服务机器人的命名与性别设定对服务失败责任归因的影响

杨超

重庆交通大学 重庆市 400074

1 引言

服务机器人越来越多地开始出现在我们的生活中。根据国际机器人联合会提供的数据，2019 年个人和家庭使用的服务机器人总销量超过2320 万台，增长了34%。据预测,服务机器人市场将继续强劲增长，在2022 年，服务机器人的销售额将达到300 亿美元，两年内增长30%。而在移动和运输领域，波士顿咨询集团与世界经济论坛合作进行的一项研究预测，到2035 年，部分和完全无人驾驶汽车将占全球汽车市场的25%。伴随机器人的出现，一系列事故如机器人“杀人”、无人驾驶汽车车祸的发生，使得关于机器人的责任研究与讨论不断增多。机器人的服务失败难以避免，消费者对服务失败的责任归因显然会影响他们对服务接触的满意度，减少对服务机器人的责任归因将有利于提高人们对其的接受意愿。影响对服务机器人责任归因的相关因素很多，但现有研究主要是从控制出发，而忽略了服务机器人作为社会行为人本身对人们的影响。尽管机器人是没有生命的，消费者还是会给他们的机器人起名字并赋予其个性。本文对这种为非人对象命名，赋予其个性、性别等的行为概称为人物信息设定，并从这个角度出发，研究消费者对服务机器人的人物信息设定对服务失败责任归因的影响。

2 理论基础与研究假设

2.1 名字与命名

名字，作为一种标签事物的方式，往往能够传递很多信息，并影响人们的态度。人的名字，可能显示个人的性别和种族，记录个人的家庭关系，被认为具有双重性，既象征着个人的个性，也象征着社会关系。研究显示，名字可以为姓名持有者创造积极或消极的印象。在营销领域中，名字同样非常重要。为了增强产品的辨识度并赋予产品特定意义，市场营销人员和制造商们在给品牌命名时常常使用拟人化、拟声化或描述型等等不同的策略，而消费者则将品牌名称作为寻找和判断商品的合理属性。品牌昵称也是名字的一种，并且普遍存在。与正式名称相比，消费者通常对品牌昵称持好感并且更加喜欢。名字本身也能影响人们对一项技术的态度反应。Boersma，Poortvliet 和Gremmen 证实，通过触发与熟悉技术的关联，新技术的名称足以决定人们对它的态度。有研究发现，对于拥有自动驾驶系统的车辆来说，在智能、自动、自主和无人驾驶汽车四个名字当中，人们对无人驾驶汽车的信任和好感度较低。

名字差异随时反应着我们生活中的心理倾向，人们的命名行为自然也体现了个人的特质与偏好。比如不同父母给孩子取名字的原因总是多种多样的，有的名字含有纪念意义，通常与亲戚或朋友有关；有的名字单纯是因为个人喜好，可能是由于声音组合好听，或者名字搭配符合审美等；一些名字则是拥有特定的意义或特质。命名倾向的多样性决定了在对事物命名时，很难找到一个合适的名字使所有人都满意，自己取的名字则通常是更符合自己的喜好的。营销领域的研究表明，与他人指定的名字或没有名字相比，使用自己命名的产品会增加消费者的购买意愿。但除了这篇文献外，我们还没有找到其他关于消费者命名产品的影响研究。我们将补充该方向研究，将消费者命名研究拓展到服务机器人领域，由于服务机器人的普及，该研究将具有现实意义，为服务机器人设计提供参考。本文将聚焦命名与性别设定对服务机器人责任归因的影响，在下一节，性别相关研究基础将被论述。

2.2 性别效应

就像父母会根据孩子的性别取不同的名字一样，性别和命名关系密切，也是本文的考察重点之一。性别差异是生活中最基本的一种认知，人们从小便形成了男女有别的意识，这种意识非常强大且延伸广泛，以至于在非人对象上也普遍存在。Iyer 和Debevec的研究显示，大部分产品被认为是有性别的，而不是双性或无差别的。这种性别认知在服务中也存在，被称作“服务者性别刻板印象(server gender stereotype)”，表示 个体会形成某一服务更适合特定性别服务提供者的印象。同时，服务提供者的性别差异也可能影响人们的态度。有研究发现，男性对女性化机器人的服务满意度评价高于女性。因此，本文将尝试研究服务失败时对服务机器人的性别设定是否也会影响人们对其的责任归因。

根据社会认同理论，人们有在评价和行为上偏向自己所在群体的普遍现象，被称作内群体偏好，这种群体划分取决于个人的内心认同。如前文所述，名字和性别差异都会影响人们的态度，消费者对服务机器人的命名和性别设定更可能符合自身喜好，增加对服务机器人的认同感，从而偏向服务机器人。由此，我们提出如下研究假设：

H1：消费者对服务机器人的命名和性别设定将减弱服务失败时消费者对其的责任归因，认为服务机器人对服务结果负有更少责任。

3 实验：人物信息设定与服务失败责任归因

本次实验对H1 进行验证，测量个体在对服务机器人进行不同人物信息设定情况下对服务失败的责任归因，表明消费者的命名和性别设定行为能够减弱对服务机器人的责任归因，让服务机器人对服务失败负更少的责任。

3.1 实验设计与过程

由于要分别考察命名、性别设定以及它们同时存在时对责任归因的影响，实验分为四组，自变量：人物信息设定(命名、性别设定、性别设定+命名、控制)。270 名参与者通过Credamo的“数据集市”在线完成了本次实验，72 名参与者因为没有通过注意力检测而被排除，最终得到有效样本198 份，向每人支付1 元人民币作为报酬。其中女性109 人，占55.1%；平均年龄M=29.80 岁(SD=6.970岁)，年龄跨度20-56 岁。

本实验采用智能汽车作为刺激物，要求被试想象购买了一辆智能汽车，并且向被试呈现了一张人型全息图像作为车载人工智能形象，图片选用的是奔腾T77 汽车的3D 全息少女图片。被试会读到下面一段话：“请想象你购买了一辆智能汽车，该车拥有手动驾驶和自动驾驶两种模式；在自动驾驶模式下，汽车由车载人工智能系统完全自行驾驶。下图是该车载人工智能系统的形象投影之一，用户可与其进行语音交流并告知行程目的地。”之后，被试会被随机分配到人物信息设定的四种情况之一。在命名情况下，被试被要求为车载人工智能取一个名字，并描述选择这个名字的原因，然后要求被试用设定的名字对它说一句话，以加强被试的真实感。在性别设定情况下则告诉被试，该车载人工智能有不同的性别形象，作为该车用户，要求被试为它设定性别。性别设定+命名情况则是先让被试为车载人工智能设定性别，然后和命名组一样为其命名。最后一种情况则没有让被试进行人物信息设定，作为控制组。随后被试进行注意力检测，其目的是检查被试是否认真参与实验。

然后，被试会进入到服务失败的场景，读到下面一段话：“某天，你决定使用自动驾驶模式，乘坐该智能汽车前往上班，结果发生意外，该车与另一辆同样处于自动驾驶状态的汽车发生了碰撞，导致双方车辆轻微变形，事故需要划分双方责任。”为了给被试留下责任划分的余地，我们并没有对事故原因进行解释。随后采用Tang 等人的3个题项的7 分量表测量被试对服务机器人的责任归因，例如：“你认为你的车载人工智能对这次事故负有多大责任？”(1=完全不受指责，7=应受极大指责；α=0.88)。最后，被试填写了人口统计变量，实验结束。

3.2 结果和讨论

责任归因。我们以没有进行人物信息设定的情况作为参照条件，设置了3 个代表其他三种情况的虚拟变量，进行线性回归分析，以对服务机器人的责任归因作为因变量，得到表1。结果显示，命名组、性别设定+命名组对服务机器人的责任归因都显著低于控制组(M=5.48；M=4.93，p=0.012＜0.05；M=4.79，p=0.003＜0.01)，虽然性别设定对责任归因的影响不显著，但仍然低于控制组(M=5.20)，并且与只进行命名相比，性别设定+命名组对责任归因的影响显著性更强，这说明虽然性别设定的影响很小，但仍然存在。

表1 系数a

实验的结果基本证实了H1。与预期一样，对服务机器人的命名和性别设定行为将使人们更少的将服务失败的责任归因于服务机器人，但不同的人物信息设定行为的影响存在差异，与命名相比，性别设定的影响较弱。因此，为了更好的降低责任归因，把性别设定与其他人物信息设定行为结合起来可能是更好的选择。

4 综合讨论

随着服务机器人的逐渐普及，人机互动的影响将越来越重要。消费者对服务机器人或主动或被动的人物信息设定行为将不可避免的出现，一个重要的问题是，这种人物信息设定行为会带来什么影响。本文从服务失败责任归因的角度对这个问题进行了探讨。

实验发现，通过命名和性别设定的行为可以减少人们对服务机器人的服务失败责任归因，但性别设定的作用相对于命名较小，单独进行时影响不显著，可以和命名一起进行以增强影响。我们的发现不仅是对人工智能在消费者行为领域研究文献的重要补充，也对企业合理进行服务机器人设计提供了重要的管理见解。

4.1 管理启示

根据恐怖谷理论，服务机器人的拟人化会引发人们的不适，造成负面效果。但服务机器人的形象和智能越来越接近人类是不可避免的趋势，在不改变类人形象的情况下如何减轻负面影响则显得尤为重要。本文提供了一个思路，通过对服务机器人进行人物信息设定来减少服务失败的责任归因。服务机器人的形象大多都是固定的，但人们的喜好各不相同，通过让消费者也参与进服务机器人的设计过程，设定最适合自己的服务机器人形象，从而增加消费者对服务机器人的认同感和心理距离应该是更好的选择。

4.2 研究局限与未来研究

本文只对命名和性别设定进行了研究，但我们提出的人物信息设定包括了赋予非人对象一切信息特征的行为，对年龄、性格这些重要的类人信息进行设定是否也会对责任归因乃至其他态度产生影响，以及产生怎样的影响，这些都可以在未来进行探讨。