Part 01

背景

社交机器人与健康老龄化

机器人技术的进步

随着全球老龄化加剧，技术进步尤其是机器人设备的发展，为老年人的健康老龄化提供了新的解决方案。

其中，社交机器人能够通过提供情感和社会支持来改善老年人的生活质量，并缓解护理人员和医疗资源的短缺问题。同时，社交机器人还能够缓解护理人员和医疗保健提供者的短缺问题，帮助老年人缓解孤独感，提升他们的生活满意度。

社交机器人的声音设计

为了提高老年人对社交机器人的接受度，研究者和设计师致力于将类似人类的特征融入机器人设计中。其中，模仿人类声音成为了一个重要的设计方向。研究表明，具有自然和类似人类声音的社交机器人更容易被接受。

研究目的

探讨社交机器人发出类似后代的声音时，如何影响老年人的反应。

Part 02

研究假设

共提出4项研究假设

H1 具有“类似后代声音”的社交机器人可以提高老年人对机器人的接受度

后代声音的积极影响

文献表明，听到自己后代的声音可以给老年人带来积极影响。后代的声音可以作为老年人的情感支持来源。听到亲人安慰、熟悉的声音可以提供归属感和安全感。个人可能会对声音类似于自己或亲戚声音的机器人感到更舒适和更容易接受。

H2 社会身份调节了社交机器人具有“后代声音”与老年人对机器人的接受度之间的关系

社会身份的定义

社会认同理论认为，人们根据共同特征，如性别、种族、宗教、血缘关系或类似的信仰和价值观，将自己和他人分为内群体（他们所属的群体）和外群体（他们不属于的群体）。

其中，社会身份是指个体通过其所属的社会群体来定义自己的身份。

社会身份的可能影响

当社交机器人说话像他们的孩子或孙子时，老年人可能会把机器人当作后代的替代品。他们会把机器人看成是“自己人”，而不是“外人”。这样一来，老年人会觉得机器人是生活中有用的伙伴，对机器人也会更亲近、更愿意接受它。

H3 空间距离积极调节了社交机器人具有“后代声音”与老年人对机器人接受度之间的关系

空间距离的定义

解释水平理论（CLT）表明，人们在心理上对事物的解释或感知会有所不同，这取决于他们在时间、空间和社会距离上的接近程度。具体来说，空间距离是指物体、位置或个体之间的物理分离或接近。

空间距离与人际关系

当人们离得近的时候，更容易成为朋友，也会更愿意一起玩。离得近的人会觉得对方更好、更亲切，彼此关系也会更亲密。但如果别人靠得太近，可能会让人觉得不舒服，甚至有点害怕。

社交机器人与孤独感

老年人的孤独感可能源于多种因素，其中很重要的一个因素是他们和孩子、孙子住得远。社交机器人可以帮助解决这个问题，让老年人不那么孤独。

H4 空间距离积极调节了H3中社会身份的中介作用

空间距离与机器人接受度的关系

人们常常因为和别人住得近或远，而决定自己和他们的关系有多亲密。如果老年人和孩子、孙子住得近，他们会觉得更安心，也更愿意和他们相处，所以就不太需要机器人来代替孩子。但是，如果孩子、孙子住得很远，见面的机会少，关系就容易变得疏远。这时候，老年人就更愿意接受机器人，让机器人帮忙弥补这种距离感。

Part 02

实验方法

多实验设计

实验1

检验类似后代的声音对老年人对社交机器人接受度的主要影响以及中介影响。

实验2

测试空间距离对类似后代声音与老年人接受度关系的调节作用。

实验3

进一步操纵社交机器人类似后代的声音类型，包括类似孩子和孙子的声音。

实验工具

使用著名的社交机器人Paro作为实验工具

○ 社交机器人的声音模仿老年人后代（如儿子、女儿或孙子）的声音特征，重点模拟音高、语气和情感表达等，而非不同年龄阶段后代的声音。

○ 声音设计依据语音提示理论，通过语音中的信号帮助听众理解说话者想要传达的信息和情感。

实验程序

第一步：招募参与者

○ 本研究与 6 个独立社区合作（每项研究在两个社区独立进行）。纳入这三项研究的所有老年人都是相互独立的。

○ 纳入标准：

1）与后代分开居住的老年人。

2）女性年龄在55岁及以上，男性年龄在60岁及以上，符合中国的最低退休年龄标准。

3）通过简易心理（MMSE）和蒙特利尔认知评估（MoCA）工具，由具有老年医学背景的研究人员对老年人的认知状态进行评估，确保其认知完整，无认知困难。

第二步：分组与介绍

○ 将老年人随机分配到两组中的一组，并进行认知评估以确保参与者的认知状态符合要求。

○ 向老年人展示Paro的照片并介绍它。对于“具有类似后代的声音”的组，强调Paro的声音模仿子孙后代的音调、语气、情感表达等特征；对于“没有类似后代的声音”的组，则强调其动态语言和互动能力。

○ 每位老年人回答一个问题，来评估他们对机器人的熟悉度，评分范围为1到5，为 5 = 非常高，1 = 非常低（您如何评价您对机器人的熟悉程度）。

第三步：问卷填写与数据收集

○ 在老年人理解实验场景后，立即填写关于社会身份和社交机器人接受度的问卷，使用5点李克特量表（ 1 = 完全不接受，5 = 非常接受）。

○ 记录每位老年人的居住城市与其后代居住的城市之间的空间距离，以公里为单位。

○ 收集老年人的人口统计信息，包括性别、年龄、教育背景以及使用社交机器人的经验等。

预实验

检验问卷质量以及机器人声音控制效果

○ 招募了 20 名老年人（10 名女性，10 名男性；平均年龄为 64.31 岁）并随机分为两组。

信度分析

○ 两个结构（社会认同：0.803，对社交机器人的接受度：0.817）的 Cronbach's α系数均高于 0.8，表明问卷项目具有良好的可靠性。

○ 两个构建体的综合信度值均在 0.85 以上，进一步证实了问卷的可靠性。

效度分析

○ 两个构建体的平均提取方差（AVE）值均在0.67以上，表明问卷项目能够很好地反映其对应的构建体，即具有良好的聚合效度。

○ 每个结构与其他结构的相关性都低于 AVE 的平方根，表明问卷项目具有良好的判别效度。

声音感知检验

○ 通过独立样本t检验分析老年人对社交机器人后代样声音的实际感知是否存在显著差异。

○ 包含后代样声音组的感知熟悉度显著高于缺失组(p < 0.001)，表明成功操纵了社交机器人的声音，使老年人能够明显感知到声音上的差异。

实验 1

检验类似后代的声音对老年人对社交机器人接受度的主要影响以及中介影响

共有192名认知完整的老年人参与实验，其中94名男性和98名女性，平均年龄为60.36岁。

实验分析

○ 方差分析发现，后代的声音对老年人对社交机器人的接受度有显著影响 ( F=4.67, p<0.001 )。具体来说，具有类似后代声音的社交机器人 ( M = 4.72, SD = 0.443 ) 比没有类似后代声音的社交机器人 ( M = 3.51, SD = 0.381) 更受老年人欢迎，这支持了假设H1。

○ 使用 G*power 的敏感性分析 ( F-test [ANOVA], alpha = 0.05, power = 0.8) 表明，192名老年人的样本量足以检测到预期的效应量，partial η² = 0.15，说明实验设计具有足够的统计功效。

○ 使用SPSS中的PROCESS模型4 (bootstrap样本:1000) 进行分析，结果显示，类似后代的声音对老年人对社交机器人接受度的直接影响是显著的(effect = 0.368, 95%CI = [0.232, 0.789])，再次支持了假设H1。

○ 通过感知同理心和人机人格一致性，类似后代的声音对老年人对社交机器人接受度的间接影响也是显著的(effect = 0.254, 95%CI = [0.203, 0.528])，表明存在部分中介效应，支持了假设H2。

实验 2

测试空间距离在类似后代的声音对老年人接受社交机器人的影响中的调节作用

189 名认知完整的老年人（96 名男性和 92 名女性；M年龄= 61.05）参与了实验。

实验分析

○ 回归分析表明，类似后代的声音与空间距离之间的交互项对老年人对社交机器人的接受度具有显著的积极影响 (β = 0.124; ρ<0.01)，支持 H3 。

○ 根据空间距离的中位数正负一个标准差将参与者分为远组和近组。双向方差分析结果显示，类似后代的声音和空间距离对老年人对社交机器人的接受度存在显著的交互作用（F=4.78, ρ<0.01; η2=0.30）。

○ 对于在空间上远离后代的老年人，类似后代的声音对接受社交机器人的积极影响更强 (远距：M = 4.26，SD = 0.451; 接近: M = 3.78，SD = 0.392)。对于在空间上靠近后代的老年人，这种影响较弱 (M = 3.92, SD = 0.412; 接近: M = 3.45，SD = 0.373)。

○ SPSS中，使用 PROCESS 中的模型 7 (bootstrap 样本:1000)来测试类似后代的声音对老年人通过社交身份接受社交机器人的条件间接影响。

○ 当空间距离较远时，类似后代的声音对社交机器人接受度的条件间接影响是显著的 (95%CI = [0.148, 0.743])。

○ 但当空间距离较近时是微不足道的 (95%CI = [−0.024, 0.152])。

○ 随着空间距离的增加，社会身份的中介效应逐渐增强 (0.041 → 0.157→0.486)。

因此，H4 在统计学上得到支持。

实验 3

探讨不同类型的后代般声音（类似儿童的声音和类似孙子的声音）对老年人接受社交机器人的影响

○ 282名认知完整的老年人参与实验，140名男性和142名女性，平均年龄为62.92岁。

○ 老年人被随机分为三组：儿童样声音组(children-like voice)、孙子样声音组(grandchildren-like voice)、无后代样声音组(without offspring-like voice)。

实验分析

方差分析显示，两种类似后代的声音对老年人接受社交机器人的影响存在显著差异，支持 H1 ：

○ 具有类似儿童声音的社交机器人的接受度显著高于没有类似后代声音的社交机器人(F = 4.53, ρ<0.01, η2=0.18)。

○ 具有类似孙子声音的社交机器人的接受度显著高于没有类似后代声音的社交机器人(F=4.72, ρ<0.001, η2=0.23)。

○ 老年人对具有孙子般声音的社交机器人的接受度 (M = 4.67, SD = 0.427）高于具有类似儿童声音的社交机器人(M = 4.34, SD = 0.401)。

还测试了空间距离的调节作用：

○ 结果表明，儿童般的声音、孙子般的声音和空间距离之间的交互项对老年人对社交机器人的接受度具有显著的积极影响(β Children−like=0.118, ρ<0.01; β Grandchildren−like=0.193, ρ<0.001)，支持 H3。

○ 由于与孙子孙女在空间上相距遥远，老年人可能更容易接受社交机器人。

SPSS中，使用PROCESS的模型7 (bootstrap 样本:1000)，研究旨在探讨社会身份在儿童般声音和孙子般声音对老年人接受社交机器人影响中的中介作用，并分析空间距离如何调节这种中介效应。

○ 当空间距离较远时(95%CI = [0.109, 0.403])，类似儿童的声音对社交机器人接受的条件间接影响是显着的，但在空间距离较近时不显著(95%CI = [−0.058, 0.113])。

○ 当空间距离较远时，类似孙子孙女的声音对社交机器人接受度的条件间接影响是显著的（95% CI = [0.211, 0.689]），当空间距离较近时也是显著的(95%CI = [0.019, 0.241])。

结果支持 H4。

Part 03

主要发现

○ 社交机器人发出类似后代的声音可以显著提高老年人的接受度。像孩子或孙子的声音能让老年人觉得更熟悉、更舒服，会更愿意和机器人互动。

○ 相比孩子的声音，像孙子的声音更能吸引老年人。因为孙子孙女通常有更多时间和精力陪伴老人，而且和他们在一起的时候，会让老人感到更开心、更有意思，这种感觉是和自己孩子互动时可能没有的。所以，老年人更喜欢机器人有孙子的声音。

○ 社会身份在类似后代的声音与老年人对社交机器人的接受度之间起到了中介作用。当机器人说话像他们的孩子或孙子时，老年人会觉得机器人像是家里的一员，更愿意和它互动。

○ 如果老年人和后代住得远，类似后代的声音会让机器人显得更有用，老年人也更愿意接受它。在这种情况下，社会身份的作用也会更强。这说明，距离远可能让老年人更需要机器人来代替孩子或孙子的角色。

结语

在科技飞速发展的今天，机器人正逐渐走进我们的生活。或许在不久的将来，社交机器人会成为每个家庭的常客，用它们独特的方式，为老年人的生活增添更多色彩。让我们更多地关注老年人的情感需求，用科技的力量，为他们的晚年生活带来幸福和温暖。

“像孙子一样”的声音，让老年人对机器人说“YES”