余弘哲  黄磊

【摘要】AI 新闻主播是人工智能设备的一大类，这意味着人工智能设备的使用接受度模型对 AI 新闻主播的研究来说有很强的借鉴意义。研究拟人化效果对用户造成的影响，可指导 AI 新闻主播的设计和算法在中国市场有更多尝试，这也填补了学术领域的一部分空白。研究方法采用对 500 余份非概率样本的问卷调查进行数据分析，结果显示各项因素均在模型中对用户情绪造成积极影响，这种情绪一定程度上导致用户选择使用。

【关键词】虚拟新闻主播；用户情绪；使用意愿；感知交互

一、研究背景

近年来，人工智能话题热度持续攀升，各行业各领域纷纷积极探索人工智能产品的试验应用，力求实现更大规模的市场化。然而，就国内而言，AI 新闻主播目前仍处于发展初期，尽管其视听感知技术不断进步，但仍可与人类主播区分开来。在中国独特的 AI 新闻主播发展背景和受众环境下，这一创新产品逐渐吸引众多目光，越来越多的人愿意花时间去观看和体验。国家广播电视总局曾发布《广播电视和网络视听“十四五”科技发展规划》，《规划》中指出，“要加快推进制播体系技术升级。强化人工智能、大数据、区块链在内容选题、素材集成、编辑制作、内容审核、媒资管理、字幕制作等环节的应用，促进制播流程智能化。推动虚拟主播、动画手语广泛应用于新闻播报、天气预报、综艺科教等节目生产，创新节目形态，提高制播效率和智能化水平”。这一政策体现了国内对于 AI新闻主播发展的初步关注。北京卫视、湖南卫视、新华社、山东卫视等媒体机构迅速响应，相继推出各具特色的虚拟主播产品。这些产品不仅涵盖精心设计的专属形象，还包含依照真人主播形象打造的虚拟版本，更有主打中国风、二次元等独特风格的特别类型，展现出多元化的创新尝试。尽管如此，AI 新闻主播实际质量仍有较大提升空间，观众和用户更倾向于长期观看真人演播的节目。在当下国内传媒格局中，短视频逐渐取代传统电视成为主流传播形式，传播方式不断迭代更新，新兴媒体层出不穷，AI 新闻主播凭借其独特的技术优势和创新潜力，正悄然积蓄着巨大的发展潜能。预计未来，AI 新闻主播将以其强大的媒介可供性特点成为人们媒体选择中的重要一员，为传媒领域带来新的变革与机遇。

二、文献综述

（一）接受还是拒绝？理论的发展与集成

从 时 间 线 上 看，20 世 纪 60 年 代， 美 国 学 者E.M.Rogers 提出了一个通过媒介影响人们不断接受创新型技术产品的理论模型，他的著作《创新与扩散》提到了相关理论，当这一理论以模型的视角出现在一众学者的面前，为较多有关技术的用户接受度的研究奠定了基础或成为其中的一部分；1975年，理性行为理论由美国学者 Fishbein 和 Ajzen 提出 ,对早期人们导致行为意向的主观因素及来源进行了组合和探究，在此之后，Icek Ajzen 继承了 TRA 理性行为理论的观点，在原有模型的基础上进行进一步扩充，增加了行为对认知的控制概念，形成计划行为理论的建模；1989 年 Davis 提出的经典模型——技术接受模型，至今被广泛采用；扩展技术接受模型在 TAM 的基础上增加了变量；2003年 ,Viswanath Venkatesh 等人通过研究提出了技术使用与接受模型（UTAUT），模型的建立使用户态度的影响因素的研究更加丰富、准确与贴合现代化，并且在 Venkatesh 与两位香港学者的改良和后续研究中，构建了模型 UTAUT2；2019 年，DoganGursoy 等人针对人工智能设备的消费者接受度展开研究，构建了一个 AI 智能设备使用接受度理论模型（AIDUA），这一理论提出了拟人化和情感变量作为评估概念以及模型中的要素。

TAM 之前的理论溯源，仅仅为我们提供了历史回顾，但对于当前的研究来说，参考价值微乎其微。因为人工智能的发展有较强的时代特征，过去对于产品价值的判断很难跨越时间平移。但我们可以认为，信息技术产品有一定通约性。技术接受模型（TAM）的开创者 Davis 对于理论模型（图 1）的构建旨在为信息技术产品提高生产效率而服务，以当时的观点来看，信息技术的使用提高了白领的生产效率，但受困的是使用者对信息技术的态度模糊，用户是否愿意使用信息技术成为一大难题。由Vertinsky 等人和 Vroom 分别提出的两种期望理论模型，为此提供了依据。其中感知易用产生于“自我效能”，这一结论是作者在 Bandura 和 Hill 等人的理论基础上得出的.....(本文为文章截选，完整版请搜索公众号：“教育传媒研究杂志社”)