文献研读 | 自动驾驶汽车的外部界面能促进人类驾驶员的亲社会意向?

    随着自动驾驶汽车加速融入道路交通系统，混合交通环境将在未来数十年内持续存在。自动驾驶汽车被期望能够改善交通流、提升安全性，但在混合交通环境中，它们必须与人类驾驶员进行沟通、合作与竞争。然而，当前自动驾驶汽车的程序设定偏向保守甚至过度谨慎，这种异质性可能给其与人类驾驶员的互动带来挑战，进而制约其预期效益的实现。

    为促进自动驾驶汽车与人类道路使用者之间的和谐互动，外部人机界面（eHMI）被提出作为一种增强沟通的手段。自动驾驶汽车缺乏人类驾驶员所能提供的眼神接触、手势等隐性社交信号，而eHMI被期望通过传达清晰意图并展现友好行为来弥补这一沟通差距。但在复杂的混合交通环境中，eHMI能否有效促进人类驾驶员的亲社会行为仍然缺乏清晰的实证证据。

    本期，我们团队成员 — 胡凡，为大家研读分享International Journal of Human-Computer Interaction期刊2026年发表的一篇相关论文《Can External Human-Machine Interfaces Promote Human Drivers’ Prosocial Intentions Toward Automated Vehicles in Mixed Traffic?》。该研究通过大规模情境实验，揭示了eHMI对人类驾驶员亲社会意愿的影响及其边界条件，为自动驾驶汽车的外部交互设计提供了重要参考。

文献研读分享

题目：Can External Human-Machine Interfaces Promote Human Drivers’ Prosocial Intentions Toward Automated Vehicles in Mixed Traffic?

作者：Yueying Chu, Jinglei Chen, Yunhao Cai, Zhigang Xu, Peng Liu

期刊：International Journal of Human-Computer Interaction

年代：2026

理论基础与研究假设

计划行为理论

Ajzen（1991）的计划行为理论指出，行为意图是实际行为的最直接前因。该理论认为，个体对特定行为的态度、主观规范以及感知行为控制共同塑造了行为意图，而行为意图进而预测实际行为的发生。因此，测量驾驶员的让行意愿为理解自动驾驶汽车的沟通线索如何影响人类驾驶员的现实反应提供了基础。此外，个体对特定对象的态度也可能影响行为意图的形成。在人机交互情境下，如果eHMI引发了驾驶员的积极情感（例如对自动驾驶汽车产生有礼貌的感知），这种积极态度在理论上预期会转化为更高水平的合作意图。

“计算机是社会行动者”范式（CASA）

“计算机是社会行动者”范式由Nass等（1994）提出，认为人类倾向于无意识地将人际交往中的社会规则和期望应用于计算机等非人类主体。即使个体在理性上清楚它们是机器，仍会对其表现出礼貌、共情、互惠等社会性反应。在人类驾驶员与自动驾驶汽车的交互中，这一范式提供了关键的理论基础。互惠规范是人类社会交往中的基本准则（人们倾向于以善意回报善意，以合作回应合作）。根据CASA范式，互惠规范可以延伸至人类与自动驾驶汽车的互动中。eHMI作为显性的社会信号，能够传达车辆的意图并向驾驶员表达感谢，从而有望增加人类驾驶员以让行等亲社会行为进行回应的可能性。

研究假设

驾驶员对配备eHMI的自动驾驶汽车的让行意愿，将高于对仅使用传统灯信号的自动驾驶汽车或人类驾驶车辆的让行意愿。

提出逻辑：eHMI通过显性传达意图和感谢，可能触发人类驾驶员的社会互惠机制，从而增加其让行意愿。同时，积极的情感体验可能转化为更高的合作意图。

实证研究

研究目的

评估eHMI在促进人类驾驶员对自动驾驶汽车的亲社会意图方面的有效性，并将其与传统灯信号进行比较。

实验设计

被试：通过Credamo在线平台招募，最终有效样本为1172名中国驾驶员。

实验流程：采用3（交互车辆类型：人类驾驶车辆使用灯信号 vs. 自动驾驶汽车使用灯信号 vs. 自动驾驶汽车使用eHMI）× 2（交通状况：有施工区阻挡 vs. 无阻挡）的组间设计。所有视频基于Unity3D模拟器生成，呈现两车道道路场景：前车以50 km/h在右侧车道行驶，被试车辆以60 km/h在左侧车道行驶，两车初始距离38.9米，8秒后前车在距离16.7米处发出变道信号，3秒后开始变道。在自动驾驶汽车使用eHMI组中，eHMI显示中文信息“我想变道，谢谢”。根据被试事后报告是否注意到该信息，该组进一步分为未注意、不确定和注意到三个亚组。被试随后报告其让行意愿（0=完全不愿意，10=完全愿意）和对前车的态度（0=非常差，10=非常好）

核心结果

交互车辆类型对让行意愿无显著影响，eHMI未能比传统灯信号更有效地促进亲社会意图，研究假设未获支持。交通状况对让行意愿有显著主效应，强制变道（被施工区阻挡）条件下的让行意愿显著高于自愿变道。交互车辆类型对前车态度有显著主效应，注意eHMI的被试对前车的态度显著优于其他四组（人类驾驶车辆灯信号、自动驾驶汽车灯信号、未注意eHMI、不确定eHMI），且该差异在两种交通条件下均一致；交通状况同样显著影响态度，阻挡条件下的态度更积极，但该差异仅在使用灯信号的人类驾驶车辆组中显著。补充回归分析显示，在自动驾驶汽车使用eHMI组中，注意eHMI的被试与未注意者相比，让行意愿无显著差异，但对前车态度显著更积极，且该效应不受交通条件影响。

理论意义与实践启示

理论意义

第一，揭示eHMI促进亲社会行为的复杂性。与预期相反，eHMI的存在并未显著增强人类驾驶员的亲社会意图。与先前研究所证明的eHMI在提升交通效率方面的有效性相反，这一发现揭示了eHMI设计的复杂性：其有效性可能取决于信息显著性、交互场景等关键因素。

第二，区分eHMI的行为影响与态度影响。研究发现eHMI对行为意图（让行意愿）和态度（对前车评价）产生了差异化影响。注意eHMI的被试对自动驾驶汽车持更积极的看法，无论变道是强制还是自愿。这表明eHMI不仅可以作为传达意图的额外手段，还可以作为增强与车辆互动的情感体验的方式。

第三，强调信息显著性的关键作用。对态度的积极影响仅在成功注意eHMI的被试中观察到，相当一部分被试要么忽略了该信息，要么对其不确定，表明在动态环境中，基于文本的界面可能不足以穿透驾驶员的注意力过滤器。

实践启示

第一，eHMI更适用于改善体验而非直接改变行为。研究表明，虽然eHMI可能无法显著影响驾驶员的亲社会行为或意图，但它确实能增强驾驶员在变道过程中与自动驾驶汽车互动时的情感体验。这表明eHMI在改善驾驶员体验方面可能比直接改变其行为更有效。

第二，在eHMI设计中融入礼貌与感谢信息。为促进人类驾驶员更积极的情感反应，设计者和制造商可考虑在eHMI设计中融入礼貌或表达感谢的信息。然而，由于这类信息在变道等时间紧迫的场景中可能无法直接转化为行为改变，eHMI可辅以其他隐性沟通线索（如车辆运动学和环境照明），或与内部人机界面集成，以更有效地引导驾驶员行为。

第三，确保信息显著性与可注意性。研究结果强调，确保eHMI信息显著且易于注意至关重要，以最大化其积极影响。未来的eHMI实施可受益于多模态显示（如将文本与图标或动画相结合），以增强可识别性和跨文化理解。

✨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。

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