《International Journal of Information Management》：Impression management in chatbots: Balancing competence and warmth through self-presentation strategies
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本研究通过四项情景实验（N=1060），探讨聊天机器人采用自我呈现策略（自我推销与自我贬低）对用户体验的影响。结果表明两种策略均提升服务满意度，但存在 competence（能力感）与 warmth（亲和感）的权衡：自我推销提高能力感但降低亲和感，自我贬低增强亲和感但削弱能力感。策略有效性受服务类型影响，任务导向型服务（尤其高临界任务）更适用自我推销，关系导向型交互则适合自我贬低。该研究拓展了印象管理理论在AI服务中的应用，为聊天机器人设计提供情境化策略建议。
Azza Ezzedine|Hai-hua Hu|Mouna Damak Turki
西安建筑科技大学管理学院，中国西安
摘要
尽管聊天机器人被广泛使用，但它们往往被视为缺乏人情味。本研究探讨了两种常见的自我呈现策略——自我推销和自我贬低——是否能够通过提升能力和温暖感来使聊天机器人更具人性化，并提高服务满意度。在四个基于场景的实验中（N = 1060），这两种策略都比不使用自我呈现策略时更能提高满意度。然而，它们的效果反映了能力与温暖感之间的权衡：自我推销提高了用户对聊天机器人能力的认知，但降低了温暖感；而自我贬低则在略微降低能力认知的同时提升了温暖感。因此，自我推销更适合以任务为导向的服务，尤其是在能力至关重要的高敏感性任务中；而在以关系为导向的互动中，自我贬低表现更好。这些发现将自我呈现策略与评估结果（能力/温暖感）区分开来，并阐明了聊天机器人应如何主动管理用户印象。此外，我们还为聊天机器人的设计和部署提供了明确的指导：使自我呈现策略与服务目标保持一致，并实现实时的语气调整。
引言
聊天机器人被广泛应用于银行、零售、医疗保健、旅行和公共服务领域。然而，用户经常觉得它们缺乏人情味或具有干扰性，这会降低用户的满意度、信任度以及继续使用的意愿（Cai等人，2025年；Markovitch等人，2024年）。一种常见的解决方法是通过拟人化设计元素（如人类名字和头像、开场问候语、闲聊内容、幽默和表情符号）来使聊天机器人更具人性化（Levine和Shin，2025年；Nguyen等人，2023年；Shams等人，2024年；Shin等人，2023年）。这些设计选择旨在通过展示能力（感知到的智能、效能和解决问题的能力）和温暖感（友好性、趣味性和良好的意图）来营造积极的用户印象。核心问题是，哪些人性化策略能够可靠且灵活地改变用户在这些互动中的评价。
我们采用了一种以自我呈现为中心的行为学方法，这是一种在人际沟通中普遍存在的印象管理行为（Sezer，2022年）。想象一下，一个聊天机器人的开场白是“你好！我是你的助手，由最先进的算法支持来帮助你！”与“你好！我是你的助手。我还在学习中，但我会尽力提供帮助！”相比，前者以自信专业的态度突出了自身的优势，而后者则以谦逊的态度承认了自己的局限性。自我呈现已知会影响他人对聊天机器人能力和温暖感的评价：强调优势通常会增加人们对能力的认知，而承认局限性则会减少社交距离并提升温暖感（Hayashi等人，2024年；Sezer，2022年）。对于聊天机器人而言，自我呈现是一种特别有前景的印象管理工具：它可以通过机器人自身的表述来发挥作用，可以实时调整，并直接针对能力和温暖感进行优化——提供了一种超越名称或头像等表面线索的可控机制。一个有趣的问题是：自我呈现策略如何影响消费者的感知，进而影响他们对服务的评价？
现有文献的预测结果并不一致。以往的聊天机器人研究通常认为，拟人化设计元素可以在同时提升能力和温暖感（例如，Nguyen等人，2023年；Xie、Liang、Zhou和Zhu，2024年）。相比之下，人际印象管理研究指出存在一种权衡：自我推销往往会提高能力但降低温暖感，而自我贬低则会提升温暖感但可能降低能力（例如，Cao等人，2025年；Fiske等人，2002年；Hayashi等人，2024年）。这种矛盾激发了我们的核心问题：当聊天机器人使用自我呈现策略时，它是否能够同时提升能力和温暖感，还是会引发类似于人际互动中的权衡效应？服务环境又如何影响最终的满意度？
我们通过在中国Sojump平台上进行的四个基于场景的实验来研究这些问题，共有1060名参与者参与了实验。基于人类印象管理的已有研究结果（Cao等人，2025年；Guo和Ren，2024年；Hayashi等人，2024年），我们预测每种策略都有其独特的优势：自我推销应能提升用户对聊天机器人能力的认知，而自我贬低则应能增强用户对温暖感的感知。由于聊天机器人提供的服务通常以任务为导向，能力往往是驱动满意度的主要因素（Wang等人，2023年；Zhu等人，2023年），因此我们预计在以任务为导向的情境中（尤其是高敏感性任务），自我推销会带来更高的整体满意度；而在以关系为导向的互动中，温暖感更为重要，自我贬低会表现更好。我们的实验结果验证了这些预测。
本研究有三个主要贡献。首先，它将人性化设计元素（行为设计选择）与用户评价结果（能力和温暖感）区分开来，并将具体的自我呈现策略与这些评价结果联系起来。其次，它将印象管理理论扩展到了人工智能中介的服务中，区分了“双重提升”和“权衡”两种预测，并明确了每种策略适用的服务条件。第三，它为聊天机器人的设计提供了实用的、基于情境的指导建议：将自我推销策略应用于高风险、注重效率的任务，将自我贬低策略应用于以关系为导向的互动。
本文的其余部分安排如下：第2节回顾相关文献并提出研究假设；第3节介绍研究概览；第4节详细阐述实验设计并报告实验结果；第5节总结关键发现，并讨论理论和管理意义，以及未来的研究方向。最后是一个简短的结论部分。
研究片段
聊天机器人的人性化策略
聊天机器人的人性化是指赋予非人类代理类似人类的特征，以应对人机服务交互中普遍存在的两个感知挑战：感知到的无能（解决问题的能力有限）和感知到的冷漠（缺乏真诚或同理心）（Khan等人，2025年）。从概念上讲，人性化设计将拟人化元素视为输入，这些输入会沿着刻板印象内容的两个核心维度——能力（解决问题的能力）和温暖感（友好性、趣味性和良好意图）——改变用户的感知。
研究概述
为了验证我们的假设，我们基于图1所示的概念框架进行了四项实验研究。研究1探讨了聊天机器人的自我推销和自我贬低对用户服务满意度的影响；研究2研究了感知到的能力和温暖感在其中的中介作用；研究3和4分别研究了任务的重要性和以关系为导向的互动对聊天机器人自我推销和自我贬低相对效果的影响。
所有实验都
方法
研究1考察了自我呈现策略是否有助于改善聊天机器人的互动效果，以及自我推销是否比自我贬低更有效。实验采用了被试间设计，设置了三种条件：自我推销、自我贬低和不使用自我呈现。不使用自我呈现的条件作为基线，排除了自我呈现策略，但仍保留了常见的人性化元素，如自我介绍和热情的问候语。共有213名
研究结果
本研究考察了自我呈现策略（自我推销和自我贬低）在聊天机器人中介服务情境中的有效性，得出了三个关键发现。首先，与不使用自我呈现策略相比，自我推销和自我贬低都显著提高了服务满意度（研究1和2）。其次，这两种策略都存在能力与温暖感之间的权衡（研究2-4）：自我推销提高了用户对能力的认知，但降低了温暖感
结论
聊天机器人可以扩大服务覆盖范围，但往往缺乏人情味，同时也面临可信度风险。本文表明，通过消息层面的印象管理（自我推销和自我贬低）可以有效地、实时地提升聊天机器人的人性化程度，超越了传统的拟人化设计。这两种策略都能提高满意度，但它们对能力和温暖感的影响方向相反；它们的相对价值取决于任务性质和服务情境。在实际应用中，企业可以根据具体需求进行策略选择。
CRediT作者贡献声明
Hai-hua Hu：撰写初稿、验证、方法论设计、资金获取、概念构建。Mouna Damak Turki：审稿与编辑、验证。Azza Ezzedine：撰写初稿、数据可视化、方法论设计。
利益冲突声明
作者声明以下可能构成潜在利益冲突的财务利益和个人关系：Hai-hua Hu表示获得了中国国家自然科学基金的支持；Hai-hua Hu还表示获得了陕西省自然科学基金的支持。如果还有其他作者，他们声明没有其他可能影响研究结果的财务利益或个人关系。
