研究问题设计
团队将接受度拆为有用性感知、易用性感知、态度和使用意向等量表维度。
01 / INSIGHT / 论文
辨声识画：探索 AI 主播识别中的整合感官因素
《数字媒体前沿》课程研究 · 2024.03–2024.06
课程研究论文2024
阅读完整作品 MY ROLE
我做了什么
我作为第二作者参与 AI 主播用户体验研究，围绕视听匹配建立研究问题，并参与实验框架及数据分析。
OVERVIEW
作品概括
以 83 名被试的两类 AI 主播观看实验为基础，结合技术接受量表、统计比较与后续访谈，研究声音和画面匹配对体验判断的关系。当前样本中，传统 AI 主播在有用性感知、态度和使用意向上得分更高。研究提示，评估 AI 内容体验需要同时考虑视听一致性、用户经验与信源可信度。
CAPABILITY IN PRACTICE
实验比较
83 名被试每人观看两类视频，研究考虑观看顺序，并比较不同视听方案的体验反馈。
混合研究
统计比较与后续访谈共同用于解释体验差异；问卷评价不等于产品留存或转化。
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完整论文22 页
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