?0.06， SE"= 0.05， 95% CI [?0.161， 0.034]）， 說(shuō)明集體焦慮起完全中介作用。

4.4""討論

研究2以問(wèn)卷調(diào)查的方式進(jìn)一步證明了感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向的負(fù)向關(guān)系。此外， 研究2還支持了集體焦慮在感知機(jī)器人威脅與親社會(huì)傾向的關(guān)系中的中介作用。但研究2也存在局限性， 問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果可能受到共同因素干擾而無(wú)法確定因果關(guān)系。采用驗(yàn)證性因素分析考察共同方法偏差， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)控制模型的χ2 = 334.5， df"= 185， 與基線模型的χ2 = 362.5， df = 186， 差值為28.000 （df = 1）， 達(dá)到顯著水平（p"lt; 0.05）， 說(shuō)明存在一定的共同方法偏差問(wèn)題。因此， 研究3將以實(shí)驗(yàn)研究的方法檢驗(yàn)感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響及集體焦慮的中介作用。

5 "研究3： 集體焦慮的中介作用（實(shí)驗(yàn)）

研究3用實(shí)驗(yàn)的方式操縱被試感知機(jī)器人威脅的水平， 一方面驗(yàn)證感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向的因果效應(yīng)， 另一方面也再次驗(yàn)證集體焦慮的中介作用。

5.1""被試

本研究通過(guò)軟件G*Power 3.1來(lái)確定所需樣本量， 取中等效應(yīng)量f"= 0.2， 顯著性水平α = 0.05， 單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)需要共266名被試才能達(dá)到90%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在Credamo平臺(tái)實(shí)時(shí)剔除沒(méi)有通過(guò)注意檢查的被試數(shù)據(jù)并滾動(dòng)采集， 剩余有效數(shù)據(jù)共270人。被試平均年齡為29.01歲（SD"= 7.07）， 女性166名（占61.5%）。所有被試在實(shí)驗(yàn)開始之前均仔細(xì)閱讀了實(shí)驗(yàn)說(shuō)明并知情同意， 有效數(shù)據(jù)被試在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后獲得一定實(shí)驗(yàn)報(bào)酬。

5.2""程序

本研究為單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)， 被試被隨機(jī)分配到高感知機(jī)器人威脅組或低感知機(jī)器人威脅組， 在最終有效被試中， 高感知機(jī)器人威脅組和低感知機(jī)器人威脅組分別135人。通過(guò)讓兩組被試觀看不同的機(jī)器人視頻操縱其感知機(jī)器人威脅的高低水平（Yogeeswaran et al.， 2016; Z?otowski et al.， 2017）： 高感知機(jī)器人威脅組被試觀看的視頻中， 機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的表現(xiàn)十分優(yōu)異， 其行走、開門、搬運(yùn)箱子等運(yùn)動(dòng)能力以及與人類傳遞物品、對(duì)話等交互能力均很強(qiáng)， 能夠很好地完成各項(xiàng)任務(wù); 而低感知機(jī)器人威脅組被試觀看的視頻則相反， 視頻中機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的表現(xiàn)非常糟糕， 能力低下， 無(wú)法很好地完成各項(xiàng)任務(wù)。被試觀看完視頻后填寫了感知機(jī)器人威脅量表（感知機(jī)器人威脅的測(cè)量同研究2， 在本實(shí)驗(yàn)中， 現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.84， 認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.91， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.93）作為操縱檢查。

由于機(jī)器人視頻尤其是低威脅組機(jī)器人失敗的視頻可能會(huì)讓被試感到比較有趣， 從而對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生一定影響， 因此被試接下來(lái)填寫了感知視頻樂(lè)趣量表， 該量表改編自Agarwat和Karahanna （2000）的研究， 共包含以下4個(gè)條目： （1）看這個(gè)視頻讓我充滿樂(lè)趣; （2）看這個(gè)視頻給我提供了很多快樂(lè); （3）我很享受這個(gè)視頻; （4）看這個(gè)視頻讓我感到無(wú)聊。其中條目4為反向計(jì)分。量表使用Likert7點(diǎn)計(jì)分， 1為非常不同意， 7為非常同意。得分越高表明感知視頻樂(lè)趣越強(qiáng)。在本研究中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.89。

然后進(jìn)行集體焦慮測(cè)量（測(cè)量工具同研究2， 在本實(shí)驗(yàn)中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.92）和親社會(huì)傾向測(cè)量（測(cè)量工具同研究2， 本實(shí)驗(yàn)中該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.89）。測(cè)量條目中穿插有注意檢查題目， 最后填寫人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。

5.3""結(jié)果

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的感知機(jī)器人威脅（M"= 4.09， SD"= 1.31， 95% CI [3.86， 4.31]）顯著高于低威脅組（M"= 3.51， SD"= 1.32， 95% CI [3.28， 3.73]）， F（1， 268） = 13.16， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.47， 90% CI [0.014， 0.093]， 表明操縱有效。

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的集體焦慮（M"= 3.15， SD"= 1.32， 95% CI [2.93， 3.37]）顯著高于低威脅組（M"= 2.84， SD"= 1.26， 95% CI [2.62， 3.06]）， F（1， 268） = 4.01， p"= 0.046， η2 p"= 0.02， 90% CI [0.000， 0.055]。

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的親社會(huì)傾向（M"= 5.20， SD"= 0.96， 95% CI [5.04， 5.37]）顯著低于低威脅組（M"= 5.44， SD"= 0.73， 95% CI [5.32， 5.57]）， F（1， 268） = 5.21， p"= 0.023， η2 p"= 0.02， 90% CI [0.001， 0.054]。相關(guān)分析結(jié)果表明， 感知機(jī)器人威脅程度（低威脅組"= 0， 高威脅組"= 1）與集體焦慮呈顯著正相關(guān)（r"= 0.12， p"= 0.046）， 與親社會(huì)傾向呈顯著負(fù)相關(guān)（r"= ?0.14， p"= 0.023）， 集體焦慮與親社會(huì)傾向呈顯著負(fù)相關(guān)（r_控制"= ?0.39， p"lt; 0.001）。將感知視頻樂(lè)趣作為控制變量進(jìn)行協(xié)方差分析， 結(jié)果表明高威脅組的親社會(huì)傾向仍然低于低威脅組， 差異呈邊緣顯著， F（1， 267） = 3.58， p"= 0.059， η2 p"= 0.01。

為了驗(yàn)證集體焦慮是否在感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響中起中介作用， 使用SPSS的PROCESS 程序進(jìn)行偏差校正的Bootstrap檢驗(yàn)（Hayes et al.， 2013）， 選擇模型4， 反復(fù)抽樣5000次。在95%的置信區(qū)間下， 將感知機(jī)器人威脅作為自變量（低威脅組"= 0， 高威脅組"= 1）， 將親社會(huì)傾向作為因變量， 將集體焦慮作為中介變量， 做中介效應(yīng)分析。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的置信區(qū)間不包含0， 因此集體焦慮中介了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.08， SE"= 0.04， 95% CI [?0.178， ?0.004]）， 在控制了集體焦慮后， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的直接影響不再顯著（直接效應(yīng)"= ?0.16， SE"= 0.10， 95% CI [?0.348， 0.033]）， 說(shuō)明集體焦慮起完全中介作用。以上結(jié)果表明， 感知機(jī)器人威脅會(huì)降低親社會(huì)傾向， 這是由于感知機(jī)器人威脅會(huì)增強(qiáng)人們的集體焦慮， 進(jìn)而使人更不傾向于做出親社會(huì)行為。

5.4""討論

研究3通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究的方式支持了感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向的因果效應(yīng)， 也再次支持了集體焦慮的中介作用。但感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響也可能受到其他可能中介的影響， 如泛人類主義（Jackson et al.， 2020）、工作不安全感/事業(yè)焦慮（Yam et al.， 2023）和負(fù)面情緒（Yam et al.， 2023）。因此， 研究4將檢驗(yàn)其他可能中介的影響。

6 "研究4： 排除其它中介機(jī)制

為了進(jìn)一步增強(qiáng)研究3實(shí)驗(yàn)結(jié)果的魯棒性， 研究4更換了自變量的操縱方式和因變量的測(cè)量方式， 并且加入了其它可能中介變量的測(cè)量， 以期再次驗(yàn)證集體焦慮的中介作用。研究4測(cè)量了泛人類主義、工作不安全感/事業(yè)焦慮和負(fù)面情緒（Yam et al.， 2023）。泛人類主義是指人們感知到的與所有其他人類群體的親近關(guān)系， 無(wú)論種族、宗教或國(guó)籍， 以往研究發(fā)現(xiàn)， 機(jī)器人凸顯通過(guò)泛人類主義減少群體間偏見（Jackson et al.， 2020）。工作不安全感/失業(yè)焦慮指員工對(duì)其工作和職業(yè)未來(lái)的穩(wěn)定性和安全性感到擔(dān)憂或不安， 以往研究發(fā)現(xiàn)， 工作中接觸機(jī)器人通過(guò)工作不安全感增加員工的工作倦怠與職場(chǎng)不文明行為（Yam et al.， 2023）。

6.1""被試

本研究通過(guò)軟件G*Power 3.1來(lái)確定所需樣本量， 取中等效應(yīng)量f"= 0.2， 顯著性水平α = 0.05， 單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)需要共266名被試才能達(dá)到90%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在Credamo平臺(tái)實(shí)時(shí)剔除沒(méi)有通過(guò)注意檢查的被試數(shù)據(jù)并滾動(dòng)采集， 剩余有效數(shù)據(jù)共270人。被試平均年齡為29.99歲（SD"= 7.48）， 女性197名（占73.0%）。所有被試在實(shí)驗(yàn)開始之前均仔細(xì)閱讀了實(shí)驗(yàn)說(shuō)明并知情同意， 有效數(shù)據(jù)被試在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后獲得一定實(shí)驗(yàn)報(bào)酬。

6.2""程序

本研究為單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)， 被試被隨機(jī)分配到機(jī)器人威脅組或?qū)φ战M， 在最終有效被試中， 威脅組和對(duì)照組分別135人。為了對(duì)感知機(jī)器人威脅程度進(jìn)行操縱， 被試首先被要求根據(jù)一段指導(dǎo)語(yǔ)進(jìn)行寫作（許麗穎"等， 2024）， 其中威脅組的指導(dǎo)語(yǔ)如下：

“隨著人工智能的飛速發(fā)展， 機(jī)器人將會(huì)給人類帶來(lái)許多潛在威脅（如失業(yè)、不安全、挑戰(zhàn)人類本質(zhì)等）。請(qǐng)想象并描述你現(xiàn)在或?qū)?lái)可能面臨的機(jī)器人威脅， 以及被威脅之后你將會(huì)面臨的情況（不少于100字）。”

對(duì)照組的指導(dǎo)語(yǔ)如下：

“隨著人工智能的飛速發(fā)展， 機(jī)器人將會(huì)協(xié)助人類進(jìn)行許多社會(huì)活動(dòng)（如送餐服務(wù)、物流運(yùn)輸、教育輔助等）。請(qǐng)想象并描述一個(gè)未來(lái)機(jī)器人協(xié)助人類的場(chǎng)景（不少于100字）?！?/p>

被試在完成寫作任務(wù)后填寫了感知機(jī)器人威脅量表（感知機(jī)器人威脅的測(cè)量同研究2， 在本實(shí)驗(yàn)中， 現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.87， 認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.90， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.93）作為操縱檢查。

然后進(jìn)行可能中介變量的測(cè)量。集體焦慮的測(cè)量同研究2， 在本實(shí)驗(yàn)中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.90。對(duì)泛人類主義的測(cè)量采用McFarland等（2012）編制的泛人類主義量表： 呈現(xiàn)給被試5組圖形， 每組圖形都有兩個(gè)圓圈， 但圓圈的重疊程度各不相同; 其中一個(gè)圓圈代表“我”， 另一個(gè)圓圈則代表“人類”; 被試需要選擇最能代表他們?nèi)绾慰创麄冏陨砼c整個(gè)人類群體之間關(guān)系的圖形; 例如， 選擇兩個(gè)完全獨(dú)立的圓圈表示被試認(rèn)為自身與作為一個(gè)整體的人類隔絕， 而選擇兩個(gè)完全重疊的圓圈則表示被試與所有其他人類的極度親密。對(duì)工作不安全感/事業(yè)焦慮的測(cè)量采用Yam等人（2023）的量表， 該量表包括3個(gè)條目： （1）我覺(jué)得我很快會(huì)失去我的工作; （2）我對(duì)我的工作前景感到不安; （3）我覺(jué)得我可能在不久的將來(lái)失去工作。量表使用Likert 7點(diǎn)計(jì)分， 1為完全不同意， 7為完全同意。得分越高表明工作不安全感/事業(yè)焦慮越強(qiáng)。在本研究中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.90。對(duì)負(fù)面情感的測(cè)量包括6個(gè)條目： （1）害怕; （2）沮喪; （3）焦慮; （4）恐懼; （5）憂慮; （6）生氣。量表使用Likert 7點(diǎn)計(jì)分， 1為完全沒(méi)有， 7為非常強(qiáng)烈， 得分越高表明負(fù)面情感越強(qiáng)。在本研究中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.92。

接下來(lái)測(cè)量被試的親社會(huì)傾向， 本研究的親社會(huì)傾向測(cè)量采用Touré-Tillery和Light （2018）的場(chǎng)景測(cè)量量表， 被試需要閱讀8個(gè)簡(jiǎn)短場(chǎng)景， 并表明其有多大可能參與描述的行為（1 = 絕對(duì)不會(huì)， 7 = 絕對(duì)會(huì)）， 例如： “你正在赴約路上， 快遲到了， 這時(shí)有人走過(guò)來(lái)問(wèn)你去一個(gè)你知道的地方的路。你會(huì)停下來(lái)給這個(gè)人指路嗎？”。得分越高表明親社會(huì)傾向越強(qiáng)。在本研究中， 全部條目的Cronbach’s α系數(shù)為0.79。中介變量和因變量的測(cè)量條目中穿插有注意檢查題目， 最后填寫人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。

6.3""結(jié)果

單因素方差分析結(jié)果顯示， 威脅組的感知機(jī)器人威脅（M"= 4.83， SD"= 0.97， 95% CI [4.65， 5.01]）顯著高于對(duì)照組（M"= 3.36， SD"= 1.14， 95% CI [3.18， 3.54]）， F（1， 268） = 130.51， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.33， 90% CI [0.254， 0.394]， 表明操縱有效。

單因素方差分析結(jié)果顯示， 威脅組的親社會(huì)傾向（M"= 4.86， SD"= 0.96， 95% CI [4.71， 5.01]）顯著低于對(duì)照組（M"= 5.11， SD"= 0.82， 95% CI [4.95， 5.26]）， F（1， 268） = 5.25， p"= 0.023， η2 p"= 0.02， 90% CI [0.001， 0.054]。相關(guān)分析結(jié)果表明， 感知機(jī)器人威脅程度（對(duì)照組"= 1， 威脅組"= 2）與集體焦慮呈顯著正相關(guān)（r"= 0.40， p"lt; 0.001）， 與親社會(huì)傾向呈顯著負(fù)相關(guān)（r"= ?0.14， p"= 0.023）， 集體焦慮與親社會(huì)傾向呈顯著負(fù)相關(guān)（r_控制"= ?0.39， p"lt; 0.001）。

為了驗(yàn)證集體焦慮是否在感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響中起中介作用， 使用SPSS的PROCESS 程序進(jìn)行偏差校正的Bootstrap檢驗(yàn)（Hayes et al.， 2013）， 選擇模型4， 反復(fù)抽樣5000次。在95%的置信區(qū)間下， 將感知機(jī)器人威脅作為自變量（對(duì)照組"= 1， 威脅組"= 2）， 將親社會(huì)傾向作為因變量， 將集體焦慮作為中介變量， 做中介效應(yīng)分析。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的置信區(qū)間不包含0， 因此集體焦慮中介了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.29， SE"= 0.06， 95% CI [?0.427， ?0.190]）， 在控制了集體焦慮后， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的直接影響不再顯著（直接效應(yīng)"= ?0.04， SE"= 0.11， 95% CI [?0.175， 0.260]）， 說(shuō)明集體焦慮起完全中介作用。以上結(jié)果再次支持了集體焦慮的中介作用， 即感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向是由于增強(qiáng)了人們的集體焦慮。為了排除其它可能中介變量， 用同上方式對(duì)泛人類主義、工作不安全感/事業(yè)焦慮、負(fù)面情感做中介效應(yīng)分析。泛人類主義的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的置信區(qū)間包含0， 因此泛人類主義無(wú)法中介感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.05， SE"= 0.03， 95% CI [?0.132， 0.004]）。工作不安全感的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的置信區(qū)間不包含0， 因此工作不安全感中介了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.13， SE"= 0.05， 95% CI [?0.235， ?0.052]）， 在控制了工作不安全感后， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的直接影響不再顯著（直接效應(yīng)"= ?0.12， SE"= 0.12， 95% CI [?0.344， 0.111]）， 說(shuō)明工作不安全感起完全中介作用。負(fù)面情感的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 95%的置信區(qū)間包含0， 因此負(fù)面情感無(wú)法中介感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響（間接效應(yīng)"= ?0.07， SE"= 0.05， 95% CI [?0.167， 0.019]）。

由于工作不安全感的中介效應(yīng)顯著， 但其間接效應(yīng)（?0.13）小于集體焦慮（?0.29）， 因此其中介的程度比集體焦慮更小。為了進(jìn)一步比較工作不安全感和集體焦慮在感知機(jī)器人威脅和親社會(huì)傾向之間的中介效應(yīng)， 首先， 采用回歸分析方式考察二者的區(qū)別。以親社會(huì)傾向作為因變量， 感知機(jī)器人威脅（第一層）、工作不安全感和集體焦慮（第二層）作為自變量進(jìn)行分層線性回歸， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 集體焦慮對(duì)親社會(huì)傾向的預(yù)測(cè)作用顯著（標(biāo)準(zhǔn)化β = ?0.45， t"= ?5.80， p"lt; 0.001）， 而工作不安全感對(duì)親社會(huì)傾向的預(yù)測(cè)作用不顯著（標(biāo)準(zhǔn)化β = 0.08， t"= 1.02， p"= 0.307）。以親社會(huì)傾向?yàn)橐蜃兞浚?感知機(jī)器人威脅為自變量， 集體焦慮和工作不安全感為中介進(jìn)行路徑分析發(fā)現(xiàn)， 模型中集體焦慮對(duì)親社會(huì)傾向的路徑系數(shù)為?0.325 （SE = 0.044， CR = ?7.421， p lt; 0.001）， 工作不安全感影響親社會(huì)傾向的路徑系數(shù)為0.049 （SE = 0.038， CR = 1.310， p = 0.190）。在同一模型中對(duì)比可見， 工作不安全感對(duì)親社會(huì)傾向的影響比集體焦慮對(duì)親社會(huì)傾向的影響更弱。

6.4""討論

研究4進(jìn)一步支持了感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向的因果效應(yīng)， 也再次支持了集體焦慮的中介作用。此外， 研究4排除了泛人類主義和負(fù)面情感在感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響中的中介作用。雖然以往研究發(fā)現(xiàn)機(jī)器人凸顯可以促進(jìn)人們的泛人類主義（Jackson et al.， 2020）， 但這可能建立在威脅不突出的情況下。然而， 當(dāng)機(jī)器人所帶來(lái)的威脅變得明顯時(shí)， 這種效應(yīng)可能不存在。此外， 研究4發(fā)現(xiàn)工作不安全感也能中介感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 這與以往研究是一致的（Yam et al.， 2023）。

7 "研究5： 內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)作用

研究5通過(guò)對(duì)內(nèi)外群體的操縱探究其在感知機(jī)

器人威脅影響親社會(huì)傾向中的調(diào)節(jié)作用。

7.1""被試

采用G*Power 3.1軟件（Faul et al.， 2007）計(jì)算本實(shí)驗(yàn)所需樣本量， 對(duì)于本實(shí)驗(yàn)適用的雙因素方差分析， 取中等效應(yīng)量f"= 0.2， 顯著性水平α = 0.05， 組數(shù)為4， 要達(dá)到90%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力至少需要359名被試。通過(guò)Credamo平臺(tái)招募被試， 隨機(jī)分配至內(nèi)群體高威脅組、內(nèi)群體低威脅組、外群體高威脅組和外群體低威脅組， 實(shí)時(shí)剔除沒(méi)有通過(guò)注意檢查的被試數(shù)據(jù)并滾動(dòng)采集， 剩余有效數(shù)據(jù)共400名（女性264名）被試年齡在19～60歲（M"= 30.95， SD"= 6.99）之間， 其中每組均為100人。所有被試在實(shí)驗(yàn)開始之前均仔細(xì)閱讀了實(shí)驗(yàn)說(shuō)明并知情同意， 有效數(shù)據(jù)被試在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后獲得一定實(shí)驗(yàn)報(bào)酬。

7.2""程序

實(shí)驗(yàn)5為2 （感知機(jī)器人威脅： 高vs.低） × 2 （內(nèi)外群體： 內(nèi)vs.外）被試間實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)， 所有被試被隨機(jī)分配到4個(gè)組的其中一組。

首先對(duì)被試的感知機(jī)器人威脅水平進(jìn)行操縱， 參考相關(guān)研究（Jackson et al.， 2020; 許麗穎"等， 2024）的操縱材料， 制作了兩張不同的新聞網(wǎng)頁(yè)圖片（如圖1）。在高感知機(jī)器人威脅組， 被試閱讀了一篇名為“機(jī)器人： 取代人類勞動(dòng)力？”的科技新聞， 新聞描述了機(jī)器人將會(huì)搶走人類的工作， 對(duì)人類構(gòu)成真正的威脅。在低感知機(jī)器人威脅組， 被試閱讀了一篇名為“機(jī)器人： 只是一時(shí)流行？”的科技新聞， 文章描述了機(jī)器人搶占人類工作的可能性很小， 不會(huì)對(duì)人類構(gòu)成真正的威脅。兩個(gè)新聞網(wǎng)頁(yè)的布局、新聞的長(zhǎng)度和格式都基本相同。被試看完新聞材料后填寫了機(jī)器人威脅量表作為操縱檢查（測(cè)量同研究2， 在本研究中， 感知機(jī)器人現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.94， 感知機(jī)器人認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.94， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.96）。

接下來(lái)測(cè)量被試對(duì)于內(nèi)群體或外群體成員的親社會(huì)傾向。內(nèi)外群體組的被試都閱讀了以下對(duì)于內(nèi)外群體的概念解釋： “在社會(huì)心理學(xué)中， 內(nèi)群體是指一個(gè)人經(jīng)常參與的或在其間生活、或在其間工作、或在其間進(jìn)行其他活動(dòng)的群體。在群體中的成員會(huì)感到自己與群體的關(guān)系十分密切， 并對(duì)群體有強(qiáng)烈的歸屬感。與其相對(duì)應(yīng)的是外群體， 外群體泛指人們沒(méi)有參與也沒(méi)有歸屬感的群體?！?（Brewer， 1999） 內(nèi)群體組的被試被要求寫下一個(gè)他們認(rèn)為屬于其內(nèi)群體的人的名字， 而外群體組的被試被要求寫下一個(gè)他們認(rèn)為屬于其外群體的人的名字（均為首字母縮寫即可）。然后， 請(qǐng)被試將寫下的人名代入對(duì)于親社會(huì)傾向的測(cè)量（測(cè)量工具同研究2， 本實(shí)驗(yàn)中該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.97）， 例如“幫助需要幫助的他/她（你在上題中所填的人）是很重要的?！辈⑶?， 為了檢驗(yàn)內(nèi)外群體的操縱是否成功， 被試還填寫了內(nèi)外群體測(cè)量， 采用改編后的自我他人相容性量表（Aron et al.， 1992）。被試被呈現(xiàn)7組圖形， 每組圖形都有兩個(gè)圓圈， 但圓圈的重疊程度各不相同。其中一個(gè)圓圈代表“自己”， 另一個(gè)圓圈則代表被試在上題中寫下的“他/她”。被試被要求選擇最能代表他們?nèi)绾慰创麄冏约号c所寫之人之間關(guān)系的圖形， 兩個(gè)圓圈重疊的程度越高， 說(shuō)明被試認(rèn)為他們和所寫之人的關(guān)系越近。

接著進(jìn)行注意檢查， 以上量表中穿插了兩道注意檢查題目， 如“本題請(qǐng)選擇非常同意”。此外， 還對(duì)操縱材料的內(nèi)容進(jìn)行了注意檢查， 題目如下： （1）根據(jù)研究， 現(xiàn)在機(jī)器人占據(jù)的工作崗位比例（1為很大， 2為很?。? （2）根據(jù)這項(xiàng)研究作者的說(shuō)法， 機(jī)器人能力和智能的進(jìn)步所需的時(shí)間將比預(yù)期（1為更長(zhǎng)，"2為更短）。最后， 被試報(bào)告年齡和性別兩項(xiàng)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。

7.3""結(jié)果

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的感知機(jī)器人威脅（M"= 4.93， SD"= 1.33， 95% CI [4.74， 5.11]）顯著高于低威脅組（M"= 2.76， SD"= 1.21， 95% CI [2.59， 2.93]）， F（1， 398） = 292.47， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.42; 內(nèi)群體組的自我他人相容性（M"= 5.49， SD"= 1.12， 95% CI [5.33， 5.65]）顯著高于外群體組（M"= 2.93， SD"= 1.96， 95% CI [2.65， 3.20]）， F（1， 398） = 257.77， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.39， 表明操縱均有效。

以感知機(jī)器人威脅（低威脅組"= 0， 高威脅組"="1）和內(nèi)外群體（內(nèi)群體組"= 0， 外群體組"= 1）作為自變量， 以親社會(huì)傾向作為因變量進(jìn)行方差分析。數(shù)據(jù)結(jié)果表明， 內(nèi)群體組的親社會(huì)傾向評(píng)分（M"="5.80， SD"= 0.69， 95% CI [5.70， 5.90]）顯著高于外群體組（M"= 4.01， SD"= 1.73， 95% CI [3.76， 4.25]）， F（1， 396） = 188.16， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.32， 低威脅組的親社會(huì)傾向評(píng)分（M"= 5.02， SD"= 1.51， 95% CI [4.81， 5.23]）高于高威脅組（M"= 4.78， SD"= 1.67， 95% CI [4.55， 5.02]）， 差異呈邊緣顯著， F（1， 396） = 3.31， p"= 0.070， η2 p"= 0.01， 感知機(jī)器人威脅和內(nèi)外群體的交互作用顯著， F（1， 396） = 3.99， p"= 0.046， η2 p"= 0.01。簡(jiǎn)單效應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)， 在外群體組， 高威脅組的親社會(huì)傾向評(píng)分（M"= 3.76， SD"= 1.71， 95% CI [3.50， 4.01]）顯著低于低威脅組（M"= 4.26， SD"= 1.72， 95% CI [4.00， 4.51]）， F（1， 396） = 7.29， p"= 0.007， η2 p"= 0.02; 在內(nèi)群體組， 高低威脅組的親社會(huì)傾向評(píng)分無(wú)顯著差異， F（1， 396） = 0.02， p"= 0.900， η2 p"lt; 0.001 （見圖2）。

7.4""討論

研究5進(jìn)一步支持了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響。此外， 研究5還支持了內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)作用。對(duì)于外群體成員， 機(jī)器人威脅顯著降低了親社會(huì)傾向， 然而， 機(jī)器人威脅并未提升對(duì)內(nèi)群體成員的親社會(huì)傾向。這可能是因?yàn)槲覀儗?duì)內(nèi)群體的操縱為讓被試寫下一個(gè)屬于內(nèi)群體的名字而非一個(gè)群體， 所以被試可能寫下了自己最親近的人， 從而無(wú)論是否受到機(jī)器人威脅， 都具有很高的親社會(huì)傾向。

8 "研究6： 道德比較傾向的調(diào)節(jié)作用

研究6通過(guò)對(duì)向上和向下道德比較傾向的測(cè)量探究道德比較傾向在感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向中的調(diào)節(jié)作用。

8.1""被試

本研究通過(guò)軟件G*Power 3.1來(lái)確定所需樣本量， 取中等效應(yīng)量f"= 0.2， 顯著性水平α = 0.05， 單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)需要共266名被試才能達(dá)到90%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力?？紤]到可能會(huì)有被試無(wú)法完成實(shí)驗(yàn)或沒(méi)有通過(guò)注意檢查， 在Credamo平臺(tái)上共計(jì)招募了297名被試。其中27名被試沒(méi)有通過(guò)注意檢查， 最終被試量為270人。被試平均年齡為32.62歲（SD"= 8.79）， 女性155名（占57.4%）。

8.2""程序

本研究為單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)， 被試被隨機(jī)分配到高威脅組和低威脅組， 在最終有效被試中， 高威脅組和低威脅組的被試均為135人。對(duì)于感知機(jī)器人威脅的操縱方式同研究5。被試看完新聞材料后填寫了機(jī)器人威脅量表作為操縱檢查（測(cè)量同研究2， 在本研究中， 感知機(jī)器人現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.95， 感知機(jī)器人認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.95， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.97）。

接下來(lái)， 依次測(cè)量了被試的親社會(huì)傾向（測(cè)量工具同研究2， 本實(shí)驗(yàn)中該量表的Cronbach’s α系數(shù)為0.82）和道德比較傾向。對(duì)道德比較傾向的測(cè)量采用Fleischmann等人（2021）的道德比較傾向問(wèn)卷， 該問(wèn)卷包括6個(gè)小故事， 其中有三個(gè)故事是測(cè)量向上道德比較傾向： （1）給奶奶驚喜; （2）幫助無(wú)家可歸的年輕人; （3）在醫(yī)院做志愿者。另外三個(gè)故事是測(cè)量向下道德比較傾向： （1）考試作弊; （2）欺騙妻子; （3）對(duì)朋友撒謊。對(duì)被試以隨機(jī)順序呈現(xiàn)6個(gè)小故事的標(biāo)題， 然后請(qǐng)被試選擇他們對(duì)這些小故事感興趣的程度。測(cè)量采用Likert 7點(diǎn)量表， 1為一點(diǎn)也不感興趣， 7為非常感興趣。將測(cè)量向下道德比較傾向的三個(gè)條目反向計(jì)分， 問(wèn)卷得分越高表明越傾向于向上道德比較， 得分越低表明越傾向于向下道德比較。本研究中該問(wèn)卷的Cronbach’s α系數(shù)為0.80。最后， 被試進(jìn)行了注意檢查（同研究3）并報(bào)告了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息。

8.3""結(jié)果

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的感知機(jī)器人威脅（M"= 5.14， SD"= 1.29， 95% CI [4.92， 5.36]）顯著高于低威脅組（Mnbsp;= 2.68， SD"= 1.26， 95% CI [2.46， 2.89]）， F（1， 268） = 251.53， p"lt; 0.001， η2 p"= 0.48， 表明操縱有效。高威脅組的親社會(huì)傾向（M"= 5.60， SD"= 0.79， 95% CI [5.47， 5.74]）顯著低于低威脅組（M"= 5.79， SD"= 0.64， 95% CI [5.68， 5.90]）， F（1， 268） = 4.82， p"= 0.029， η2 p"= 0.02。

以親社會(huì)傾向?yàn)橐蜃兞靠疾旄兄獧C(jī)器人威脅（低威脅組"= ?1， 高威脅組"= 1）與道德比較傾向的交互作用， 結(jié)果表明感知機(jī)器人威脅和道德比較傾向?qū)τH社會(huì)傾向存在邊緣顯著的交互作用（b"= 0.07， SE"= 0.04， t = 1.89， p"= 0.060）， 高威脅組的親社會(huì)傾向低于低威脅組（b"= ?0.12， SE"= 0.04， t = ?3.47， p"= 0.001）， 向上道德比較傾向越強(qiáng)， 親社會(huì)傾向越強(qiáng)（b"= 0.44， SE"= 0.04， t = 11.76， p"lt; 0.001）， 模型的ΔR²= 0.01， F （1， 266） = 3.56， p"= 0.060。交互作用圖3所示， 簡(jiǎn)單斜率分析結(jié)果表明， 在向下道德比較傾向較強(qiáng)的條件下， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響顯著（b"= ?0.19， SE"= 0.05， t"= ?3.79， p"lt; 0.001）; 而在向上道德比較傾向較強(qiáng)的條件下， 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響不顯著（b"= ?0.06， SE"= 0.05， t"= ?1.12， p"= 0.266）。

圖3 "道德比較傾向的調(diào)節(jié)作用

8.4""討論

研究6進(jìn)一步支持了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的負(fù)向影響。此外， 研究6還部分發(fā)現(xiàn)了道德比較傾向的調(diào)節(jié)作用， 機(jī)器人威脅顯著降低了道德下行比較者的親社會(huì)傾向， 但并不會(huì)影響道德上行比較者的親社會(huì)傾向。雖然研究1～6都發(fā)現(xiàn)了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 以及研究4驗(yàn)證了感知機(jī)器人威脅對(duì)自我報(bào)告的親社會(huì)行為的影響， 但可能存在自我報(bào)告的偏差。因此， 研究7旨在進(jìn)一步探討感知機(jī)器人威脅對(duì)真實(shí)親社會(huì)行為的影響。

9 "研究7： 感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)行為的影響（實(shí)驗(yàn)）

研究7以實(shí)地調(diào)查的方式探討感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)行為的影響。

9.1""被試

本研究在一所知名大學(xué)中實(shí)地采集數(shù)據(jù)。研究共招募164名被試， 其中3名被試未通過(guò)注意檢查， 最終樣本量為161人。被試平均年齡為20.52歲（SD"= 1.68）， 女性83名（占51.6%）。所有被試自愿參加實(shí)驗(yàn)并知情同意。

9.2""程序

本研究為單因素兩水平被試間設(shè)計(jì)， 被試被隨機(jī)分配到機(jī)器人威脅組或?qū)φ战M。為了對(duì)感知機(jī)器人威脅程度進(jìn)行操縱， 被試首先被要求根據(jù)一段指導(dǎo)語(yǔ)進(jìn)行寫作（許麗穎"等， 2024）， 研究范式同研究4。

被試在完成寫作任務(wù)后填寫了感知機(jī)器人威脅量表（感知機(jī)器人威脅的測(cè)量同研究2， 在本實(shí)驗(yàn)中， 現(xiàn)實(shí)威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.65， 認(rèn)同威脅維度的Cronbach’s α系數(shù)為0.75， 全部項(xiàng)目的Cronbach’s α系數(shù)為0.79）作為操縱檢查。

然后， 親社會(huì)行為的測(cè)量參照Gaesser等（2020）的范式， 要求被試給需要幫助的人寫一封鼓勵(lì)信， 以信的字?jǐn)?shù)作為親社會(huì)行為的測(cè)量。指導(dǎo)語(yǔ)如下：

“在偏遠(yuǎn)貧困地區(qū)， 許多孩子都面臨著嚴(yán)峻的求學(xué)困難。由于各種原因， 如交通不便、學(xué)校資源匱乏、家庭貧困等， 他們可能很難獲得良好的教育機(jī)會(huì)， 甚至無(wú)法完成基本的學(xué)業(yè)。除了求學(xué)方面的困境， 他們還可能面臨著心理上的壓力和掙扎， 感到孤獨(dú)與焦慮、自卑與自我懷疑。

在這樣的困境中， 這些孩子更加需要外界的關(guān)懷和支持。因此， 我們邀請(qǐng)你給偏遠(yuǎn)貧困地區(qū)的孩子寫一封鼓勵(lì)信， 這封信將給他們帶來(lái)鼓勵(lì)和希望， 也將展現(xiàn)你的善心與溫暖。你可以分享一些鼓勵(lì)的話語(yǔ)， 或者講述你自己或身邊人的學(xué)習(xí)經(jīng)歷和成長(zhǎng)故事， 希望能夠激勵(lì)這些孩子堅(jiān)持努力、追求夢(mèng)想。你的鼓勵(lì)信將是給他們帶來(lái)鼓勵(lì)和希望的重要一步， 感謝你的參與和支持?。ㄗ?jǐn)?shù)不限）”

最后， 收集了被試的性別和年齡兩項(xiàng)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量。

9.3""結(jié)果

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的感知機(jī)器人威脅（M"= 4.20， SD"= 0.89， 95% CI [4.02， 4.38]）顯著高于低威脅組（M"= 3.88， SD"= 0.82， 95% CI [3.68， 4.07]）， F（1， 159） = 5.65， p"= 0.019， η2 p"= 0.34， 表明操縱有效。

單因素方差分析結(jié)果顯示， 高威脅組的鼓勵(lì)信字?jǐn)?shù)（M"= 71.74， SD"= 122.52， 95% CI [39.32， 104.15]）顯著低于低威脅組（M"= 121.09， SD"= 182.67， 95% CI [85.97， 156.24]）， F（1， 159） = 4.16，""p"= 0.043， η2 p"= 0.25。即高威脅組的親社會(huì)行為顯著低于低威脅組。高威脅組的擬人化傾向（M"= 4.33， SD"= 1.22， 95% CI [4.08， 4.59]）與低威脅組（M"= 4.39， SD"= 1.16， 95% CI [4.12， 4.67]）沒(méi)有顯著差異， F（1， 159） = 0.10， p"= 0.756， η2 p"= 0.00。高威脅組對(duì)機(jī)器人的能動(dòng)性感知（M"= 4.62， SD"= 1.05， 95% CI [4.40， 4.85]）與低威脅組（M"= 4.39， SD"= 1.09， 95% CI [4.15， 4.64]）沒(méi)有顯著差異， F（1， 159） = 1.90， p"= 0.170， η2 p"= 0.01。高威脅組對(duì)機(jī)器人的體驗(yàn)性感知（M"= 2.13， SD"= 1.21， 95% CI [1.88， 2.39]）與低威脅組（M"= 2.20， SD"= 1.16， 95% CI [1.93， 2.48]）也沒(méi)有顯著差異， F（1， 159） = 0.13， p"= 0.715， η2 p"= 0.00。將擬人化傾向、感知能動(dòng)性和感知體驗(yàn)性作為控制變量進(jìn)行協(xié)方差分析， 結(jié)果表明高威脅組的親社會(huì)行為仍然低于低威脅組， 差異呈邊緣顯著， F（1， 156） ="3.46， p"= 0.065， η2 p"= 0.02， 說(shuō)明感知機(jī)器人威脅減少親社會(huì)行為。

9.4""討論

研究7以實(shí)地調(diào)查的方式進(jìn)一步支持了感知機(jī)器人威脅不僅降低自我報(bào)告的親社會(huì)傾向， 也減少真實(shí)的親社會(huì)行為。

10 "總討論

通過(guò)8個(gè)遞進(jìn)研究， 我們發(fā)現(xiàn)了感知機(jī)器人威脅會(huì)降低人們的親社會(huì)傾向， 這一結(jié)論無(wú)論是在大規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)家層面的對(duì)應(yīng)（研究1a， 1b）上， 還是相關(guān)（研究2）及實(shí)驗(yàn)（研究3?7）中均得到了檢驗(yàn)。并且， 這種效應(yīng)受到內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)， 即雖然感知機(jī)器人威脅會(huì)降低人們的親社會(huì)傾向， 但這主要發(fā)生在外群體成員上， 而若是面對(duì)內(nèi)群體成員則此效應(yīng)會(huì)減弱（研究5）。同時(shí)， 道德比較的方向也會(huì)調(diào)節(jié)此效應(yīng)， 對(duì)于傾向于進(jìn)行下行道德比較的人來(lái)說(shuō)， 感知機(jī)器人威脅會(huì)降低親社會(huì)傾向; 但對(duì)于傾向于上行道德比較者來(lái)說(shuō)， 這種影響則不顯著（研究6）。此外， 我們還發(fā)現(xiàn)感知機(jī)器人威脅也會(huì)影響真實(shí)的親社會(huì)行為（研究7）。

本文的主要研究結(jié)果回應(yīng)了機(jī)器人進(jìn)入人類社會(huì)， 尤其是對(duì)人們?cè)斐赏{會(huì)如何影響人際關(guān)系的爭(zhēng)議。首先， 我們發(fā)現(xiàn)感知機(jī)器人威脅會(huì)降低人們的親社會(huì)傾向， 這為以往研究所發(fā)現(xiàn)的感知機(jī)器人威脅會(huì)產(chǎn)生消極人際后果提供了新證據(jù)， 也為豐富機(jī)器人群際威脅理論的人際后效研究提供了新視角。機(jī)器人威脅會(huì)導(dǎo)致人機(jī)關(guān)系的惡化幾乎已成共識(shí)， 學(xué)者們從負(fù)面態(tài)度和使用傾向（Huang et al.， 2021）、信任（Lin et al.， 2022）、對(duì)后續(xù)研發(fā)投入的支持（Yogeeswaran et al.， 2016）等不同角度均得到了趨于一致的結(jié)論。然而， 關(guān)于感知機(jī)器人威脅對(duì)人際關(guān)系的影響究竟是好是壞仍未達(dá)成一致。持樂(lè)觀態(tài)度的學(xué)者認(rèn)為機(jī)器人的凸顯會(huì)強(qiáng)化人類共同身份， 從而帶來(lái)減少偏見的積極人際后果（Jackson et al.， 2020）。但似乎更多研究證據(jù)發(fā)現(xiàn)的則是消極后果， 如在同一文章中作者也提到從37個(gè)國(guó)家收集的數(shù)據(jù)表明， 在過(guò)去42年里， 自動(dòng)化發(fā)展最快的國(guó)家對(duì)外群體的外顯偏見也有所增加（Jackson et al.， 2020）; 也有研究發(fā)現(xiàn)人們對(duì)自動(dòng)化興起的擔(dān)憂會(huì)導(dǎo)致對(duì)移民的負(fù)面態(tài)度和歧視行為（Gamez-Djokic amp; Waytz， 2020）， 工作場(chǎng)所機(jī)器人的威脅也會(huì)增加人們對(duì)同事的不文明行為（Yam et al.， 2023）和物化（許麗穎"等， 2024）。本文聚焦于親社會(huì)傾向這一人際關(guān)系中的關(guān)鍵變量， 不僅為機(jī)器人群際威脅理論的人際后效研究提供了重要視角， 也直接回應(yīng)了感知機(jī)器人威脅對(duì)人際關(guān)系影響的理論和現(xiàn)實(shí)爭(zhēng)議。

其次， 本文發(fā)現(xiàn)集體焦慮是感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向的中介機(jī)制， 這不僅為感知機(jī)器人威脅的消極人際后果提供了新的理論解釋， 也進(jìn)一步拓寬了集體焦慮后效的研究領(lǐng)域。以往研究對(duì)感知機(jī)器人威脅的人際影響研究多從不安全感（如Gamez-Djokic amp; Waytz， 2020; Im et al.， 2019）、控制補(bǔ)償（許麗穎"等， 2024）等個(gè)體視角進(jìn)行解釋， 而我們的研究則選取了集體焦慮這個(gè)群體變量， 為解釋感知機(jī)器人威脅為何會(huì)導(dǎo)致消極人際結(jié)果提供了群體視角的解釋。此外， 關(guān)于集體焦慮的研究大多局限于人類群體， 且其產(chǎn)生的人際后果也具有正反兩面性（Wohl et al.， 2012）。本文則將集體焦慮的研究延展至人工智能領(lǐng)域， 發(fā)現(xiàn)機(jī)器人威脅也會(huì)引發(fā)人們的集體焦慮， 拓展了集體焦慮研究的邊界。此外， 本研究發(fā)現(xiàn)， 這種集體焦慮并未提升親社會(huì)傾向， 而是會(huì)降低人們的親社會(huì)傾向。一種可能的解釋是， 雖然機(jī)器人威脅引發(fā)了集體焦慮， 但并未使人類團(tuán)結(jié)在一起， 而是觸發(fā)了面對(duì)共同威脅時(shí)的“替罪羊”心態(tài)（Brewer， 1999）。另一種可能的解釋是， 當(dāng)人們面對(duì)外部的共同威脅而產(chǎn)生集體焦慮時(shí)， 通常會(huì)通過(guò)對(duì)抗外群體來(lái)保護(hù)內(nèi)群體利益。但當(dāng)外部威脅來(lái)自機(jī)器人時(shí)， 人們并未將機(jī)器人視為同人類一樣具有完全心智的行為主體（Gray et al.， 2007）， 因此也無(wú)法完全將其視為外群體對(duì)抗， 而仍在人類中區(qū)分外群體并進(jìn)行消極人際互動(dòng)。最后， 由于對(duì)感知機(jī)器人威脅可能的負(fù)面人際后果及其心理機(jī)制的發(fā)現(xiàn)， 本研究在實(shí)踐上也具有在人工智能時(shí)代下的前瞻性警示作用。

同時(shí)， 本文還發(fā)現(xiàn)了內(nèi)外群體和道德比較傾向在感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向中的調(diào)節(jié)作用。首先， 內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)作用或許可以為解釋以往研究的分歧提供新的思路。如先前研究之所以會(huì)發(fā)現(xiàn)機(jī)器人會(huì)降低群體間偏見， 是因?yàn)槿藗儗C(jī)器人視為外群體， 而將所有人都看作內(nèi)群體， 因此機(jī)器人所造成的積極抑或消極人際結(jié)果實(shí)際上是由于人心之群體劃分所致（Jackson et al.， 2020）。如果按照此正面效應(yīng)的邏輯推斷， 則感知機(jī)器人威脅也應(yīng)該增加而非降低親社會(huì)傾向， 因?yàn)槿魧⑺腥丝醋饕粋€(gè)內(nèi)群體， 我們應(yīng)該會(huì)更多幫助內(nèi)群體成員， 但為何我們研究的結(jié)果卻恰恰相反呢？這可能有兩方面的原因， 一方面先前研究所探索的變量為機(jī)器人凸顯而非威脅（Jackson et al.， 2020）， 凸顯并不一定會(huì)造成諸如威脅這種負(fù)面感知， 且在程度上也會(huì)有所差異， 這可能是造成結(jié)果迥異的原因之一; 另一方面感知機(jī)器人威脅會(huì)造成一種集體焦慮， 這一過(guò)程抽象且解釋水平高， 它并不依賴具體情境而產(chǎn)生情緒狀態(tài)， 但人們?cè)谧鲇H社會(huì)傾向的判斷時(shí)， 則是一種較低解釋水平且具體化情境的判斷， 當(dāng)人們被問(wèn)到幫助他人意愿的問(wèn)題時(shí)， 人們可能已經(jīng)在一定程度上將“他人”視為了外群體（Peng et al.， 1997）， 這導(dǎo)致人們雖然會(huì)在感受到集體焦慮時(shí)將整個(gè)人類看作整體， 但在考慮幫助他人的問(wèn)題時(shí)又很快將“他人”視為外群體。正如研究5中我們發(fā)現(xiàn)， 一旦明晰內(nèi)外群體的劃分， 感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向的效應(yīng)就不會(huì)在內(nèi)群體中出現(xiàn)。但我們并未觀察到感知機(jī)器人威脅對(duì)內(nèi)群體成員親社會(huì)傾向的提升影響。一種可能的解釋是我們對(duì)內(nèi)群體的操縱為讓被試寫下一個(gè)屬于內(nèi)群體的名字而非一個(gè)群體， 所以被試可能寫下了自己最親近的人， 從而無(wú)論是否受到機(jī)器人威脅， 都具有很高的親社會(huì)傾向。而如果讓被試寫下一個(gè)所屬的群體， 可能就會(huì)得到不同的結(jié)果。因?yàn)獒槍?duì)最親近的人， 即使在沒(méi)有受到機(jī)器人威脅的情況下， 親社會(huì)傾向已經(jīng)較高; 但是對(duì)于所屬內(nèi)群體而言， 在沒(méi)有威脅的情況下， 這種內(nèi)群體依戀與偏好并不是特別突出， 而在受到威脅時(shí)， 內(nèi)群體意識(shí)才會(huì)更加凸顯（Brewer， 1999， p. 431; Sherif， 1966; Sumner， 1906）。未來(lái)研究可以檢驗(yàn)感知機(jī)器人威脅對(duì)內(nèi)群體親社會(huì)傾向的影響是否在個(gè)體層面和群體層面存在差異。

其次， 本研究也在不同理論水平上探索了機(jī)器人威脅導(dǎo)致親社會(huì)行為傾向減少的邊界。內(nèi)外群體是一種橫向群體比較， 而道德比較則是一種典型的縱向自我比較。研究6發(fā)現(xiàn)， 感知機(jī)器人威脅會(huì)降低親社會(huì)傾向只對(duì)傾向于進(jìn)行下行道德比較者有效， 而對(duì)上行比較者無(wú)效。這一結(jié)果出現(xiàn)的原因是進(jìn)行下行道德比較會(huì)產(chǎn)生道德許可， 從而允許自己放縱而做出一些不道德行為（Merritt et al.， 2010）。當(dāng)然， 除了這一解釋路徑以外， 這一研究結(jié)果或許也與向下比較時(shí)所造成的動(dòng)機(jī)水平下降有關(guān)。先前研究表明， 與更高的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較（即向上比較）能夠形成一種激勵(lì)作用， 從而提升人們繼續(xù)努力的動(dòng)機(jī)水平（Diel amp; Hofmann， 2019）; 而與更低的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較（即向下比較）則會(huì)讓人們滿足于已有的進(jìn)展， 從而降低人們進(jìn)一步努力的動(dòng)機(jī)水平， 這一過(guò)程被稱為下滑（coasting） （Fulford et al.， 2010）。下滑雖然在一定程度上能夠增強(qiáng)自尊， 但卻并不會(huì)激勵(lì)人們繼續(xù)做出積極主動(dòng)的行為， 反而還會(huì)減少人們做出包括親社會(huì)行為在內(nèi)的積極行為的動(dòng)機(jī)（Diel et al.， 2021）。因此， 向下比較所造成的下滑也可能是導(dǎo)致感知機(jī)器人威脅降低親社會(huì)傾向這一效應(yīng)在下行道德比較者中尤為顯著的可能原因。從實(shí)踐角度而言， 我們對(duì)于內(nèi)外群體和道德比較傾向這兩個(gè)調(diào)節(jié)變量的發(fā)現(xiàn)， 對(duì)于在現(xiàn)實(shí)生活中如何預(yù)防或削弱感知機(jī)器人威脅會(huì)造成的負(fù)面人際后果具有借鑒意義， 例如可以通過(guò)對(duì)人們內(nèi)外群體劃分和道德比較傾向的干預(yù)達(dá)到弱化消極后果的作用。

當(dāng)然， 盡管本文通過(guò)系列研究對(duì)感知機(jī)器人威脅影響親社會(huì)傾向的效應(yīng)及其內(nèi)在機(jī)制和邊界條件進(jìn)行了有益探索， 但仍存在一定的局限性， 有待未來(lái)繼續(xù)探究。首先， 根據(jù)實(shí)驗(yàn)因果鏈方法的邏輯， 必須進(jìn)一步操縱中介變量（即集體威脅）， 以檢驗(yàn)其對(duì)因變量（即親社會(huì)傾向）的影響（Spencer et al.， 2005; Yang et al.， 2024）。未來(lái)的研究應(yīng)探索合適的實(shí)驗(yàn)范式， 以操縱集體威脅并驗(yàn)證其對(duì)親社會(huì)傾向的影響。第二， 本研究主要考察了機(jī)器人威脅對(duì)外群體的親社會(huì)態(tài)度和行為， 未來(lái)研究應(yīng)更多考慮機(jī)器人威脅對(duì)內(nèi)群體親社會(huì)行為的影響， 探究機(jī)器人威脅是否會(huì)對(duì)內(nèi)群體產(chǎn)生建設(shè)性影響。第三， 本文探討了感知機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響， 但對(duì)機(jī)器人威脅的兩個(gè)維度沒(méi)有進(jìn)行深入剖析。感知機(jī)器人威脅分為現(xiàn)實(shí)威脅和認(rèn)同威脅兩個(gè)維度， 雖然這兩個(gè)維度總是高度相關(guān)， 且都會(huì)導(dǎo)致對(duì)機(jī)器人的負(fù)面態(tài)度（如Z?otowski et al.， 2017）， 但二者的影響可能存在一定差異， 如認(rèn)同威脅更能預(yù)測(cè)人們對(duì)機(jī)器人的負(fù)面態(tài)度（Huang et al.， 2021）和職場(chǎng)物化（許麗穎"等， 2024）。因此， 未來(lái)研究可以對(duì)感知機(jī)器人威脅的兩個(gè)維度進(jìn)行區(qū)分研究， 探索現(xiàn)實(shí)威脅和認(rèn)同威脅對(duì)親社會(huì)傾向的影響是否存在差異。第四， 本文對(duì)親社會(huì)的研究雖然在國(guó)家層面上涉及到了具體親社會(huì)行為， 但在個(gè)體水平上仍主要探討親社會(huì)傾向。雖然親社會(huì)傾向?qū)τ谟H社會(huì)行為有顯著的預(yù)測(cè)作用， 但傾向終究不是行為， 并且親社會(huì)行為也分為助人、合作、慈善捐贈(zèng)、志愿服務(wù)等諸多種類（Penner et al.， 2005）， 因此后續(xù)研究可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)等方式對(duì)于不同的親社會(huì)行為進(jìn)行探究， 進(jìn)一步驗(yàn)證感知機(jī)器人威脅與實(shí)際親社會(huì)行為之間的關(guān)聯(lián)。最后， 本研究發(fā)現(xiàn)了機(jī)器人威脅通過(guò)集體焦慮負(fù)面地影響了人際互動(dòng)， 即降低了人們的親社會(huì)傾向。而以往研究發(fā)現(xiàn)， 集體焦慮也可能促進(jìn)群體間的團(tuán)結(jié)。未來(lái)研究可進(jìn)一步探索機(jī)器人威脅的何種性質(zhì)使其產(chǎn)生的集體威脅降低人們的親社會(huì)性， 以及是否存在可逆轉(zhuǎn)機(jī)器人威脅對(duì)親社會(huì)負(fù)面影響的因素（如威脅程度、是否損害個(gè)人利益、資源稀缺性等）。

11 "結(jié)論

本研究主要結(jié)論如下： 第一， 感知機(jī)器人威脅會(huì)降低親社會(huì)傾向; 第二， 此效應(yīng)受到集體焦慮的中介， 即感知機(jī)器人威脅會(huì)增加集體焦慮， 從而降低親社會(huì)傾向; 第三， 此效應(yīng)受到內(nèi)外群體的調(diào)節(jié)， 即感知機(jī)器人威脅主要會(huì)降低對(duì)于外群體成員的親社會(huì)傾向; 第四， 此效應(yīng)受到道德比較傾向的調(diào)節(jié)， 即感知機(jī)器人威脅主要會(huì)降低下行道德比較者的親社會(huì)傾向。

參""考""文""獻(xiàn)

Adler， N. E.， Epel， E. S.， Castellazzo， G.， amp; Ickovics， J. R. （2000）. Relationship of subjective and objective social status with psychological and physiological functioning： Preliminary data in healthy white women. Health Psychology， 19（6）， 586?592.

Agarwat， R.， amp; Karahanna， E. （2000）. Time flies when you're having fun： Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly， 24（4）， 665? 694.

Agrawal， A.， Gans， J.， amp; Goldfarb， A. （2019）. The economics of artificial intelligence： An agenda. Chicago and London： The University of Chicago Press.

Andrighetto， L.， Vezzali， L.， Bergamini， G.， Nadi， C.， amp; Giovannini， D. （2016）. Inside the earthquake： Perceived disaster exposure and helping intentions among Italian and immigrant victims of the 2012 Italian earthquakes. Group Processes and Intergroup Relations， 19（6）， 753?768.

Aron， A.， Aron， E. N.， amp; Smollan， D. （1992）. Inclusion of Other in the Self Scale and the structure of interpersonal closeness. Journal of Personality and Social Psychology， 63（4）， 596?612.

Asimov， I. （1950）. I， Robot."New York： Gnome Press.

Bai， M.， Zhang， H.， Zhang， J.， Jiang， Y.， amp; Xu， J. （2025）. Challenging or threatening？ The double-edged sword effect of intelligent technology awareness on accountants’ unethical decision-making. Journal of Business Ethics， 197， 159?175.

Barnes， C. M.， Dang， C. T.， Leavitt， K.， Guarana， C. L.， amp; Uhlmann， E. L. （2018）. Archival data in micro- organizational research： A toolkit for moving to a broader set of topics. Journal of Management， 44（4）， 1453?1478.

Batson， C. D.， amp; Powell， A. A. （2003）. Altruism and prosocial behavior. In T. Millon amp; M. J. Lerner （Eds.）， Handbook of psychology： Personality and social psychology"（Vol. 5， pp. 463?484）. Hoboken， NJ： Wiley.

Bavel， J. J. V.， Baicker， K.， Boggio， P. S.， Capraro， V.， Cichocka， A.， Cikara， M.， ... Willer， R. （2020）. Using social and behavioural science to support COVID-19 pandemic response. Nature Human Behaviour， 4（5）， 460?471.

Bobo， L. （1983）. Whites' opposition to busing： Symbolic racism or realistic group conflict？ Journal of Personality and Social Psychology， 45（6）， 1196?1210.

Bordot， F. （2022）. Artificial intelligence， robots and unemployment： Evidence from OECD countries. Journal of Innovation Economics and Management， 37（1）， 117?138.

Bostrom， N. （2002）. Existential risks： Analyzing human extinction scenarios and related hazards. Journal of Evolution and Technology， 9， 1?30.

Brewer， M. B. （1999）. The psychology of prejudice： Ingroup love or outgroup hate？. Journal of Social Issues， 55（3）， 429?444.

Brewer， M. B. （2001）. The many faces of social identity： Implications for political psychology. Political Psychology， 22（1）， 115?125.

Butz， D. A.， amp; Yogeeswaran， K. （2011）. A new threat in the air： Macroeconomic threat increases prejudice against Asian Americans. Journal of Experimental Social Psychology， 47（1）， 22?27.

Carradore， M. （2022）. People’s attitudes towards the use of robots in the social services： A multilevel analysis using eurobarometer data. International Journal of Social Robotics， 14， 845?858.

Cortland， C. I.， Craig， M. A.， Shapiro， J. R.， Richeson， J. A.， Neel， R.， amp; Goldstein， N. J. （2017）. Solidarity through shared disadvantage： Highlighting shared experiences of discrimination improves relations between stigmatized groups. Journal of Personality and Social Psychology， 113（4）， 547?567.

Diel， K.， Grelle， S.， amp; Hofmann， W. （2021）. A motivational framework of social comparison. Journal of Personality and Social Psychology， 120（6）， 1415?1430.

Diel， K.， amp; Hofmann， W. （2019）. Inspired to perspire： The interplay of social comparison direction and standard extremity in the context of challenging exercising goals. Social Cognition， 37（3）， 247?265

Dovidio， J. F.， ten Vergert， M.， Stewart， T. L.， Gaertner， S. L.， Johnson， J. D.， Esses， V. M.， Riek， B. M.， amp; Pearson， A. R. （2004）. Perspective and prejudice： Antecedents and mediating mechanisms. Personality and Social Psychology Bulletin， 30（12）， 1537?1549.

Drury， J. （2018）. The role of social identity processes in mass emergency behaviour： An integrative review. European Review of Social Psychology， 29（1）， 38?81.

Faul， F.， Erdfelder， E.， Lang， A. G.， amp; Buchner， A. （2007）. G*Power 3： A flexible statistical power analysis program for the social， behavioral， and biomedical sciences. Behavior Research Methods， 39（2）， 175?191.

Fleischmann， A.， Lammers， J.， Diel， K.， Hofmann， W.， amp; Galinsky， A. D. （2021）. More threatening and more diagnostic： How moral comparisons differ from social comparisons. Journal of Personality and Social Psychology， 121（5）， 1057?1078.

Fleming， D. A.， Chong， A.， amp; Bejarano， H. D. （2014）. Trust and reciprocity in the aftermath of natural disasters. The Journal of Development Studies， 50（11）， 1482?1493.

Ford， M. R. （2009）. The lights in the tunnel： Automation， accelerating technology and the economy of the future. Wayne， PA： Acculant Publishing.

Frankenberg， E.， Nobles， J.， amp; Sumantri， C. （2012）. Community destruction and traumatic stress in post- tsunami Indonesia. Journal of Health and Social Behavior， 53（4）， 498?514.

Frey， C. B.， Berger， T.， amp; Chen， C. （2018）. Political machinery： Did robots swing the 2016 US presidential election？ Oxford Review of Economic Policy， 34（3）， 418?442.

Frey， C. B.， amp; Osborne， M. A. （2017）. The future of employment： How susceptible are jobs to computerisation？. Technological Forecasting and Social Change， 114， 254?280.

Fuesting， M. A.， Diekman， A. B.， Boucher， K. L.， Murphy， M. C.， Manson， D. L.， amp; Safer， B. L. （2019）. Growing STEM： Perceived faculty mindset as an indicator of communal affordances in STEM. Journal of Personality and Social Psychology， 117（2）， 260?281.

Fulford， D.， Johnson， S. L.， Llabre， M. M.， amp; Carver， C. S. （2010）. Pushing and coasting in dynamic goal pursuit： Coasting is attenuated in bipolar disorder. Psychological Science， 21（7）， 1021?1027.

Gaesser， B.， Shimura， Y.， amp; Cikara， M. （2020）. Episodic simulation reduces intergroup bias in prosocial intentions and behavior. Journal of Personality and Social Psychology， 118（4）， 683?705.

Gamez-Djokic， M.， amp; Waytz， A. （2020）. Concerns about automation and negative sentiment toward immigration. Psychological Science， 31（8）， 987?1000.

Gordils， J.， Elliot， A. J.， Toprakkiran， S.， amp; Jamieson， J. P. （2021）. The effects of COVID-19 on perceived intergroup competition and negative intergroup outcomes. The Journal of Social Psychology， 161（4）， 419?434.

Goyal， A.， amp; Aneja， R. （2020）. Artificial intelligence and income inequality： Do technological changes and worker's position matter？. Journal of Public Affairs， 20（4）， e2326.

Gray， H. M.， Gray， K.， amp; Wegner， D. M. （2007）. Dimensions of mind perception. Science， 315（5812）， 619.

Gray， K.， Yam， K. C.， Zhen’An， A. E.， Wilbanks， D.， amp; Waytz， A. （2023）. The psychology of robots and artificial intelligence. In D. Gilbert et al （Eds.）， Handbook of social psychology"（pp. 1?83）. Situational Press.

Harari， Y. N. （2017）. Reboot for the AI revolution. Nature， 550（7676）， 324?327.

Hayes， A. F. （2013）. Introduction to mediation， moderation， and conditional process analysis： A regression-based approach."New York： Guilford Press.

Hirschberger， G.， amp; Pyszczynski， T. （2011）. Killing with a clean conscience： Existential angst and the paradox of morality. In M. Mikulincer amp; P. R. Shaver （Eds.）， Social psychology of morality： Exploring the causes of good and evil"（pp. 331?347）. Washington， DC： American Psychological Association.

Howard， A.， amp; Borenstein， J. （2018）. The ugly truth about ourselves and our robot creations： The problem of bias and social inequity. Science and Engineering Ethics， 24（5）， 1521?1536.

Huang， H. L.， Cheng， L. K.， Sun， P. C.， amp; Chou， S. J. （2021）. The effects of perceived identity threat and realistic threat on the negative attitudes and usage intentions toward hotel service robots： The moderating effect of the robot’s anthropomorphism. International Journal of Social Robotics， 13， 1599?1611.

Im， Z. J.， Mayer， N.， Palier， B.， amp; Rovny， J. （2019）. The “l(fā)osers of automation”： A reservoir of votes for the radical right？ Research amp; Politics， 6（1）， 1?7.

Jackson， J. C.， Castelo， N.， amp; Gray， K. （2020）. Could a rising robot workforce make humans less prejudiced？ American Psychologist， 75（7）， 969?982.

Jackson， J. W. （1993）. Realistic group conflict theory： A review and evaluation of the theoretical and empirical literature. Psychological Record， 43（3）， 395? 413.

Jetten， J.， Mols， F.， Healy， N.， amp; Spears， R. （2017）. “Fear of falling”： Economic instability enhances collective angst among societies’ wealthy class. Journal of Social Issues， 73（1）， 61?79.

Jetten， J.， Mols， F.， amp; Steffens， N. K. （2021）. Prosperous but fearful of falling： The wealth paradox， collective angst， and opposition to immigration. Personality and Social Psychology Bulletin， 47（5）， 766?780.

Jetten， J.， amp; Wohl， M. J. A. （2012）. The past as a determinant of the present： Historical continuity， collective angst， and opposition to immigration. European Journal of Social Psychology， 42（4）， 442?450.

Kahn， B. （2023）. Elon Musk and Apple cofounder Steve Wozniak among over 1， 100 who sign open letter calling for 6-month ban on creating powerful A.I. Retrieved August 17， 2024， from https：//fortune.com/2023/03/29/elon-musk-apple- steve-wozniak-over-1100-sign-open-letter-6-month-ban-creating-powerful-ai/

Kahn， D. T.， Bj?rklund， F.， amp; Hirschberger， G. （2022）. The intent and extent of collective threats： A data-driven conceptualization of collective threats and their relation to political preferences. Journal of Experimental Psychology： General， 151（5）， 1178?1198.

Khasawneh， O. Y. （2018）. Technophobia： Examining its hidden factors and defining it. Technology in Society， 54， 93?100.

Kung， F. Y.， Chao， M. M.， Yao， D. J.， Adair， W. L.， Fu， J. H.， amp; Tasa， K. （2018）. Bridging racial divides： Social constructionist （vs. essentialist） beliefs facilitate trust in intergroup contexts. Journal of Experimental Social Psychology， 74， 121?134.

Lalonde， R. N. （2002）. Testing the social identity-intergroup differentiation hypothesis： We’re not American eh！ British Journal of Social Psychology， 41（4）， 611?630.

Lasarov， W.， amp; Hoffmann， S. （2020）. Social moral licensing. Journal of Business Ethics， 165， 45?66.

Leo， X.， amp; Huh， Y. E. （2020）. Who gets the blame for service failures？ Attribution of responsibility toward robot versus human service providers and service firms. Computers in Human Behavior， 113， 106520.

Li， J. J.， Bonn， M. A.， amp; Ye， B. H. （2019）. Hotel employee's artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention： The moderating roles of perceived organizational support and competitive psychological climate. Tourism Management， 73， 172?181.

Li， J.， amp; Huang， J. S. （2020）. Dimensions of artificial intelligence anxiety based on the integrated fear acquisition theory. Technology in Society， 63， 101410.

Lin， J.， Panganiban， A. R.， Matthews， G.， Gibbins， K.， Ankeney， E.， See， C.， ... Long， M. （2022）. Trust in the danger zone： Individual differences in confidence in robot threat assessments. Frontiers in Psychology， 13， 601523.

Lucas， T.， Rudolph， C.， Zhdanova， L.， Barkho， E.， amp; Weidner， N. （2014）. Distributive justice for others， collective angst， and support for exclusion of immigrants. Political Psychology， 35（6）， 775?793.

Mann， F. D.， Krueger， R. F.， amp; Vohs， K. D. （2020）. Personal economic anxiety in response to COVID-19. Personality and Individual Differences， 167， 110233.

Mathias， P. （2013）. The first industrial nation： The economic history of Britain 1700?1914. London： Routledge.

McClure， P. K. （2018）. “You’re fired，” says the robot： The rise of automation in the workplace， technophobes， and fears of unemployment. Social Science Computer Review， 36（2）， 139?156.

McFarland， S.， Webb， M.， amp; Brown， D. （2012）. All humanity is my ingroup： A measure and studies of identification with all humanity. Journal of Personality and Social Psychology， 103（5）， 830?853.

Merritt， A. C.， Effron， D. A.， amp; Monin， B. （2010）. Moral self-licensing： When being good frees us to be bad. Social and Personality Psychology Compass， 4（5）， 344?357.

Miao， X.， Liu， L.， Dang， J.， Wei， C.， Huang， L.， amp; Liu， Z. （2023）. Unity or estrangement under crises？ Perceived resource scarcity moderates the effect of a common threat on intergroup cooperation. Social Psychological and Personality Science， 15（5）， 659?669.

Miloyan， B.， Bienvenu， O. J.， Brilot， B.， amp; Eaton， W. W. （2018）. Adverse life events and the onset of anxiety disorders. Psychiatry Research， 259， 488?492.

Neufeind， M.， O’Reilly， J.， amp; Ranft， F. （2018）. Work in the digital age： Challenges of the fourth industrial revolution."London： Rowman and Littlefield.

Osgood， J. M.， amp; Muraven， M. （2015）. Self-control depletion does not diminish attitudes about being prosocial but does diminish prosocial behaviors. Basic and Applied Social Psychology， 37（1）， 68?80.

Peng， K.， Nisbett， R. E.， amp; Wong， N. Y. C. （1997）. Validity problems comparing values across cultures and possible solutions."Psychological Methods， 2（4）， 329?344.

Penner， L. A.， Dovidio， J. F.， Piliavin， J. A.， amp; Schroeder， D. A. （2005）. Prosocial behavior： Multilevel perspectives. Annual Review of Psychology， 56， 365?392.

Riek， B. M.， Mania， E. W.， amp; Gaertner， S. L. （2006）. Intergroup threat and outgroup attitudes： A meta-analytic review. Personality and Social Psychology Review， 10（4）， 336?353.

Roccas， S.， amp; Amit， A. （2011）. Group heterogeneity and tolerance： The moderating role of conservation values. Journal of Experimental Social Psychology， 47（5）， 898?907.

R?mpke， A. K.， Fritsche， I.， amp; Reese， G. （2019）. Get together， feel together， act together： International personal contact increases identification with humanity and global collective action. Journal of Theoretical Social Psychology， 3（1）， 35?48.

Rughini?， C.， Zam?rescu， R.， Neagoe， A.， amp; Rughini?， R. （2018， April）. Visions of robots， networks and arti?cial intelligence： Europeans’ attitudes towards digitisation and automation in daily life. In The international scienti?c conference eLearning and software for education"（Vol. 2， pp. 114?119）， Bucharest， Romania.

Sherif， M. （1966）. In common predicament： Social psychology of intergroup conflict and cooperation. New York： Houghton Mifflin.

Shoss， M. K.， amp; Ciarlante， K. （2022）. Are robots/AI viewed as more of a workforce threat in unequal societies？ Evidence from the eurobarometer survey. Technology， Mind， and Behavior， 3（2）， 1?13.

Sidanius， J. （1993）. The psychology of group conflict and the dynamics of oppression： A social dominance perspective. In S. Iyengar amp; W. McGuire （Eds.）， Explorations in political psychology"（pp. 183?219）. Durham， NC： Duke University Press.

Simpson， B.， amp; Willer， R. （2015）. Beyond altruism： Sociological foundations of cooperation and prosocial behavior. Annual Review of Sociology， 41（1）， 43?63.

Spencer， S. J.， Zanna， M. P.， amp; Fong， G. T. （2005）. Establishing a causal chain： Why experiments are often more effective than mediational analyses in examining psychological processes. Journal of Personality and Social Psychology， 89（6）， 845?851.

Stephan， W. G.， Ybarra， O.， amp; Morrison， K. R. （2009）. Intergroup threat theory. In T. D. Nelson （Ed.）， Handbook of prejudice"（pp. 43?59）. Mahwah， NJ： Lawrence Erlbaum.

Sumner， W. G. （1906）. Folkways： A study of mores， manners， customs and morals. Mineola， NY： Dover Publications.

Susskind， R. E.， amp; Susskind， D. （2015）. The future of the professions： How technology will transform the work of human experts. New York： Oxford University Press.

Tabri， N.， Wohl， M. J. A.， amp; Caouette， J. （2018）. Will we be harmed， will it be severe， can we protect ourselves？ Threat appraisals predict collective angst （and its consequences）. European Journal of Social Psychology， 48（1）， 72?85.

Tajfel， H.， amp; Turner， J. C. （1986）. The social identity theory of intergroup behavior. In S. Worchel amp; W. G. Austin （Eds.）， Psychology of Intergroup Relations"（pp. 7?24）. Chicago， IL： Nelson-Hall.

Touré-Tillery， M.， amp; Light， A. E. （2018）. No self to spare： How the cognitive structure of the self influences moral behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes， 147， 48?64.

Uenal， F.， Sidanius， J.， Roozenbeek， J.， amp; Linden， S. （2021）. Climate change threats increase modern racism as a function of social dominance orientation and ingroup identification. Journal of Experimental Social Psychology， 97， 104228.

Vezzali， L.， Andrighetto， L.， Drury， J.， Di Bernardo， G. A.， amp; Cadamuro， A. （2017）. In the aftermath of natural disasters： Fostering helping towards outgroup victims. In H. Zagefka amp; E. Van Leeuwen （Eds.）， Intergroup helping： The positive side of intergroup behaviour （pp. 305?330）. New York， NY： Springer.

Vu， H. T.， amp; Lim， J. （2021）. Effects of country and individual factors on public acceptance of arti?cial intelligence and robotics technologies： A multilevel SEM analysis of 28-country survey data. Behaviour and Information Technology， 41（7）， 1515?1528.

Wohl， M. J. A.， amp; Branscombe， N. R. （2008）. Collective angst： How threats to the future vitality of the ingroup shape intergroup emotion. In H. A. Wayment amp; J. J. Bauer （Eds.）， Transcending self-interest： psychological explorations of the quiet ego"（pp. 171?181）. Washington， DC： American Psychological Association

Wohl， M. J. A.， Branscombe， N. R.， amp; Reysen， S. （2010）. Perceiving your group’s future to be in jeopardy： Extinction threat induces collective angst and the desire to strengthen the ingroup. Personality and Social Psychology Bulletin， 36（7）， 898?910.

Wohl， M. J. A.， Giguère， B.， Branscombe， N. R.， amp; McVicar， D. N. （2011）. One day we might be no more： Collective angst and protective action from potential distinctiveness loss. European Journal of Social Psychology， 41（3）， 289?300.

Wohl， M. J. A.， Squires， E. C.， amp; Caouette， J. （2012）. We were， we are， will we be？ The social psychology of collective angst. Social and Personality Psychology Compass， 6（5）， 379?391.

World Bank. （2011）. World Bank national accounts data， and OECD National Accounts data files. Retrieved August 27， 2024， from https：//data.worldbank.org/indicator/NY.GDP. MKTP.CD？end=2011amp;start=2011

World Bank. （2016）. World Bank national accounts data， and OECD National Accounts data files. Retrieved August 27， 2024， from https：//data.worldbank.org/indicator/NY.GDP. MKTP.CD？end=2016amp;start=2016

Wu， N. （2022a）. Misattributed blame？ Attitudes toward globalization in the age of automation. Political Science Research and Methods， 10（3）， 470?487.

Wu， N. （2022b）. “Restrict foreigners， not robots”： Partisan responses to automation threat. Economics amp; Politics， 35（2）， 1?24.

Wu， T. J.， Liang， Y.， amp; Wang， Y. （2024）. The buffering role of workplace mindfulness： How job insecurity of human- artificial intelligence collaboration impacts employees’ work?life-related outcomes. Journal of Business"and Psychology， 39， 1395?1411.

Xu， L.， Wang， X.， Yu， F.， amp; Peng， K. （2024）. The influence of perceived robot threat on workplace objectification. Acta Psychologica Sinica， 56（2）， 210?225.

[許麗穎， 王學(xué)輝， 喻豐， 彭凱平. （2024）. 感知機(jī)器人威脅對(duì)職場(chǎng)物化的影響. 心理學(xué)報(bào)， 56（2）， 210?225.]

Yang， Y.， Sedikides， C.， Wang， Y.， amp; Cai， H. （2024）. Nature nurtures authenticity： Mechanisms and consequences. Journal of Personality and Social Psychology， 126（1）， 79?104.

Yam， K. C.， Tang， P. M.， Jackson， J. C.， Su， R.， amp; Gray， K. （2023）. The rise of robots increases job insecurity and maladaptive workplace behaviors： Multimethod evidence. Journal of Applied Psychology， 108（5）， 850?870.

Yogeeswaran， K.， Z?otowski， J.， Livingstone， M.， Bartneck， C.， Sumioka， H.， amp; Ishiguro， H. （2016）. The interactive effects of robot anthropomorphism and robot ability on perceived threat and support for robotics research."Journal of Human-Robot Interaction， 5（2）， 29?47.

Yudkowsky， E. （2008）. Artificial intelligence as a positive and negative factor in global risk. In N. Bostrom， amp; M. M. ?irkovi? （Eds.）， Global catastrophic risks"（Vol. 1， p. 184）. New York： Oxford University Press.

Z?otowski， J.， Yogeeswaran， K.， amp; Bartneck， C. （2017）. Can we control it？ Autonomous robots threaten human identity， uniqueness， safety， and resources. International Journal of Human-Computer Studies， 100， 48?54.

Perceived robot threats reduce pro-social tendencies

XU Liying， ZHANG Yuyan， YU Feng

（Department of Psychology， Wuhan University， Wuhan 430072， China）

Abstract

The advent of artificial intelligence （AI） presents an inevitable challenge to human society， raising concerns that range from the displacement of human jobs by robots to the increasingly ambiguous boundaries between humans and machines. This phenomenon is conceptualized as the realistic and symbolic threat posed by robots， which engenders collective angst among human beings. This collective angst reflects a concern for the future of the group， manifesting in negative emotions among group members apprehensive about their future. When a group perceives itself to be in crisis， societal cohesion may weaken， leading to increased divisions and aggression， and consequently， a decline in pro-social tendencies. Importantly， this decline is typically observed only toward out-group members， whereas the perceived robotic threat does not diminish pro-social behavior toward in-group members. Additionally， moral comparisons serve as a moderating factor in this dynamic. Downward moral comparisons， which enhance self-improvement and create a moral license that justifies both moral and immoral behaviors （e.g.， a reduction in pro-social behaviors）， suggest that the effect of robotic threat on pro-social tendencies is more pronounced among individuals who engage in such comparisons.""""This research consists of eight studies based on the basic hypothesis that perceived robotic threat reduces people's pro-social tendencies， with collective angst acting as a mediating mechanism， and inside-outside group and moral comparison tendencies moderating its effects. Studies 1a and 1b used pre-existing archival databases to calculate the relationship between perceived robot threat at the individual level and pro-social behavior at the national level. Study 2， on the other hand， used a questionnaire to examine collective angst as a mediating variable between robot threat and reduced pro-social tendencies. Study 3 experimentally manipulated robot threat to similarly validate the mediating role of collective angst. Study 4"excluded the influence of other potential mediators. Studies 5 and 6 also used experimental methods to respectively explore the moderating role of internal and external groups and moral comparison tendencies， and to clarify the boundary conditions between perceived robot threat reducing pro-social tendencies. Study 7 further validated the influence of perceived robot threat on prosocial behavior through behavioral observation.""""The main findings of this research are as follows. First， perceived robotic threat indeed reduces people's pro-social tendencies， even at the group level （Studies 1～7）; Second， the mechanism is mediated by collective angst， that is， perceived robotic threat increases collective anxiety， which reduces pro-social tendencies in order to alleviate anxiety （Studies 2～4）; Third， This effect is moderated by in-group and out-group distinction， whereas perceived robotic threat primarily reduces pro-social tendencies for out-group members （Study 5）; Fourth， this effect is moderated by the tendency to make moral comparisons， that is， perceived robot threat mainly reduces pro-social tendencies for downward moral comparators （Study 6）.""""As findings on the social consequences of robotic threats in prior research have been inconsistent， the results of this research strongly support the conclusion that robotic threats result in negative rather than positive interpersonal outcomes. The reason for this may be the difference between the internal and external groups that people psychologically delineate when they are faced with specific people to engage in interpersonal behavior after experiencing a robotic threat."Our research theoretically explains why robotic threats produce negative interpersonal outcomes.

Keywords "pro-social tendencies， perceived robot threat， collective angst， out-groups members， moral comparisons