学术研究离不开扎实的数据基础。越来越多高校师生和科研团队选择「调研家SurveyPlus」在线问卷调查平台的样本服务，完成高质量的学术数据采集，并发表高水平的论文成果。本期精选论文主题聚焦AI应用与社会行为研究，内容涵盖人工智能与政府服务互动、公共部门聊天机器人设计、人工智能错失焦虑量表开发等前沿议题。这些研究项目均在数据收集环节采用了调研家平台。调研家平台不仅长期耕耘社会科学研究领域，也在助力大量自然与社会科学交叉领域的学术研究。
 

论文1：The decision-making by citizens: Evaluating the effects of rule-driven and learning-driven automated responders on citizen-initiated contact.

发表期刊：

Computers in Human Behavior（SSCI一区，人机交互与数字社会行为研究TOP期刊，广受心理学、传播学、信息系统等跨学科领域学者认可）

文章内容：

越来越多政府部门在服务过程中引入人工智能（AI）技术，改变了政府与公民互动的方式。不过，受限于技术复杂性与应用情境多样性，相关研究结论仍存在较大分歧。本研究区分了规则驱动型AI （rule-driven AI）与学习驱动型AI（learning-driven AI）两类形态，重点关注了“公民主动联系”这一典型公共参与场景。

基于对763名参与者（共4578条观察数据）开展联合实验，作者发现，与人工响应相比，AI响应会显著降低公民主动联系的意愿，且学习驱动型AI的负面效应显著高于规则驱动型AI。此外，响应者的形象、联系渠道、联系目的和事务属性等因素也会影响公民的主动联系行为，且存在一定的调节效应。这些研究结果丰富了人工智能应用背景下公共参与行为的理论理解，并对公共部门AI应用实践中如何更好地促进公民参与提供了政策启示。

引用信息：

Wang, S., Chen, M., Zheng, L., Zhang, Y., & Gao, Q. (2024). The decision-making by citizens: Evaluating the effects of rule-driven and learning-driven automated responders on citizen-initiated contact. Computers in Human Behavior, 161, Article 108413. https://doi.org/10.1016/j.chb.2024.108413

论文2：Designing service blueprint for chatbots: experimental evidence on public preference for design components.

发表期刊：

Journal of Chinese Governance（SSCI收录，全球研究中国治理体系与治理能力现代化的重要学术期刊，具备较高国际影响力，广受学界认可）

文章内容：

尽管聊天机器人（chatbot）已在全球公共部门得到广泛应用，但公民的接受度并不理想。本研究基于公共服务设计理论视角，构建了聊天机器人服务的详细蓝图，重点分析了具体设计要素对公众偏好的影响机制。
通过一项联合实验（N = 859），作者发现，公众更偏好具有人性化风格、使用正式官方语言，且具备内容扩展能力、恢复策略与反馈渠道功能的在线聊天机器人。此外，公众偏好在不同服务情境差异与个体特征间存在差异性。本研究提出了一个全面的聊天机器人服务设计框架，厘清了当前关于设计要素的若干争议，为公共部门优化聊天机器人设计、提升聊天机器人服务潜能提供了可操作性建议。

引用信息：

Wang, S., Zhang, Y., Xiao, Y., & Liang, Z. (2025). Designing service blueprint for chatbots: experimental evidence on public preference for design components. Journal of Chinese Governance. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/23812346.2025.2485740
 

论文3：When everyone is talking about AI: The development of fear of missing out on AI scale.

发表期刊：

Telematics and Informatics（SSCI/SCIE双收录，国际顶尖的信息通信技术与社会经济系统交互研究期刊，长期位居高影响力期刊行列）

文章内容：

在人工智能（AI）话语领域，个体对于错失AI技术带来的利益，以及被他人或社会淘汰的焦虑，已成为一个重要关注议题。本研究首次提出并定义了“人工智能错失焦虑”（FoMO-AI, Fear of Missing Out on AI）这一概念，系统探讨了FoMO-AI的维度结构。通过文献梳理与深入访谈，第一轮问卷调查共获得494份有效样本，通过采用探索性因子分析进行验证，最终构建出一套测量FoMO-AI的量表，共包含26个测量项，分为AI落后焦虑、AI可及性关注与AI红利焦虑三个子维度。随后的第二轮问卷调查基于254份有效样本，采用验证性因子分析对量表结构进行进一步确认。此外，研究还验证了个体的STARA（智能技术、人工智能、机器人与算法）意识对FoMO-AI具有正向影响，且个体的AI落后焦虑对其主动学习行为具有正向预测作用。FoMO-AI量表为相关研究提供了有价值的测量工具，并为进一步构建理论模型、深入探讨当前全球AI推广背景下的社会心理现象提供了方向参考。

引用信息：

Deng, F., Zhang, Z., Lin, Y., Mo, X., & Zhang, Y. (2025). When everyone is talking about AI: The development of fear of missing out on AI scale. Telematics and Informatics, 100, Article 102283. https://doi.org/10.1016/j.tele.2025.102283

 

在「调研家SurveyPlus·期刊论文精选」这个系列中，我们会持续分享那些使用调研家平台完成样本数据收集、并成功发表在学术期刊上的研究案例。

本期精选的3篇论文聚焦AI应用与社会行为研究，主题涵盖政府服务中的AI互动设计、公共部门聊天机器人用户偏好、AI错失焦虑的量表开发与心理机制探索，体现了调研家 SurveyPlus 平台在支持社会科学研究中的广泛适用性与高质量数据支持能力。未来我们将继续发布更多领域的学术研究成果，期待与更多高校、研究机构合作，共同推动高水平学术产出。

©图片来源于网络

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