全球医疗工作者的短缺对公共卫生构成了严重威胁，世界卫生组织预测到2030年将出现1000万的医疗工作者缺口[1,2]。为应对这一日益严重的挑战，对话式代理（CAs）作为一种有前景的技术创新应运而生，旨在增强医疗专业人员的宝贵贡献[3,4]。这些代理由人工智能（AI）驱动，能够与用户进行互动交流[5,6]。在医疗领域，对话式代理（以下简称HCAs）在心理健康支持等针对性干预中表现出有效性[7]。然而，它们在常规临床实践中的整合进度落后于其他行业，例如电子商务领域，后者广泛使用CAs进行产品推荐和客户支持[8]。
造成这种差异的一个关键原因是医疗环境的独特沟通需求：患者不仅需要准确的医疗信息和技术能力，还需要一种情感上的联系[9,10]。高质量沟通已被证明能够提高患者的理解力，塑造治疗预期，并增加患者的参与度[11,12]。因此，设计出能够以类似人类的方式、富有同理心和支持性的方式进行沟通的HCAs对于其有效应用至关重要[13]。
先前的研究已经指出了HCAs在沟通方面存在的问题，并提出了技术改进措施，如先进的话题检测、更清晰的话题转换信号以及个性化策略[14]。虽然这些改进有助于提升HCAs的能力，但它们并不能完全解决患者与代理互动中的情感层面问题。HCAs仍然经常出现机械或不够人性化的对话，从而阻碍了情感联系的建立[15]。造成这一不足的一个可能原因是，在HCAs的设计中缺乏对沟通理论的充分应用。由于HCAs的根本目标是模拟人类互动，学者们越来越强调需要基于理论的设计方法[16]。在这项研究中，我们提出了“沟通适应理论”（CAT）作为设计和评估HCAs沟通策略的概念框架[17]。CAT提供了一个明确的解释，说明个人为何、何时以及如何调整自己的沟通行为，以趋同或偏离对话者，从而管理社会关系[18,19]。这些适应性行为不仅使互动具有功能性，而且能够建立情感联系[3]。尽管医疗领域的重要性已被广泛认可，但关于沟通策略如何影响患者对HCAs的看法知之甚少。
为了解决这一研究空白，我们基于CAT提出了两种HCAs的沟通策略：沟通趋同性，通过引用用户之前的输入来增强亲和力；沟通自然性，通过引入对话中的变化来遵循人类语言规范。结合社会存在感和同理心研究的见解，我们探讨了这些策略是否以及如何提升互动的类人质量，并最终影响用户满意度。社会存在感在人机交互（HCI）中已被广泛研究，它在塑造计算机中介环境中的用户体验方面起着关键作用[5,20]。同理心在患者沟通中至关重要，有助于建立亲和力并增强患者的自主性[21]。因此，我们认为社会存在感和同理心是连接HCAs沟通策略与用户满意度的关键心理机制。然而，这些策略的影响可能因用户对新兴技术的态度而异[22]。随着包括大型语言模型（LLMs）在内的人工智能技术的快速发展，用户对AI的意识形态观点（例如乐观或悲观）可能会影响他们对HCAs的反应[23]。因此，我们将用户对AI的意识形态观点作为调节因素纳入考虑。
总体而言，本研究探讨了两个问题：（1）HCAs的沟通策略如何影响用户的感知和满意度？（2）这些效果是否受到用户对AI意识形态观点的影响？为了解决这些问题，我们进行了两项实验室实验。实验1使用了基于规则的HCAs，结果显示沟通策略对用户的感知和满意度有积极影响。实验2采用了基于LLM的HCAs，提供了更有力的证据，并揭示了用户对AI意识形态观点的调节作用。
总体而言，本研究做出了三项重要贡献。首先，我们将CAT扩展到人机交互领域，研究了HCAs如何通过关系视角来提升用户满意度[18,24]。其次，通过整合HCI和医患互动研究的见解，在CAT框架内实证检验了社会存在感和同理心作为连接代理侧沟通策略与用户满意度的心理机制。这种综合方法为HCAs研究中的一个显著空白提供了统一的理论框架，该领域很少探讨沟通策略在人机交互中的作用[18]。第三，我们通过展示用户对AI意识形态观点的调节作用，回应了关于影响沟通策略效果的环境因素的研究呼吁[24]。这些发现强调了根据用户心理特质定制代理设计的重要性，并为在不同医疗环境中改进HCAs提供了实际指导。
