《Journal of Retailing and Consumer Services》：Should AI express emotion? Mitigating the negative effect of AI emotional expression on usage intention
编辑推荐：
人工智能情绪表达引发用户焦虑的心理机制及其边界条件研究，通过四项实验发现AI情绪表达会因与情境不匹配引发衍生焦虑，进而降低用户使用意图。该效应受关系类型、关系规范取向和外观拟人化三因素调节。研究拓展了人机交互中的焦虑理论，提出了多维度情境化设计框架，为AI情感表达的系统化应用提供理论支撑与实践指导。
Nan Zhang|Yupeng Mou|Zhihua Ding|Jing Huang
中国矿业大学经济与管理学院，徐州，221116，中国
摘要
将情感表达能力整合到人工智能（AI）系统中，在提升用户参与度和人机交互方面发挥了关键作用，这一趋势得益于AI和深度学习的最新进展。然而，AI情感表达在特定应用环境中的潜在负面影响仍是一个尚未充分研究的领域。本研究引入了“衍生焦虑”这一心理机制，来解释情感表达对用户使用意愿的负面影响。来自四个不同行业背景的实证数据进一步完善了理论框架，以识别消费者对AI情感表达抵触的主要驱动因素。研究结果表明，AI情感表达显著增加了用户的衍生焦虑，从而降低了他们在特定情境下的使用意愿。重要的是，这种效应受到三个关键因素的调节：（1）关系类型，（2）关系规范导向，以及（3）外观拟人化程度。这些发现为AI系统的合理设计提供了重要指导，尤其是在为客户服务应用制定适当的情感表达规范方面。本研究不仅有助于理论理解，也对实际应用具有指导意义，为负责任地整合情感AI提供了框架，同时优化了交互效果。
引言
随着技术创新和数字化发展，AI技术深刻重塑了人机服务交互模式和客户体验生态系统（Moore等人，2022；Pelau等人，2021），应用于医疗保健（Kalra等人，2024）、银行业（Gyau等人，2024）、交通运输（Kuo和Choi，2024）以及管理领域（Chowdhury等人，2024）等多个领域。AI在提高效率、准确性和便捷性方面的功能价值得到了广泛认可（Affandi等人，2025）。近年来，情感作为服务行业不可或缺的元素（Woo和Chan，2020），也被设计到AI服务代理中以提升商业效益（Han等人，2022；Liu等人，2024；Shi等人，2024）。然而，在实践中，用户对AI服务仍表现出抵触情绪（Mani和Chouk，2018），并且评价相对较低（Schmitt，2020）。
这种矛盾源于AI本质上缺乏真实的情感感知和体验能力；其情感表达仅仅是基于预定义规则的算法模拟（Gursoy等人，2019），因为与人类情感表达相关的积极效果不一定能转移到AI上（Gray和Wegner，2012）。
尽管现有研究已经认识到AI情感表达可能带来的负面后果，包括“恐怖谷效应”（Stein和Ohler，2017；Otterbacher等人，2017；Mori和Macdorman，2017）、伦理问题（Nijssen等人，2019）以及隐私问题（Huang等人，2025），但尚未深入探讨AI情感表达是否会在核心交互过程中触发独特的负面情绪机制。研究表明，人机交互中产生的负面情绪不容忽视（Christou等人，2020），因为它们可能直接引发后续的负面行为（Chuah和Yu，2021），阻碍AI的发展和应用。在这种背景下，系统地研究AI情感表达在交互过程中可能引发的负面心理机制及其缓解措施，对于深入理解人机交互和优化服务设计具有重要的理论和实践意义。
在各种潜在的负面情绪中，本研究重点关注焦虑。多项研究已经证实，焦虑是阻碍技术采纳的关键因素（Zhang和Tong，2025；Syahida等人，2018；Frenkenberg和Hochman，2025）。此外，本研究引入了“衍生焦虑”这一核心概念，用来描述当AI情感表达与当前情境冲突时在实时交互中产生的特定焦虑。衍生焦虑源于后天习得的特质，而非先天倾向（Kardong，2010），这使其区别于由间接信息或AI决策的未知后果引起的AI焦虑（Li和Huang，2020），强调了其在特定交互情境中的基础性。本研究旨在证明衍生焦虑是解释AI情感表达如何降低用户使用意愿的关键中介机制。
在理解了这些负面机制的核心后，进一步探索缓解其不良影响的途径至关重要（Tussyadiah，2020）。在人机交互领域，用户、AI和情境是影响用户使用意愿的关键因素（Yang和Wibowo，2022）。因此，为了系统地研究这一机制的边界条件，我们从这三个维度选择了具有代表性的调节变量。1）关系类型（与情境相关）：观察者的情绪反应受到情境特征的显著影响（Wang等人，2017）。不同的用户-AI关系模式会形成不同的交互场景（Qi等人，2025）。2）关系规范导向（与用户相关）：个体差异在调节人机交互中起着关键作用（Liu等人，2023）。同样的行为可能会根据个体对交换或共同体关系的规范导向产生完全不同的结果（Aggarwal，2004）。3）外观拟人化（与AI相关）：随着技术进步，拟人化设计已成为塑造人机交互体验的关键要素（Xie等人，2023）。这些变量在实践中既可行又可调（Chen等人，2024；Li等人，2019；Qi等人，2025），使我们的发现具有直接的实际应用价值。
我们的研究贡献如下：首先，它引入了“衍生焦虑”这一概念，突破了现有研究将AI焦虑主要归因于技术特性或交互前后的局限性。它揭示了由AI情感表达与实时交互情境不匹配引发的独特焦虑路径，从而扩展了人机交互中焦虑的理论。其次，它系统地验证了衍生焦虑在降低用户意愿方面的关键中介作用，为情感AI引发用户抵触提供了新的理论解释。最后，通过整合人类、AI和情境视角，我们构建并验证了一个包含多级调节变量的边界机制模型。这不仅加深了我们对这一负面效应背后情境因素的理解，还为企业在不同场景、用户和AI情感表达下实施差异化设计提供了理论和实践指导。
研究片段
AI的情感表达
情感是人类存在的基本要素，对个体的自我认知和日常行为有着深远影响（Nitsch和Popp，2014）。员工情绪已被确认为客户服务评估中的重要因素（Kranzbühler等人，2020）。AI情感可以分为两个核心维度：情感识别和情感表达（Luo等人，2025）。情感识别是机器感知和表达情感的技术过程
研究概述
我们对假设的验证是通过一项实地研究和三项基于场景的研究来完成的。
研究1使用了一份问卷，重点探讨了衍生焦虑在用户使用意愿中的作用，通过中介效应来检验AI情感表达是否影响使用意愿。研究2对中国一家知名酒店中使用过酒店服务机器人的客户进行了实地调查。这项研究进一步验证了研究1中发现的主要效应和中介效应
总体讨论
本研究通过一项实地实验和三项在线场景实验，深入探讨了AI情感表达在人机交互中降低用户使用意愿的潜在心理机制和关键边界条件。它解决了两个主要问题：首先，AI情感表达是否通过引发焦虑的中介效应降低用户意愿；其次，关系类型、关系规范导向和外观
CRediT作者贡献声明
Nan Zhang：撰写——初稿，软件开发，方法论。Yupeng Mou：软件开发，方法论，资金获取。Zhihua Ding：监督，项目管理，概念构思。Jing Huang：撰写——初稿，可视化，方法论，调查。
利益冲突声明
作者声明以下财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突：由于Nan ZHANG、Yupeng Mou、Zhihua Ding和Jing Huang担任《零售与消费者服务杂志》的编辑，他们没有参与本文的同行评审，也无法获取有关同行评审的信息。本文的编辑过程完全由另一位期刊编辑负责。如果还有其他作者，他们
致谢
本项工作得到了国家社会科学基金委员会项目的支持[项目编号24BGL011,21BGL128,22ZD&137]。
