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论文研究了德国使用ChatGPT用户特征及其对数字鸿沟的影响。文章还有一个名称：谁是ChatGPT的用户？网络跟踪数据对数字鸿沟的影响。期刊发表在PLOS ONE.
研究背景
- 研究问题
文章研究了德国使用ChatGPT的用户特征及其对数字鸿沟的影响。具体来说，文章探讨了哪些用户特征（如年龄、教育水平、就业状况等）会影响ChatGPT的使用情况。 - 研究难点
如何结合行为和调查数据来分析用户特征与ChatGPT使用情况之间的关系；如何控制其他可能影响使用情况的变量；如何解释和验证研究发现。 - 相关工作
相关研究主要集中在互联网使用的数字鸿沟问题上，探讨了年龄、性别、收入、教育等因素对互联网使用的影响。近年来，人工智能（AI）技术的发展使得AI驱动的对话代理（如ChatGPT）成为研究的新焦点。
研究方法
论文提出了基于UTAUT-2模型的分析框架，用于研究用户特征对ChatGPT使用情况的影响。具体来说，
- UTAUT-2模型
UTAUT-2模型包含了七个影响技术接受度的构建模块：性能期望、努力期望、愉悦动机、促进条件、社会影响、价格价值和习惯。这些构建模块可以通过年龄、性别和经验进行调节。 - 特征选择
为了减少多重共线性问题，文章采用了Lasso回归和稳定性选择方法来选择最重要的特征。Lasso回归通过收缩系数来选择重要的变量，而稳定性选择则通过多次交叉验证来确保选择的稳定性。 - 回归分析
文章使用了逻辑回归、负二项回归和零膨胀模型来分析ChatGPT的使用、访问频率和长期使用（即访问周数）。回归模型中控制了互联网活动指标（如每周网页访问次数、每周上网时长和每周活动周数）以及其他社会政治变量（如政治知识、投票行为等）。
实验设计
- 数据收集
数据来源于Seek2Judge项目，包含1367名德国居民的调查数据和相应的网络跟踪数据。网络跟踪数据从2022年12月1日至2023年10月31日，涵盖了参与者的网页访问记录。 - 样本选择
所有参与者在注册网络跟踪面板时均签署了知情同意书，并且调查数据在获得书面知情同意后与网络跟踪数据匹配。最终保留了1367名参与者，其中11.78%（161人）访问了OpenAI。 - 变量测量
调查数据包括了标准的社会人口统计变量、社交媒体使用情况和 literacy、政治参与、态度和知识等问题。网络跟踪数据则包括了访问OpenAI的URL、访问时间和页面浏览时长。
结果与分析
基本人口统计特征：年龄较低和教育水平较高的个体更可能使用ChatGPT。具体来说，年龄每增加一岁，使用ChatGPT的可能性降低20%（OR=0.51，p<0.001）；教育水平每增加一年，使用ChatGPT的可能性增加14%（OR=1.23，p=0.028）。
社交媒体和政治参与：使用多种社交媒体渠道的个体更可能使用ChatGPT，但Facebook的使用与ChatGPT使用呈负相关。政治知识、投票行为和在线政治行动与ChatGPT使用正相关，而在线政治辩论和政治自我效能感与ChatGPT使用负相关。
互联网活动：每周网页访问次数、每周上网时长和每周活动周数是ChatGPT使用、访问频率和长期使用的最强预测因素。
其他变量：需要认知和写作技能的个体更可能访问ChatGPT，但组织会议的能力与访问频率正相关，与长期使用负相关。
总体结论
论文通过结合行为和调查数据，揭示了德国使用ChatGPT的用户特征及其对数字鸿沟的影响。研究发现，年轻、受教育程度高、需要认知和写作技能的个体更可能使用ChatGPT。此外，社交媒体使用和政治参与也对ChatGPT的使用有显著影响。研究结果有助于更好地理解数字鸿沟，并为缩小这一差距提供了政策建议。未来的研究可以进一步探讨其他可能影响AI工具使用的因素，并评估这些因素在不同人群中的作用。
A major challenge of our time is reducing disparities in access to and effective use of digital technologies, with recent discussions highlighting the role of AI in exacerbating the digital divide. We examine user characteristics that predict usage of the AI-powered conversational agent ChatGPT. We combine behavioral and survey data in a web tracked sample of N = 1376 German citizens to investigate differences in ChatGPT activity (usage, visits, and adoption) during the first 11 months from the launch of the service (November 30, 2022). Guided by a model of technology acceptance (UTAUT-2), we examine the role of sociodemographics commonly associated with the digital divide in ChatGPT activity and explore further socio-political attributes identified via stability selection in Lasso regressions. We confirm that lower age and higher education affect ChatGPT usage, but do not find that gender or income do. We find full-time employment and more children to be barriers to ChatGPT activity. Using a variety of social media was positively associated with ChatGPT activity. In terms of political variables, political knowledge and political self-efficacy as well as some political behaviors such as voting, debating political issues online and offline and political action online were all associated with ChatGPT activity, with online political debating and political self-efficacy negatively so. Finally, need for cognition and communication skills such as writing, attending meetings, or giving presentations, were also associated with ChatGPT engagement, though chairing/organizing meetings was negatively associated. Our research informs efforts to address digital disparities and promote digital literacy among underserved populations by presenting implications, recommendations, and discussions on ethical and social issues of our findings.
DOI: https://doi.org/10.7802/2745.d
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