聊天机器人用户的算法想象与人机关系:基于算法民间理论的进路

算法民间理论为越过“技术黑箱”、发掘用户能动性并深入理解人机互动行为提供了一种“自下而上”的社会性知识及文化研究路径。沿着此进路,采用基于深度访谈与网络文本内容的质性分析方法,探究以AI大语言模型聊天机器人为代表的人机传播环境下用户的算法想象与人机关系。研究发现,用户对于聊天机器人的算法运作机制有“输入-检索”型、“线索-生成”型、“指令-调用”型和“互动-理解”型四类;为实现用户使用的任务型满足与情感型满足,重复策略、细化策略与精准策略是用户与聊天机器人开展传播实践的主要策略;用户与聊天机器人之间的人机关系进一步发展了技术驯化理论,表现为用户对算法的驯化、算法对用户的驯化以及用户的自我驯化的三元驯化结构。相比个性化算法推荐环境下的用户民间理论研究,人机传播活动体现出了更为明显的算法可见性、算法想象的强化以及人机互动能力的提升。