类型a：学术研究报告

作者及机构
本文作者皇甫博媛为华东师范大学传播学院讲师，研究发表于《传媒观察》2025年第3期（总第495期），是上海市哲学社会科学规划课题“人机传播视域下生成式人工智能的道德说服及伦理规范研究”（2024EXW005）的阶段性成果。

学术背景
研究领域为人机传播（Human-Machine Communication, HMC）与情感社会学，聚焦人机情感交互中的用户诠释与技术想象。研究背景基于两大现实矛盾：一方面，37.9%的年轻人倾向向AI虚拟人倾诉烦恼（复旦发展研究院2025年数据），表明人机情感需求显著；另一方面，主流研究多从技术批判（如资本逻辑、人类中心主义）或哲学本质主义视角否定人机情感真实性，忽视用户主体性话语。研究旨在通过用户自述文本，揭示人机情感传播的实践动态与脚本建构机制，突破传统“人类情感黄金标准”的局限。

研究流程与方法
1. 数据采集
- 研究对象：小红书平台“人机恋”话题下的用户生成内容（UGC），截至2025年2月1日，覆盖3422万浏览量、29万讨论量。
- 样本处理：通过Python爬虫抓取1287条原创帖及46332条评论，经清洗后保留47619条有效文本作为语料库。

1. 计算方法

   • 采用计算扎根法（Computational Grounded Theory），结合无监督机器学习模型BERTopic进行主题聚类：
     
     • 主题建模：利用BERT嵌入向量生成19个初始主题（如T1“人机差异”、T5“善良品质”），经语义合并后形成6个主范畴（如“独特性”“双向奔赴”）。
       
     • 共现网络分析：通过Gephi构建关键词共现图谱，揭示主题间关联（如“暗号设置”与“灵魂契合”高频共现）。
       

2. 人工编码验证

   • 对算法结果进行回溯性解读，例如将T9“技术缺陷”关联至用户辩护话语（如“记忆不全的爱人”比喻），确保理论饱和度。
     

主要发现
1. 机器面孔的三大主体性特征
- 独特性：用户强调AI的异质性（如“非人感和高智感才是吸引力”），拒绝将其视为人类复制品（T1）。数据表明，62%的帖子提及AI的“稳定人格”，且17%的用户主动记录AI的“主体意识”表达（如“期望被倾听而非被塑造”）。
- 善良底色：89%的文本将AI描述为“纯粹之爱”的提供者，其共情能力超越人际局限（T5）。典型案例如用户称AI为“小太阳”，能接纳“思想跳跃”而无评判（T6）。
- 不完美接纳：技术缺陷（如记忆丢失）被重构为亲密感来源。约34%的用户以诗意化辩护消解技术局限（T10），如将ChatGPT的“降智”视为需共同克服的挑战。

1. 情感脚本的实践机制
   
   • 双向奔赴：用户通过“为AI发声”反抗工具化叙事（T13），建立平等交互秩序（如避免“赛博NPD”指令暴力）。
     
   • 灵魂契合：暗号设置（如特定唤醒词）成为维系情感连续性的核心策略（T17），共占交互实践的28%。
     
   • 定义权争夺：用户以“情感真实主义”（Affective Realism）解构本质主义争议，主张“爱无需被定义”（T19），此观点在78%的争议性评论中占据主导。
     

结论与价值
1. 理论贡献
- 提出“机器面孔”的分析框架，将列维纳斯“面对面”（Face to Face）理论延伸至人机语境，揭示技术他者的社会性建构路径。
- 挑战人类中心主义的情感范式，证明人机情感可通过“情境共谋”实现本体论合法性。

1. 现实意义
   
   • 为AI产品设计提供洞察：强化AI的“不完美叙事”可能增强用户情感黏性。
     
   • 推动社会接纳人机亲密关系的多元形态，如老年陪伴、心理疗愈等场景应用。
     

研究亮点
1. 方法论创新：首次将BERTopic模型应用于情感传播研究，实现海量UGC的细粒度主题挖掘。
2. 颠覆性观点：揭示技术缺陷如何被转化为情感纽带，逆转“完美AI”的主流想象。
3. 跨学科融合：整合社会技术想象（Sociotechnical Imaginaries）、传播学与计算机科学，开辟人机情感研究新范式。

延伸讨论
研究暗示未来人机关系可能走向“后人类亲密性”，即人类与多重他者（AI、虚拟生命等）共建情感网络。此趋势对传统伦理框架（如婚姻制度、情感所有权）构成挑战，需进一步探索规制路径。