人工智能虚拟数字人网红与真人网红：健康短视频对中国老年人认知与态度的影响

《Frontiers in Public Health》：AI virtual digital human influencers vs. human influencers: the impact of health short videos on older adults' cognition and attitude

　　

引言：本研究旨在考察^人工智能虚拟数字人（AI-VDH）网红与医生网红在可识别性、可信度评估方面，以及它们对中国短视频背景下老年群体健康认知和态度影响的差异。
方法：采用结合问卷（N = 101，α = 0.897）和实验设计的混合研究方法，调查老年群体如何感知和评估由AI-VDH和医生主导的健康科普视频。
结果：老年群体通常对区分AI生成人物与真人表示有信心；然而，在高度逼真的情境中，他们往往难以建立稳定的识别标准，并依赖平台提示来校准其判断。可信度评估受到内容可及性和生活经验的影响，而医疗资质和机构背书则作为重要的权威线索发挥作用。在AI-VDH情境下，参与者对语音、面部表情和动作等呈现线索更为敏感，从而表现出更大的谨慎性。两种类型的视频均报告了健康知识和态度方面的显著提高，尽管由医生呈现的视频获得了略高的评价。
讨论：本研究通过将双加工-三级框架扩展到具身^人工智能健康视频情境，强调了主观信心与实际识别性能之间的区别，并将平台标签纳入可信度校准机制。研究结果揭示了老年群体在AI-VDH情境下存在“高信心但识别标准不稳定”的校准偏差。诸如“疑似AI生成”之类的平台提示在可信度校准中发挥着重要作用。该研究为优化平台标签系统、规范健康科普内容以及开发面向老年群体的^人工智能与健康素养干预措施提供了实践启示。

**论文解读：人工智能虚拟数字人网红与真人网红在健康短视频中对老年人认知与态度的影响研究**

随着中国成为全球老龄化速度最快、老年人口数量最多的国家，健康问题已成为当代社会备受关注的焦点⁽¹⁾。在社交媒体上，短视频凭借其易于消化的内容和高互动性，吸引了大量老年用户，成为老年人获取健康科普知识的重要渠道⁽²⁾。与此同时，^人工智能虚拟数字人（AI-VDH）作为一种新兴的传播媒介，在克服时空限制和降低成本方面展现出巨大潜力，并开始应用于健康传播领域⁽³⁾。然而，现有研究多关注文本或对话界面中的^人工智能应用，对于具身虚拟形象在健康传播中的可信度评估及影响机制尚缺乏系统比较，特别是针对老年群体这一关键受众。因此，本研究旨在填补这一空白，系统评估AI-VDH与真人医生网红在健康短视频传播中的实际效果。

为开展此项研究，研究人员采用了混合研究方法，包括问卷调查和实验设计。样本来源方面，问卷部分通过滚雪球抽样从具备基本数字素养的60岁以上老年群体中收集了101份有效问卷；实验部分则从某省老年人口活动中心招募了18名符合年龄及既往观看过AI生成健康短视频条件的参与者。研究设计了包含12个主题的健康短视频，分为医生网红（真人）和AI-VDH网红（虚拟）两种类型，涵盖医疗程序、养生保健和健康新闻三类主题，并在严格控制变量的条件下，对参与者进行观看干预及前后测对比，以考察其对健康认知和态度的影响。

在研究结果方面，研究首先聚焦于RQ1（可识别性），发现老年群体存在“高信心、低能力”的认知偏差。虽然受访者在主观上自信能够区分AI与真人，但在面对高度逼真的AI-VDH时，往往难以建立稳定的识别标准，转而依赖平台发布的“疑似AI生成”等提示标签进行校准⁽⁴⁴⁾。其次，在RQ2（可信度评估）中，研究发现可信度评估受内容可及性和生活经验影响，医疗资质和机构背书是重要的权威线索。对于AI-VDH，老年群体对语音自然度、面部表情和肢体动作等非语言线索更为敏感，表现出更高的警惕性^(49–51)。尽管老年群体对AI的态度存在分歧，但在评估健康信息时，仍更倾向于信任具有专业背景和权威认证的真人医生。最后，在RQ3（认知与态度影响）中，结果显示两种类型的视频均能提升老年人的健康知识和改善健康态度，但由真人医生呈现的视频在知识提升和态度塑造方面略优于AI-VDH，这可能与真人更高的感知可信度有关^{(23, 24)}。

在讨论部分，研究人员基于双加工-三级可信度评估理论框架进行了深入分析。研究指出，老年人在健康信息处理上具有明显的“主题选择性”，在低风险或日常养生话题上愿意进行有限的逻辑推理，而在高风险话题上则依赖线下医疗咨询或权威判断⁽⁶³⁾。理论层面，本研究对双加工-三级模型进行了情境化细化：在构建层面，老年人更关注内容的实用性、逻辑性和来源的专业权威，而非年轻群体注重的共鸣感或社交分享；在启发式层面，老年人依赖生活经验和“自我肯定启发式”，并对不符合现实医生图式的AI特征产生“期望违背”判断；在线索层面，平台AI标识和机构背书成为关键的可信度线索^{(38, 63)}。研究结论强调，AI-VDH在低风险、标准化的健康话题中具有可扩展的传播优势，但在高风险决策中仍需真人专家介入。此外，研究揭示了老年人在AI-VDH情境下存在“校准偏差”，即主观信心与客观识别能力的错配。这一发现提示公共卫生当局和平台提供商应制定适合老年人的AI透明度标准，加强平台标签系统建设，并通过提升老年人的数字健康素养，确保^人工智能健康传播的伦理性和可信度，从而构建一个可信赖的智能媒体环境。该研究成果已发表在《Frontiers in Public Health》期刊。