生成式AI用户沉迷的成因研究:认知-情感-意向视角

以ChatGPT为代表的生成式AI的爆发式增长,在吸引大量用户注册使用的同时也带来了用户沉迷问题,这可能会影响其持续健康发展。基于认知-情感-意向框架构建模型,采用结构方程模型和模糊集定性比较分析混合方法进行分析。研究结果发现,生成式AI特征包括感知拟人化、感知交互性、感知智能、感知个性化影响沉浸体验和依恋,进而导致用户沉迷。模糊集定性比较分析结果发现了三个引发生成式AI用户沉迷的构型,其中沉浸体验和依恋是共同核心条件。研究结果启示生成式AI企业需要采取措施抑制用户过度的沉浸和依恋情绪,从而防止其沉迷行为,确保生成式AI的健康发展。

问答类社区用户持续知识贡献模型构建

作为以知识分享为主要目的的社交网虚拟社群,问答类社区面临的最大挑战是用户是否愿意持续回答问题并贡献知识。基于"认知—情感—意向—行为"框架,以社会交换理论为基础,构建了问答类社区用户持续知识贡献行为的理论模型。利用结构方程模型对问答类社区中有回答他人问题经历的用户进行了实证分析,结果表明,用户在问答类社区中的持续知识贡献行为遵循了从认知到产生情感,然后萌生意向,再到最后采取实际行为的过程;回答问题的习惯在持续知识贡献意向与行为之间起到了明显的调节作用。研究结果丰富了虚拟社区用户行为理论的研究,对问答类社区的可持续发展具有重要意义。