2024年5月5日下午两点，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2023-2024年第二学期第10次研讨会(以下简称“Seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师、朱华伟老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由左翎研读文章《Vocalizing Search: How Voice Technologies Alter Consumer Search Processes and Satisfaction》。

　　一、研究背景

　　近年来，语音识别技术的快速进步极大地改变了消费者购物、收集信息和交流的方式。过去，消费者仅通过键盘打字发送信息，或通过鼠标点击进行在线购物，而在今天，这样的行为都可以通过像亚马逊的Alexa、Siri或谷歌搜索的语音输入功能等界面来实现(DBS Interactive 2021;Pagani、Racat和Hofacker 2019)。

　　语音技术现已广泛应用于各种服务场景，但最普遍应用领域是在线信息搜索(King、Auschaitrakul和Lin 2021)。随着消费者越来越多地使用语音命令而不是输入来搜索商品和信息，这是否会在改变其搜索内容的同时影响他们对搜索结果的满意度?

　　二、理论背景

　　1. 语音沟通 vs. 书面沟通

　　大多数研究认为，口头和书面表达可以通过两项基本因素进行区分(Chafe 1982;Olson 1977;Rubin 1987)：

　　①社会性。口头表达通常涉及与人类对象同步、互动式的对话，使其在本质上可以被理解为一种社交性媒介。这样的社会性让口语表达增加了倾听者在人们心目的重要性，使其渴望被特定观众所理解(Bruffee 1999;Jahandarie1999;Segalowitz 和 Hulstijn 2005)。人们更容易根据沟通对象的特定约束和惯例来调整说话方式(与写作相比)(Rubin 1987)，以与对话伙伴的语言风格相匹配。

　　②自发性。写作的非同步性使作家能够仔细考虑和完善他们试图传达的内容，而口语的同步性使人们具有了一种自发性(Altenberg 1984;Berger et al。 2022;Dell，Burger 和Svec 1997;Hartsuiker 和Moors 2017;Rubin 1987)，即口头交流更有可能使用写作时可能会编辑掉的单词;例如，口语通常比书面语言不太精炼(Jahandarie 1999)，并传达更多的情感(Berger et al. 2022)。

　　2. 语音搜索 vs. 打字搜索

　　虽然语音辅助搜索可能与口头交流存在相似之处，但不同之处在于，消费者在语音搜索中的互动对象为机器人界面，这可能导致语音搜索不同于普通的口头交流或打字搜索。

　　Hartsuiker和Moors(2017)认为，即便在没有倾听者的情况下，仅仅大声说话就能自动触发人们认知过程，(Shen and Sengupta 2018)。因此，人们可能会在与语音技术的对话中产生一种听众临场感，并希望能够向人类对话一样被对方所理解。虽然消费者可能期望人类伙伴可以理解他们匆忙说出的请求，但他们对语音技术的理解能力的期望却较低，因为语音技术有限的理解能力需要他们花费时间从头重新构思查询请求(Awadallah 等人2015; Jiang 等人 2013)。这种对被误解的担忧以及口头表达时的观众感让消费者在进行语音(而不是打字)搜索时更关心清晰表达，具体表现在搜索前先对自己的表述进行一番深思熟虑。

　　对搜索满意度的影响在搜索之前更多的深谋远虑会让消费者提供更多有关搜索内容的详细信息。当人们对于决策予以更多的预见时，将一直自身即时或自动的反应，最终使更关注搜索目标的第二级线索(Berger和Iyengar2013; Martiny-Huenger等，2021)。更具体的搜索描述将使搜索引擎产生更符合消费者搜索目标的结果，进而提升消费者的搜索满意度。

　　当人们进行语音(vs. 打字)搜索时，对清晰沟通的关注来源于对被语音技术误解的担忧以及说话时自发产生的观众临场感。这种关注会驱使他们在搜索前对表达进行一番思考，形成更详细和具体的搜索描述，最终获得令人更加满意的搜索结果。

　　H1：语音(vs. 打字)搜索能够提高搜索内容详细度和搜索满意度;

　　H2：语音(vs. 打字)搜索对搜索满意度的影响受到表述清晰度关注、前置思考和搜索描述详细度的链式中介作用。

　　三、实证过程

　　1. 实验1

　　实验目的：

　　通过询问消费者过去进行语音或打字搜索时的体验，获得预测的初步描述性证据。

　　研究设计：

　　单因素组间设计(搜索方式：打字 vs. 语音助手 vs. 语音听写)。

　　参与者(平均年龄37岁;54%女性)被随机分配到以下三种条件中的一种，在这些条件下，他们回答了关于他们使用以下搜索方式之一的经历的问题：(a)键入/基于文本的搜索，(b)通过语音助手设备进行语音搜索，或(c)通过口述进行语音搜索。

　　要求参与者回忆他们上次使用所分配的搜索方式的情形，并指出他们搜索过哪些类型的信息，然后他们回答了一系列陈述，捕捉到在通过他们所分配的搜索方式搜索时所涉及的查询形成过程的程度。接下来，参与者被要求衡量对查询特定性和搜索满意度的信念。

　　研究结论：

　　在使用语音搜索时，参与者(1)表现出更高的被误解担忧;(2)感受到更强的听众感;(3)搜索前会进行更多的思考;(4)尝试更具体地描述搜索需求;(5)获得更满意的搜索结果。

　　2. 实验2a

　　实验目的：

　　检验H1和H2。

　　研究设计：

　　单因素组间设计-不限制搜索产品 (搜索方式：打字 vs. 语音听写 )。

　　一旦参与者提交了他们的查询，他们就会被显示出该查询产生的实际Google搜索结果的第一页，并被要求评估这些结果的满意度，然后他们回答了一系列问题，涵盖了查询形成过程的关键要素。为了获得这一构造的收敛测量，采用了两种方法：外部人类评审员提供的具体度评分以及自动化文本分析。

　　研究结论：

　　(1) 语音(vs. 打字)搜索能够提高询问内容详细度和搜索满意度。

　　(2) 语音(vs. 打字)搜索对搜索满意度的影响受到表述清晰度关注、前置询问思考和搜索描述详细度的链式中介作用。

　　3.实验2b

　　实验目的：

　　检验H1和H2。

　　研究设计：

　　单因素组间设计-限定搜索产品(搜索方式:打字 vs.语音听写)。

　　参与者(平均年龄39岁;58%女性)被随机分配到通过口头口述他们的查询到Google搜索栏或键入到搜索栏中来搜索一对无线耳机，然后他们被呈现出由他们的查询产生的Google搜索结果，并被要求根据同一套项目评价他们对结果的满意程度。

　　研究结论：

　　(1) 语音(vs. 打字)搜索能够提高询问内容详细度和搜索满意度。

　　(2) 语音(vs. 打字)搜索对搜索满意度的影响受到表述清晰度关注、前置询问思考和搜索描述详细度的链式中介作用。

　　4.实验3

　　实验目的：

　　检验H1和H2。

　　研究设计：

　　单因素组间设计(搜索方式：打字 vs. 语音听写 vs. 打字前预思考 )。

　　参与者(平均年龄35岁;58%女性)被要求在没有限制的情况下搜索一种产品。在“文本预思考”条件下，在显示供他们键入搜索内容的搜索栏之前，参与者被提供了一份经过调整的说明，旨在引发查询预思考。他们在30秒过后才能继续进行键入任务。

　　研究结论：

　　(1) 打字前预思考(vs. 打字)搜索能够提高询问内容详细度和搜索满意度。

　　(2) 打字前预思考(vs. 打字)搜索对结果满意度的影响受到前置询问思考和搜索描述详细度的链式中介作用。

　　5.稳健性检验

　　研究目的：

　　检验H1和H2。

　　研究设计：

　　单因素组间设计(搜索方式：打字 vs. 语音助手 )。

　　参与者被要求在没有限制的情况下搜索一种产品。在语音条件下，参与者不是在Google搜索栏中进行语音输入，而是将他们的查询内容发送给一个模拟的Google Home语音助手。

　　研究结论：

　　(1) 语音(vs. 打字)搜索能够提高询问内容详细度。

　　(2) 语音(vs. 打字)搜索对询问内容详细度的影响受到前置询问思考的中介作用。

　　四、研究结论

　　本文在研究不断增长的关于语音模态如何影响用户决策和沟通的研究领域做出了理论贡献。研究结果显示，虽然与语音技术交流会引发一些类似于面对面交谈时出现的心理过程(例如，增强的听众意识)，但也显示出明显的差异，即涉及比通常会在对话中产生的更多的预先考虑或审慎思考(Berger，Rocklage 和 Packard，2022)。

　　这项研究的发现表明，搜索进行的模态方式对雇用它的公司或使用它的消费者可能并不明显地产生影响。如果消费者包含特定品牌名称等细节，只是因为在思考如何表达他们的查询时想到了它，这可能会通过无意中限制对他们可能本来会考虑的较不知名的替代选择的暴露，从而抑制探索。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，由陈星宇、廖佐江、王紫灵、鲁欣雨分享了最近的研究进展。针对研究中的问题，老师与同学们提出了一些建议，并且明确了进一步的研究计划。

　　至此，本学期第10次Seminar圆满结束。

　　文字 / 向潇潼

　　排版 / 向潇潼

　　审核 / 林曼菁