调节定向对App用户隐私披露的影响

合理且充分利用用户数据是互联网经济重要组成部分。数据采集不可避免会涉及用户隐私,需要获得用户授权,这就是用户隐私披露。目前对于隐私披露的相关研究缺乏基于客观和群体层面的视角,而且在隐私授权的决策机制上也不清晰。本项目以调节定向理论为基础,在个体和群体两个层次上,将结合行为实验、眼动测量和数据挖掘方法系统探究调节定向和调节匹配对隐私披露不同阶段的影响机制。研究成果将有助于理解隐私授权过程中调节定向的作用机制,也将在隐私授权的助推设计中发挥潜在的应用价值。

算法还是专家?任务类型对人机信任和价值感知的影响

目的探究在人机交互过程中,任务类型对个体对算法和人类专家的认知信任及价值感知的影响。方法运用单因素两水平(主观任务和客观任务)的被试间实验设计,采用行为决策研究中的滴定法范式定量评估对算法的相对价值感知,并通过问卷测量个体对算法和人类专家的认知信任。结果在主观任务中,个体对人类专家在信心、准确率和价值感知方面都显著高于算法;但在客观任务中,个体对算法和人类专家的信心及价值感知并无显著差异,仅在准确率这一维度上,算法高于人类专家;此外,个体在进行客观任务时对算法的价值感知高于在进行主观任务时的价值感知。结论任务类型对人机信任和价值感知有重要影响,个体在主观任务下表现出了“算法拒绝”。

基于自动驾驶汽车接受度的个性化用户研究

目的自动驾驶汽车出现以来,如何提升其大众接受度一直是学术界和工业界的关注热点。本文通过对影响自动驾驶汽车接受度的个性特征进行梳理,为后续提升用户接受度的个性化设计实践提供参考。方法对近10年来有关自动驾驶接受度的研究进行系统性梳理,总结了社会人口学特征、经验水平和心理特质三类用户因素对自动驾驶接受度的影响。结果影响自动驾驶汽车接受度的社会人口学因素主要包括性别、年龄、地域、教育、收入,以及身体状况等方面。用户驾驶经验和先验知识水平亦会影响自动驾驶汽车的接受度。心理特质是解释用户接受度差异的核心因素,包括大五人格、自我认知、个人控制、焦虑特征等维度。根据前述用户特征可知,从包容性设计、娱乐交互组件、信息交换方式、自动驾驶风格和外观五个方面开展个性化设计将有助于提升用户接受度。结论基于用户特征的个性化设计实践,将是提升用户自动驾驶汽车接受度的重要途径。未来应进一步开展多维用户因素的交互机制及权重分析研究,并通过实证研究来明确不同个性化设计的作用,以推进自动驾驶汽车的普及。

反刍思维对大学生自我效能感的影响:状态与特质焦虑的中介作用

为探究大学生反刍思维与自我效能感的关系,并揭示状态焦虑、特质焦虑在其间的中介机制,采用反刍思维量表、状态–特质焦虑量表、一般自我效能感量表,以402名在校大学生为对象进行调查。结果表明:大学生的反刍思维、状态焦虑、特质焦虑均与一般自我效能感呈显著负相关;状态焦虑、特质焦虑在反刍思维和一般自我效能感之间起中介作用。这一发现拓展了有关自我效能感影响因素的研究,为提高个体的自我效能感水平提供了新的角度和思路。

心率变异性与抑郁关系的研究新进展

心率变异性(heart rate variability,HRV)是记录并分析连续心跳间期的变化,多与自主神经系统活动密切相关。近年来,心率变异性相关指标被应用于个体抑郁的检测和评估中。研究发现,抑郁患者的HRV时域和频域相关指标显著降低。HRV指标对于个体不同抑郁程度、抑郁类型和抑郁症状也具有一定的敏感性。HRV的降低也能够在一定程度预测其抑郁风险。心率变异性与抑郁的关联可能基于大脑-神经内分泌系统-植物神经功能的生理机制。下丘脑-垂体-肾上腺轴功能障碍和肾素-血管紧张素-醛固酮系统过度激活使抑郁患者交感神经活动过强。抑郁患者交感神经活动增强、副交感神经活动减弱,从而影响对心脏节律性的调节。抑郁还会减弱大脑中枢神经网络的整合功能,引起一系列HRV指标变化。这些指标在抑郁风险预测及抑郁干预效果评估中具有广泛的应用前景。