YiheSen Li, Yizhuo Hou, Weicheng Pan, Hong Chen, Junpeng Gai, Liyan Bu

（School of Art and Design, Shenyang Aerospace University, Shenyang, China）

编者按：

随着全球老龄化进程加快，老年人的出行需求持续增长，导航的高效性、安全性与便捷性已成为关键社会议题。传统导航系统常因操作复杂、缺乏个性化支持等问题，给老年人带来认知负担，限制其出行自主性。人工智能（AI）导航技术的发展为解决这一难题提供了新方向，而拟人化设计作为提升人机交互体验的重要手段，通过融入人声、情感表达、视觉形象等人类特征，有望改善老年人与导航系统的互动效果。本研究基于人机交互理论与认知负荷理论，通过实验对比不同拟人化程度的AI导航系统对老年人导航表现与心理体验的影响，明确了高拟人化设计在提升效率、降低认知负担等方面的显著优势，为老年友好型导航产品的设计优化、功能升级提供了科学依据，也为智能技术服务老龄化群体、助力积极老龄化提供了实践路径。

全球人口老龄化趋势日益显著，老年人的出行需求与日俱增，但他们在复杂路线理解、突发情况应对及现代导航技术适应等方面面临诸多挑战，这不仅限制了其出行范围，也降低了生活质量与社会参与度。人工智能导航系统凭借实时环境感知、动态路径规划等优势，逐渐成为辅助老年人出行的重要工具，而拟人化设计，即将人类特征、动机或情感赋予非人类主体，被认为是提升系统可用性与用户接受度的关键。

现有研究表明，拟人化特征如类人语音、面部表情等，能正向影响用户信任与情感投入，但多数研究聚焦普通成年群体或情感层面，缺乏对老年人在导航这类认知需求较高任务中的系统性探究。同时，不同拟人化程度（从基础语音反馈到全功能拟真交互）对老年人导航效率、认知负荷的影响尚不明确，传统导航系统在复杂场景下易给老年人带来过重认知压力的问题仍未得到有效解决。因此，本研究围绕以下核心问题展开：不同拟人化程度的AI导航系统（基础功能、低拟人化、中拟人化、高拟人化）如何影响老年人的导航效率、信任度、满意度及认知负荷？任务复杂度是否会调节拟人化设计的作用效果？导航效率、认知负荷与用户信任之间存在怎样的关联？

本研究采用2×3被试间设计，以“AI导航系统拟人化程度”（基础功能型、低拟人化型、中拟人化型、高拟人化型）和“任务复杂度”（简单路径、障碍路径、多选择路径）为自变量，聚焦老年人的导航效率（任务完成时间、路径偏差、错误率）、信任度、满意度及认知负荷四大核心因变量。其中，基础功能型仅提供固定格式语音导航，无动态交互；低拟人化型加入简单情感语音提示，无视觉元素；中拟人化型包含无障碍路径规划、避障引导及基础情感设计；高拟人化型支持实时动态语音交互、个性化路径规划及障碍识别反馈。

从沈阳线下活动中心、社区服务站及老年线上交流平台招募100名60岁及以上老年人作为研究样本，经筛选后，最终确定80名有效被试，平均年龄74.3岁，女性占比53.8%，男性占比46.2%。被试者随机分配至4个实验组，每组20人，分别使用不同拟人化程度的导航系统，完成三种复杂度的导航任务，实验周期为4周。

研究采用多元方差分析（MANOVA）检验拟人化程度与任务复杂度的主效应及交互效应，同时通过相关分析探究各因变量间的关联。结果显示，拟人化程度对老年人的导航表现与心理体验存在显著影响：高拟人化系统的导航效率最优，平均完成时间（14.392分钟）、路径偏差（4.478米）及错误率（8.033%）均显著低于其他类型；用户信任度（6.021分）与满意度（5.945分）最高，认知负荷（46.262分）最低。中拟人化系统表现次之，而基础功能型与低拟人化型在各项指标上均相对较差，尤其在复杂任务场景中差距更为明显。任务复杂度的调节效应显著：随着任务复杂度提升，各类型系统的导航效率均下降，但高拟人化系统的抗干扰能力更强；认知负荷随任务复杂度增加而上升，但高、中拟人化系统能有效缓解这一趋势。此外，相关分析证实，导航效率与用户信任度呈正相关，与认知负荷呈负相关，三者形成动态关联机制。

本研究在理论上具有多方面的重要贡献。首先，研究基于导航场景提出了一个由基础型、低、中、高四个层次构成的拟人化框架，相比以往多数研究将拟人化视为单一维度的处理方式，本研究提供了更精细的层级模型，有助于深化人机交互领域对拟人化构成要素及其作用机制的理解。其次，本研究将老年用户的导航效率与认知负荷纳入拟人化效果的考察范围，弥补了以往研究多集中于情感体验或态度反应而忽视任务绩效的不足。通过同时考察效率、错误率、偏差距离等客观指标，以及认知负荷和信任等主观指标，展示了拟人化如何在实用任务中具体影响老年人的信息处理过程。再次，本研究揭示了信任、任务表现和认知负荷之间的动态关联，为理解拟人化如何通过降低心理负担与提升交互透明度来促进信任形成提供了实证支持。最后，本研究发现拟人化的正向效果并非线性增加，而是呈现出边际递减趋势，提示存在“适度拟人化最优”的阈值效应，为未来构建更为精准的拟人化理论模型提供了依据。

本研究对老年友好型导航系统及更广泛的智能交互产品设计具有显著的实践价值。研究结果表明，适度及以上水平的拟人化显著降低了老年用户的认知负荷，提高了导航效率、路径准确性与整体满意度，这说明在实际系统中引入适度的情感表达、拟人化语音和更具社会化的交互反馈，能够有效改善老年用户的使用体验。同时，本研究为老年人科技采纳提供了实证依据，显示高拟人化系统能够增强老年人对技术的信任感与安全感，从而提高其愿意依赖智能系统进行户外出行与日常导航的意愿。研究还提出“任务复杂度——拟人化强度匹配”的设计原则，即在复杂、多路径、多障碍的导航情境下，应采用更高水平的拟人化以提供更明确、更具陪伴感的引导；而在简单任务中，则可采用中等拟人化以平衡信息负荷和系统资源消耗。此发现为智能导航设备、智能语音助手、辅助出行工具等系统的自适应拟人化设计提供了可操作路径。最后，本研究结果对于智慧养老、无障碍出行和社区健康支持等领域也具有重要的启示意义，有助于提升老年群体的独立出行能力与日常生活自理水平。

资料来源：

根据Li等于2025年发表在International Journal of Human–Computer Interaction期刊题目为《Exploring the Impact of Anthropomorphism in AI Navigation Systems on Elderly Users’ Efficiency, Trust, Satisfaction, and Cognitive Load》的文章缩写整理而成。

（本文责任编辑：周帆）