随着自动驾驶汽车（Automated Vehicles, AV）加速融入公共道路，人机混行交通已成为可预见的现实。然而，公众对此并不乐观：一项涵盖11国的调查显示，41%的受访者对与AV同路行驶感到不适，34%表示不喜欢混行的理念。AV的事故记录进一步揭示了人机交互的挑战。在涉及谷歌AV的10起事故中，有7起是人类驾驶员追尾所致，而传统汽车（Traditional Vehicles, TV）被追尾的比例仅为14%。另有调查报告表明，近一半的受访者担忧AV与TV的交互问题。尽管学界对混合交通的关注度日益上升，但人类驾驶员是否会以对待人类驾驶者的相同方式对待AV，这一核心问题仍缺乏充分的实证回答。
本期，我们团队成员 — 胡凡，为大家研读分享相关书籍Human-Automation Interaction, Automation, Collaboration,&E-Services11中的一篇文章Etiquette Equality or Inequality? Drivers' Intention to be Polite to Automated Vehicles in Mixed Traffic。该研究通过两项情景实验，系统考察了人类驾驶员对AV与TV表现出礼貌或不礼貌行为的意图，为理解未来混行交通中的驾驶礼仪提供了重要见解。
文献研读分享
题目：Etiquette Equality or Inequality? Drivers' Intention to be Polite to Automated Vehicles in Mixed Traffic
作者：Tingting Li, Peng Liu
书籍：Human-Automation Interaction, Automation, Collaboration,&E-Services11
年代：2023
理论基础与研究假设
理论基础
媒介等同与“计算机是社会行动者”（CASA）理论
Reeves&Nass提出的媒介等同范式认为，人类在行为上很难区分计算机与其他人类。Nass&Moon进一步提出“计算机是社会行动者”（CASA）范式，指出人们会以与人互动基本相同的方式与计算机互动，即使他们明知计算机既非人类也不应得到类人待遇。在人机交互中，人类会无意识地套用人与人之间的社会脚本作为启发式捷径。
媒介不等同理论
与CASA相反，部分人机交互研究发现人与人、人与机器之间的互动存在不一致。例如，参与者与人类聊天时比与AI聊天时表现得更开放、更尽责、更愿意自我表露；对机器人的问候反应速度慢于对人类问候。据此，Shechtman&Horowitz（2003）提出“对话中的媒介不等同”（media inequality in conversation），对Reeves& Nass的“媒介等同”提出修正，指出在人机对话中，人们并不总是将计算机等同于真实的人际互动对象。
研究假设
假设1（礼仪平等假设）：人类驾驶员对AV和TV表现出相同水平的礼貌行为（或不礼貌行为）意图。
提出逻辑：基于媒介等同与CASA理论，人类在人机交互中会无意识地将人际交往的社会脚本套用到计算机上。在驾驶情境中，驾驶员同样可能将适用于人类驾驶员的礼仪规则应用于AV，从而表现出相似的礼貌或不礼貌行为意图。
假设2（礼仪不平等假设）：人类驾驶员对AV和TV表现出不同水平的礼貌行为（或不礼貌行为）意图。
提出逻辑：基于媒介不等同理论，人们并不总是将计算机等同于真实的人际互动对象，从而产生不同的社会反应。在自动驾驶领域，已有研究发现人类对AV的态度更为严厉：参与者表现出更强的攻击性驾驶意图，对涉及AV的事故感知更严重，对AV的责备归因更强烈。这些证据表明，人类驾驶员可能对AV比TV更不礼貌，从而支持礼仪不平等假设。
实证研究
研究1：礼貌行为意图的比较
研究目的
在假设的混合交通场景中，测量驾驶员对AV与TV表现出礼貌行为的意图，检验礼仪平等与不平等假设。
实验设计
被试：445名持有驾驶执照的驾驶员，随机分配到TV组或AV组。
实验材料：礼貌驾驶行为问卷（PDBQ），经探索性因子分析（EFA）提取两个因子：礼让（courtesy，6个场景）和耐心（patience，3个场景）
实验流程：被试阅读礼貌驾驶行为问卷（PDBQ）中的9个交通场景，每个场景配有文字描述和示意图。在AV问卷中，车辆顶部绘有雷达符号以区别于TV。被试在10点量表（1=非常低，10=非常高）上报告执行该礼貌行为的可能性。
核心结果
对TV的礼让与对AV的礼让差异不显著；对TV的耐心均值与对AV的耐心均值差异不显著，表明驾驶员对AV和TV的礼貌行为意图无显著差异。
研究2：不礼貌行为意图的比较
研究目的
在研究1的基础上，测量驾驶员对AV与TV表现出不礼貌行为的意图，检验结果的稳健性，并控制问题框架对回答的潜在影响。
实验设计
被试：380名持有驾驶执照的驾驶员随机分配到TV组或AV组。
实验流程：与研究1完全相同，但将问题改为执行不礼貌行为的可能性。同样使用9个场景，因子分析得到不礼让（discourtesy）和不耐心（impatience）两个因子。被试阅读问卷中的9个交通场景，在10点量表（1=非常低，10=非常高）上报告执行该不礼貌行为的可能性。
核心结果
对TV的不礼让均值与对AV的不礼让均值差异不显著；对TV的不耐心均值与对AV的不耐心均值差异不显著。研究1和研究2在九个场景上的评分呈显著负相关，且同一场景下礼貌与不礼貌评分之和接近常数，验证了问卷的构念效度。表明驾驶员对AV和TV的不礼貌行为意图无显著差异，再次支持礼仪平等假设。
研究结论
通过两项基于情景问卷的实验，研究发现人类驾驶员对AV和TV表现出相同水平的礼貌行为意图和不礼貌行为意图，支持礼仪平等假设，而非礼仪不平等假设。
理论意义与实践启示
理论意义
1.拓展人机交互理论在交通领域的应用。研究在混合交通情境中检验了媒介等同与“计算机是社会行动者”理论的有效性，证明驾驶员对AV也会无意识地应用人际驾驶礼
仪。
2.澄清既有矛盾发现。针对前人研究中的人机差异（如对AV的更严厉责备、更高攻击性意图），本研究提出一种解释框架：当AV卷入负面事件（事故、道德困境）时，人们会降低容忍度；但在日常常规驾驶互动中，人机差异不显著。这为后续研究指明了情境调节因素。
3.对称验证提升结论稳健性。通过实验1（礼貌）和实验2（不礼貌）的负相关关系及评分之和常数检验，证明了问题框架不影响结论，增强了研究结果的稳健性。
实践启示
1.明确AV开发方向。如果礼仪平等假设被更多证据证实，意味着混合交通时代的驾驶礼仪不会发生根本性改变。开发者应专注于让AV学习当前的驾驶礼仪，模仿人类驾驶行为，而非创造一套全新的交互规则。
2.提示避免过度设计。无需为AV单独设计一套礼仪规则，直接嵌入现有驾驶文化中的人类行为模式即可提升交互流畅性和安全性。
3.为政策与监管提供参考。交通管理部门在制定混行交通规则时，可基于人类交互的既有规范，无需预设一套完全不同的自动驾驶交互标准。
✨本期分享人胡凡，浙江工商大学应用心理学专业一年级研究生，来自浙江杭州。当前研究兴趣聚焦于自动驾驶技术的应用及其社会影响，尤其关注公众对自动驾驶汽车与人类驾驶交互行为的反应。
✨智研前沿Human-AI Inquiry是由浙商大 Insight & Interaction Lab 研究小组运营管理的公众号，聚焦商科语境下人工智能与人类社会的交汇研究，分享学术文献精读与研究洞察。关注我们，洞见智能时代的商业与人文前沿。
