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LIUXINGLONG铁虫 (初入文坛)
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[交流]
这家国内学术调查工具，真的太···，目前本研究相关科研成果已在知网正式发表
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我是香港浸会大学传理学院的陈安繁，同时也是深圳大学传播学院的合作研究者。近期，我和团队张幸、曹睿清博士共同完成了一项关于人机互动中不确定性表达的实证研究，相关成果已发表在《科普研究》2025年第20卷第4期。今天想和大家分享这项研究的开展过程，尤其想聊聊在研究推进中的一些问题。 目前本研究相关科研成果已在知网正式发表，有需要的同行可自行检索下载。 我们的研究聚焦于争议性科学话题传播中，人机互动里不确定性表达的双重效应，并以转基因技术这一全球范围内兼具争议性与科研价值的话题为研究载体。 在当下的科学传播领域，人工智能的深度应用让不确定性表达的影响变得愈发复杂。传统传播研究中，不确定性往往被认为会降低公众信任、引发风险焦虑，但随着大语言模型成为传播新媒介，这种影响的作用机制发生了本质变化 —— 大语言模型生成的内容无真实情感、缺乏权威背书，其表达不确定性的方式与人类传播截然不同，这也让传统的不确定性传播理论面临新的挑战。 基于此，我们试图通过实证研究解答三个核心问题： 一是人机对话中，大语言模型的不确定性水平如何系统性地影响受众的认知评价； 二是不确定性水平如何塑造受众与模型的互动模式； 三是记者、科学家、普通网民等不同角色模拟，是否会对上述过程产生调节作用。 确定研究方向后，我们面临的首要难题是开展大规模、高控制度的在线实验。 首先是样本的代表性与获取效率。要探究人机交互中不确定性的影响，需要足够规模且特征多元的样本，涵盖不同年龄、教育背景、职业的群体，同时要保证样本的随机性，避免偏差。 传统的线下实验或小范围线上招募，不仅耗时耗力，样本量也难以满足统计分析要求，更难保证样本的全国代表性。 其次是数据的精准性与可控性。 我们的实验设计包含 2（不确定性水平：高、低）×4（模拟角色：无角色、记者、科学家、普通网民）的组间实验设计，需要精准控制大语言模型的不确定性表达（如高不确定性用 “可能”“也许”，低不确定性用 “明确”“已证实”），同时记录受众的认知评价、交互行为等多维度数据。 这要求实验平台不仅能稳定承载人机对话交互，还能实现数据的实时采集、精准分类与质量校验，任何数据环节的疏漏都会影响研究结论的可靠性。 此外，实验的流程规范性也至关重要。从实验导入、背景信息收集，到人机交互、后测与操纵性检验，每一个步骤都需要标准化的流程设计，确保所有被试的实验体验一致，减少无关变量的干扰。 在寻找合适的实验平台时，我们对比了多个国内学术工具，最终选择了极术云，而它也确实完美解决了我们的所有研究痛点。 （一）样本质量与获取效率双保障 极术云是国内专注于网络分组实验和网络追踪研究的学术性调查平台，其样本库的代表性远超我们的预期。2025 年 3 月底，我们通过极术云面向全国开展在线调查，最终成功招募 547 名完成所有调查问题并通过注意力检验的被试。 从样本构成来看，31.70% 为男性，平均年龄 29.02 岁，最常见教育水平为大学水平（占 92.50%），这一结构基本反映了中国网络受众的人口统计学特征，完全满足我们研究对样本多样性与代表性的要求。同时，极术云的招募流程高效且便捷，大幅缩短了我们的样本收集周期，让我们能快速进入数据分析阶段。 （二）实验设计与数据采集的精准性 极术云的平台功能完美适配了我们复杂的实验设计需求。一方面，我们可以在平台上轻松搭建 2×4 的组间实验框架，精准控制大语言模型的不确定性水平与模拟角色变量，通过 api 形式调用国内外主流大语言模型（如我们研究中采用的 grok-3），并实现可视化聊天界面的定制化设计，让不同实验组的人机交互界面仅在核心变量上存在差异，保证实验的纯粹性。 另一方面，极术云提供了完善的数据采集与质量保障机制。平台会对回收的数据进行清洗与质量控制，剔除无效样本，同时为我们设计了涵盖信息信任度、信源信任度、风险感知、收益感知、对话长度、对话轮次等多维度的测量体系，所有数据均能以标准化格式导出，直接用于 spss 等统计软件的方差分析、交互效应检验，极大降低了我们的数据处理成本。 （三）实验流程的规范性与可控性 极术云的实验流程设计贴合学术研究的严谨性要求。实验全程分为导入、背景信息收集、人机交互、后测与操纵性检验四个阶段，平台会自动引导被试按流程完成操作，避免因流程混乱导致的数据偏差。 实验结束后，我们还能通过平台的操纵性检验功能，验证被试对不确定性的感知差异（高不确定性组平均值 4.77，低不确定性组 3.48），同时检验被试对模拟角色的识别准确率（高达 90%），确保实验操纵的有效性，为研究结论的可靠性筑牢基础。 研究启示：学术工具是实证研究的重要基石 我们的研究最终揭示了人机互动中不确定性表达的 “双重效应”：在认知评价层面，高不确定性会降低受众的信息与信源信任度、削弱风险与收益感知；但在交互行为层面，不确定性却能显著促进受众与大语言模型的对话长度、增加对话轮次，形成 “认知层面负面评价 + 行为层面积极互动” 的矛盾效应。 这一结论的得出，离不开极术云在样本、数据、流程上的全方位支撑。作为一线科研工作者，我们深知优质的学术工具能让研究事半功倍 —— 它不仅能解决样本招募、数据采集的现实难题，更能以专业的功能设计，保障研究的严谨性与科学性。 极术云这类专注于网络实验与追踪的平台，恰恰填补了国内学术调查工具在这一领域的空白。对于从事传播心理学、人机交互、科学传播等方向的研究者而言，它不仅是一个数据采集工具，更是实证研究中不可或缺的 “合作伙伴”。 以上就是我们在这项研究中使用极术云的真实体验与分享，也希望能为同行们开展相关研究提供一点参考。 目前本研究相关科研成果已在知网正式发表，有需要的同行可自行检索下载。           |
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