12月15日，“南国北师·智能与计算传播”沙龙第七期活动顺利举办。本次活动邀请了西安交通大学新闻与新媒体学院马晓悦教授和深圳大学曹博林长聘副教授做主题分享。
本次活动由北京师范大学计算传播学研究中心李华老师主持。
人机传播中的沟通与修复：
基于智能绘画场景的探索性研究
马晓悦关注到伴随着AIGC的诞生，越来越多的场景中使用AIGC技术进行内容生产。然而生成准确匹配文本描述的高质量、逼真的图像尤其依赖用户输入高质量的提示语。当智能绘画生成的图片不符合用户预期时，即人机交互过程发生了沟通障碍。因此，用户需要与智能绘画媒介进行对话沟通以修复故障，从而改善人机沟通结果。
为此，研究从以人为本的角度探索AI绘画场景中人机互动常见的沟通故障以及用户采取何种沟通修复策略。通过对用户的自我报告内容进行分析，探究用户在不同类型任务（事实性任务和探索性任务）中的表现差异。实验设计着重于分析用户在绘画过程中的心理变化，发现用户在与AI交互过程中会经历不同的心理状态，包括自省、让步和无法理解等，这些心理反应对AI绘画系统的使用和用户体验有重要影响。同时关注AI绘画系统与用户互动时的沟通障碍，例如图文不匹配和图片与用户期望之间的差距。最后，研究还讨论了AI在艺术创作过程中的修复策略，以及人类如何看待AI的失误和其对未来发展的潜在影响。
马晓悦，西安交通大学新闻与新媒体学院教授、博士生导师，入选西安交通大学青年拔尖人才计划（A类）。研究方向为网络心理与计算传播。近年来围绕研究主题，出版学术专著3部；在Technology in Society，Information Processing & Management，Telematics and Informatics，Cyberpsychology，Behavior and Social networking，《国际新闻界》《图书情报工作》等国内外领域重要期刊上发表SSCI/CSSCI论文四十余篇。在ICA、CHI、ASIS&T等领域Top国际会议上演讲报告。主持国家自然科学基金面上项目、国家社科基金重大项目子课题等科研项目。研究成果获得省级科研奖励3项。为多个政府部门提供内参、调研报告、决策建言，得到采纳、应用。
When Chatbots Make Errors:
Cognitive and Affective Pathways to Understanding Forgiveness of Chatbot Errors
曹博林从聊天机器人“犯错”的角度切入，探讨了从认知和情感途径理解人机交互中机器人“犯错”的包容现象，并强调理解和适应这一现象的必要性。
人机沟通中的错误是普遍存在的，理解聊天机器人犯错的常见方式有两种：CASA框架和机器启发式（Machine Heuristic）。研究进一步分析了人们对机器的态度和对机器错误的心理反应，强调情感和心理状态在其中的重要作用，并提到面对错误时人们的宽容心理机制。同时，还探索了对任务导向与关系导向两种不同聊天机器人出错的宽恕。
研究发现，用户在聊天机器人犯错时表现出不同程度的宽恕，这取决于聊天机器人的类型和拟人化特征。个体对机器人的宽恕程度会受到情感和认知途径的影响。聊天机器人错误的宽恕程度不仅与错误的严重程度有关，还与个人对错误的厌恶情绪和归因有关。
该研究拓展了CASA框架、完成了从人际宽恕到人机宽恕的理论视角转换、综合了多种理论……同时也给实际应用带来启发。
曹博林，深圳大学传播学院长聘副教授、博士生导师，网络与新媒体系主任。深圳市海外高层次（孔雀计划）人才，深圳市南山区领航人才，深圳大学荔园优青。北卡罗来纳大学教堂山分校中国项目博士后，香港城市大学博士。主要研究领域为智能传播、健康传播、网络心理学。在SSCI/SCI/CSSCI期刊发表论文50余篇，包括Information, Communication & Society、Information Processing and Management、Computer in Human Behavior、Health Communication、《新闻大学》等，文章被人大复印资料转载。主持2项国家社会科学基金课题及多项广东省、深圳市级课题。
结合计算传播学的研究视角，在人机交互中，我们看到沟通误解不仅普遍但也可调整，强调了理解机器与塑造互信的重要性。感谢本期嘉宾的精彩分享，为未来相关人机交互研究开辟了新路径。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙
活动介绍
以ChatGPT为代表的大语言模型等人工智能技术的发展，正在引发传播学研究的变革。这使得计算传播研究进入AIGC时代。为此，我们举办“南国北师·智能与计算传播”沙龙，广邀国内外智能与计算传播领域的青年才俊、知名学者分享他们最前沿的研究和最鲜活的思考，共同探讨AIGC时代计算传播学研究的新问题与新方向。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙由北京师范大学计算传播学研究中心、北京师范大学新闻传播学院和粤港澳高校计算传播学联盟主办。
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