类型b

作者与机构、发表期刊及时间
本文由Rangina Ahmad、Dominik Siemon、Ulrich Gnewuch和Susanne Robra-Bissantz共同撰写，作者分别隶属于德国布伦瑞克工业大学信息管理系、芬兰拉赫蒂卢特大学软件工程系以及德国卡尔斯鲁厄理工学院信息系统与市场营销研究所。文章于2022年1月19日被接受，并发表在《Information Systems Frontiers》期刊上。

论文主题
本文探讨了设计个性适应性对话代理（Personality-Adaptive Conversational Agents, PACAs）以改善心理健康护理中的用户交互问题。研究旨在解决当前对话代理（Conversational Agents, CAs）在心理健康领域应用中的局限性，包括无法动态适应用户个性、缺乏个性化响应以及有限的对话能力等问题。

主要观点及其阐述

1. 心理健康护理中对话代理的应用现状与挑战

心理健康问题在全球范围内日益普遍，但心理健康服务资源却严重不足。对话代理作为一种新兴技术，具有提供全天候心理健康支持的潜力。然而，现有CAs在心理健康领域的应用仍存在诸多问题：
- 缺乏动态适应性：当前CAs无法充分捕捉用户的动态行为或个性特征，导致其响应不够个性化（Ahmad et al., 2021b; Yorita et al., 2019）。
- 对话能力有限：尽管AI技术的进步使CAs能够处理复杂任务，但它们仍难以模拟人类治疗师的丰富对话（Chakrabarti & Luger, 2015; Clark et al., 2019）。
- 拟人化程度的影响：CAs的拟人化水平可能对用户体验产生正面或负面影响（Kim et al., 2019）。

这些挑战表明，现有CAs尚未充分发挥其潜力，尤其是在个性化和用户适应性方面。

2. 设计个性适应性对话代理的理论基础

本文基于两个核心理论展开研究：
- “计算机是社会行动者”范式（Computers Are Social Actors Paradigm）：研究表明，人类会将计算机视为社会实体，并赋予其人格特质（Nass et al., 1994）。因此，设计具有拟人化特征的CAs可以提高用户对其的信任感和舒适度。
- 五因素人格模型（Five Factor Model of Personality）：该模型通过开放性、神经质、尽责性、宜人性和外向性五个维度描述个体差异，为CAs的个性适应性设计提供了理论框架（McCrae & John, 1992）。

这两个理论为PACAs的设计提供了科学依据，强调了个性化和拟人化的重要性。

3. 设计原则的提出与评估

本文通过设计科学研究（Design Science Research, DSR）方法提出了六项设计原则（Design Principles, DPs），并进行了专家评估。这六项原则分为两类：
- 基础设计原则：包括主动性支持（DP1）、能力（DP2）和透明性（DP3）。这些原则构成了PACAs的基本框架，确保其可用性、专业性和安全性。
- 个性化设计原则：包括社会角色（DP4）、拟人化（DP5）和个性适应性（DP6）。这些原则使PACAs能够根据用户需求调整自身特性，从而提供更个性化的服务。

专家评估结果显示，所有原则均得到了高度认可，尤其是DP6（个性适应性）被认为是最关键的设计元素。此外，专家建议PACAs应能够在特定情况下改变其个性和沟通风格，以促进治疗进展。

4. 示例实例化（Expository Instantiation）

为了展示设计原则的可操作性，本文开发了一个技术无关的PACA模型。该模型包含以下组件：
- 对话用户界面（CUI）：支持文本和语音输出，并可通过推送通知主动联系用户。
- 机器人服务（Bot Service）：负责逻辑交互和自然语言处理，并根据用户个性调整对话设计。
- 应用程序（Application）：作为系统核心，决定社交角色、沟通类型和拟人化程度，并访问知识库和个性分析服务。
- 个性挖掘服务（Personality Mining Service）：分析用户消息并确定其人格特质，使用词嵌入模型（如Word2Vec）进行预测。
- 数据库（Database）：存储所有知识库、治疗方法和用户交互数据，并采用最新技术保护敏感信息。

该模型为未来PACAs的实现提供了蓝图。

5. 研究的意义与价值

本文的研究具有重要的理论和实践意义：
- 理论贡献：提出了针对心理健康护理的PACAs设计原则，填补了该领域的设计知识空白。
- 实践贡献：为设计师、开发者和心理健康组织提供了具体指导，帮助他们设计更符合用户需求的PACAs。
- 潜在应用：PACAs不仅可以为轻度心理健康问题用户提供日常支持，还能作为辅助工具增强专业治疗效果。

6. 研究亮点

• 创新性设计原则：首次系统性地提出了PACAs的设计原则，并通过专家评估验证了其有效性。
  
• 多学科融合：结合心理学、人工智能和信息系统领域的知识，为PACAs的设计提供了全面视角。
  
• 实际应用潜力：示例实例化展示了设计原则的实际操作性，为未来研究和开发奠定了基础。
  

7. 局限性与伦理考量

尽管PACAs具有广阔的应用前景，但其设计和使用仍需注意以下问题：
- 用户隔离风险：过度依赖PACAs可能导致用户与现实世界的疏离。
- 隐私保护：用户担心其敏感信息可能被第三方滥用。
- 公司依赖性：用户对运营公司的高度依赖可能带来不确定性。

本文为心理健康护理领域PACAs的设计提供了重要参考，同时也为其他领域的相关研究开辟了新方向。