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生成式AI与媒体内容创作：阿拉伯海湾国家用户接受度影响因素研究

作者及机构
本研究由Mahmoud Sayed Mohamed Ali（阿布扎比大学大众传播系/埃及Beni-Suef大学公共关系与广告系）、Khaled Zaki Abuelkhair Wasel（巴林大学学院传播与多媒体系/埃及开罗大学新闻系）和Amr Mohamed Mahmoud Abdelhamid（阿联酋Al Qasimia大学大众传播系/埃及Beni-Suef大学广播电视系）合作完成，发表于期刊 Journalism and Media 2024年第5卷，文章标题为《Generative AI and Media Content Creation: Investigating the Factors Shaping User Acceptance in the Arab Gulf States》。

学术背景
研究领域为技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）与生成式人工智能（Generative AI, GenAI）的交叉应用。随着ChatGPT、Gemini等GenAI工具的普及，其在媒体内容创作中的潜力与伦理争议并存。阿拉伯海湾国家（如阿联酋、沙特阿拉伯）正积极推动AI战略（如阿联酋“国家人工智能2031计划”），但用户接受度的驱动因素尚不明确。本研究基于统一技术接受与使用理论（UTAUT2），旨在探究影响阿拉伯海湾用户对GenAI行为意图（Behavioral Intention, BI）和使用行为（User Behavior, UB）的关键因素，填补了区域研究与媒体内容创作场景的空白。

研究流程与方法
1. 理论框架与假设
研究扩展UTAUT2模型，提出12项假设（H1-H12），涵盖8个核心变量：
- 绩效期望（Performance Expectancy, PE）：GenAI提升内容创作效率的预期。
- 努力期望（Effort Expectancy, EE）：使用GenAI的易用性感知。
- 社会影响（Social Influence, SI）：他人意见对用户决策的影响。
- 促成条件（Facilitating Conditions, FC）：技术支持和资源可用性。
- 享乐动机（Hedonic Motivation, HM）：使用GenAI的乐趣体验。
- 习惯（Habit, HT）：用户对GenAI的依赖程度。
- 用户信任（User Trust, UT）：对GenAI输出内容的可靠性评估。
- 价格价值（Price Value, PV）：成本与收益的权衡。

1. 数据收集

   • 样本：通过非随机目的抽样选取阿联酋、沙特阿拉伯、巴林的496名GenAI用户（男性50.4%，女性49.6%；79.7%为18-37岁；73.2%使用经验不足1年）。
     
   • 工具：基于UTAUT2设计问卷，包含5部分：GenAI使用经验、日常应用场景、AI与人类内容区分能力、内容信任度、UTAUT2变量测量。采用7点李克特量表（1=强烈不同意，7=强烈同意）。
     

2. 数据分析

   • 方法：采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）处理非正态分布数据，通过SmartPLS 3.2.9和SPSS v22分析。
     
   • 验证步骤：
     
     • 测量模型：检验信效度（Cronbach’s α>0.7，组合信度>0.7，平均方差提取AVE>0.5）。
       
     • 判别效度：Fornell-Larcker准则与异质-单质比（HTMT<0.8）验证变量独立性。
       
     • 结构模型：通过5000次Bootstrap抽样检验路径系数（β）显著性（p<0.05）。
       

主要结果
1. 行为意图（BI）影响因素
- 享乐动机（HM）影响最强（β=0.279，p<0.001），表明用户更重视GenAI的趣味性而非纯功能价值。 - **绩效期望（PE）**（β=0.203）和**社会影响（SI）**（β=0.196）显著，印证了效率提升和社交推荐的作用。 - **努力期望（EE）**（β=0.127）、**习惯（HT）**（β=0.082）和**用户信任（UT）**（β=0.124）均正向影响BI，但效应较弱。 - **促成条件（FC）**和**价格价值（PV）**不显著（p>0.05），反映用户更关注技术本身而非外部支持或成本。

1. 使用行为（UB）驱动因素

   • 行为意图（BI）是UB最强预测因子（β=0.343），支持“意图决定行为”的理论逻辑。
     
   • 习惯（HT）（β=0.308）和促成条件（FC）（β=0.185）直接促进UB，表明长期使用依赖便利性。
     
   • 用户信任（UT）（β=0.105）虽显著但影响有限，提示需加强内容可靠性建设。
     

2. 应用场景与认知差异

   • 高频应用：79.8%用户首选ChatGPT，其次为Gemini（25.6%）和Copilot（19.2%）。
     
   • 内容类型：动画制作（48.8%）、影视行业（48.8%）和工程设计（49.0%）是GenAI主要应用领域，而文本翻译（14.1%）使用率最低。
     
   • AI与人类内容区分：仅15.1%用户能始终区分AI生成文本，59.5%偶尔可识别，反映GenAI输出已高度拟人化。
     

结论与价值
1. 理论贡献
- 验证UTAUT2在GenAI领域的适用性，并引入用户信任（UT）作为关键变量，扩展模型的文化语境（阿拉伯海湾地区）。
- 揭示享乐动机（HM）的核心作用，挑战传统技术接受研究中“功能优先”的假设。

1. 实践意义
   
   • 企业策略：建议GenAI开发者优化用户体验的趣味性（如交互设计），而非仅强调效率。
     
   • 政策制定：政府需加强媒体素养教育，帮助用户识别AI生成内容，同时推动伦理指南（如阿联酋AI办公室的监管框架）。
     
   • 行业应用：媒体机构可优先在动画、广告设计等场景部署GenAI，但需解决文本翻译的准确性瓶颈。
     

研究亮点
1. 区域特殊性：首次针对阿拉伯海湾国家用户的研究，结合当地AI战略（如沙特“数据与AI管理局”倡议）提出本土化建议。
2. 方法创新：采用PLS-SEM处理小样本非正态数据，为类似研究提供方法学参考。
3. 伦理洞察：指出GenAI的信任危机（如深伪技术风险）可能阻碍长期采纳，呼应全球对AI伦理的讨论（如Wakunuma & Eke, 2024）。

其他发现
研究揭示了GenAI在创意产业中的“双刃剑”效应：一方面提升效率（如快速生成设计稿），另一方面引发职业替代焦虑（如媒体从业者担忧失业）。这为后续研究AI与人类协作模式提供了方向。

（报告总字数：约1800字）