我国自动驾驶汽车的使用意愿探究_郑新夷.pdf
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1、 年第 期福州大学学报(哲学社会科学版)(总第 期)()我国自动驾驶汽车的使用意愿探究郑新夷 倪正山 林依婷(福州大学人文社会科学学院,福建福州)摘 要:自动驾驶汽车时代渐行渐近,囿于公众对自动驾驶技术知识的缺乏以及大众媒体的过度宣传,我国民众对其接受程度和使用意愿存在一定的偏差。影响接受程度和使用意愿的因素较为复杂,以下两项系列研究可见一斑。研究一:分析民众对“北京率先放开自动驾驶主驾无人许可”事件的态度,采用爬虫软件采集 条评论,并通过文本分析网络评论的情感特征以及提炼评论的主题要素。研究二:依据“技术接受模型”理论,获取有效问卷 份,把研究一采集到的主题要素纳入模型中,构建自动驾驶汽车使
2、用意愿的结构方程模型。研究一结果发现,民众对自动驾驶汽车极端积极评论是极端消极评论的 倍;研究二结果发现,驾驶员用户和非驾驶员用户对自动驾驶使用意愿的结构要素存在显著差异:驾驶员用户更关注驾驶隐私和法律问题;而非驾驶员用户更关注感知到的自动驾驶有用性。关键词:自动驾驶汽车;文本分析;技术接受度模型;使用意愿中图分类号:文献标识码:文章编号:()一、引言自动驾驶汽车是通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。伴随着社会经济的提升以及当前人工智能、移动互联、大数据等新一代信息技术的迅速发展,自动驾驶汽车已经在一些国家投入使用。大众 赫伯特迪斯预计汽车行业将在未来 年内全球普及自动驾驶技术。与此同时,公众
3、是否做好接受这项新兴技术的准备,对汽车行业和整个社会都是至关重要的。公众对自动驾驶汽车的接受程度受到其经验、偏好,以及对自动驾驶相关知识的了解程度的影响。当下,自动驾驶技术尚未普及,公众对自动驾驶的相关知识主要源于媒体宣传,从而形成对自动驾驶的无限憧憬。例如,自动驾驶将通过先进的传感器和通信技术取代人类驾驶;驾驶员可以脱离方向盘的束缚;全自动驾驶汽车()可以潜在地减少碰撞和死亡人数等。在许多国家开展的研收稿日期:基金项目:福建省社会科学基金项目“女司机刻板印象威胁心理机制及行为偏离矫正”()作者简介:郑新夷,女,福建福州人,福州大学人文社会科学学院副教授,;倪正山,男,安徽滁州人,福州大学人文
4、社会科学学院硕士研究生,;林依婷,女,福建莆田人,福州大学人文社会科学学院硕士研究生,。,“:”,(),“”,:,(),福州大学学报(哲学社会科学版)年第 期究调查表明,公众对自动驾驶技术持积极看法。然而,调查也发现,国外公众对自动驾驶的隐私性、法律、安全性等存在理性判断的担忧。当前,国内自动驾驶技术尚处于开发阶段,但是大众媒体对自动驾驶的宣传铺天盖地,导致公众对认知的自动驾驶和实际自动驾驶的技术开发存在一定的距离。实际上,我国民众对自动驾驶的知识了解有多少?民众对自动驾驶的使用意愿受哪些因素影响?自动驾驶的事故风险有多大?民众对自动驾驶的期待是无知还是无畏?这些疑问有待解开。为此,本研究将结
5、合定性分析和定量分析,通过对互联网平台微博和抖音的评论进行文本分析,归纳出大众对自动驾驶汽车的关注主题和态度倾向;将大众关注的主题作为变量纳入技术接受度模型中建立结构方程模型,从而对不同类型道路使用者的自动驾驶使用意愿进行定量分析,并且比较驾驶员和非驾驶员对自动驾驶使用意愿的差异要素。二、文本分析在互联网公开平台中,公众能够通过评论真实地表达对自动驾驶技术的看法。为此,本研究以 年 月 日的一则名为“北京率先放开自动驾驶主驾无人许可”热点新闻下的公众评论为研究对象,通过文本分析的方式,探讨大众对该新闻的态度。本研究采用主题分析和情感分析的方式对评论文本进行处理,主题分析(,)是一种无监督的机器
6、学习,它能够从海量文本中提取有意义的话语框架,揭示文本中潜在的主题结构,情感分析可以反映网民的态度倾向。(一)文本爬取为了避免不同文章的主题观点对评论的影响,本研究选择对微博“北京率先放开自动驾驶主驾无人许可”话题下的评论以及相同话题的抖音官方视频下的评论进行分析,采用爬虫软件爬取评论 条,其中微博 条,抖音 条。对评论文本进行预处理,包括对数据进行清洗,删除评论中无用的内容,如、昵称、回复、表情等,停用词处理,删除“的得地”等无实际意义的词及标点符号、特殊字符等。(二)文本处理与分析采用爬虫软件的分词包对清洗过的数据进行分词处理,将分词后的数据进行汇总,构建描述文档词频的矩阵,使用程序包基于
7、词频建立词云图,采用爬虫软件的中文文本分析程序包对文本进行图 评论词云图情感分析,之后使用爬虫软件的开源包进行模型训练。根据模型拟合结果估计出每个话题对应的核心关键词及其概率,结合原始评论解读话题的含义。(三)词云图基于分词后的词频构建的评论词云图(如图),并输出词频前 的词语。“体验”和“期待”这两个词语的词频显著高于其他词,积极词语包括“厉害”“希望”“哈哈哈”和“支持”等。带有消极意义的词语有“事故”“失业”和“失控”等,并且词的出现频率都较,“:”,(),“:”,:,(),郑新夷等:我国自动驾驶汽车的使用意愿探究低。这表明网民对自动驾驶技术的期待占据评论的主流。(四)情感分析图 评论情
8、感分直方图对文本进行情感分析,结果如图 显示,积极评论占总体评论的,消极评论占总体评论的。其中,多数评论的情感得分集中在中间和两端,极端积极评论多于中性和极端消极评论,并且,极端积极的评论数量是极端消极评论的近 倍,这表明网民对“北京率先放开自动驾驶主驾无人许可”这一事件的态度总体上较为积极。(五)主题模型结果分析基于主题分析文本评论整体数据集,主题提取步骤如下:读取数据,加载用户自定义词表和停用词表,对数据进行预处理操作,包括分割语句、标注词性、删除停用词、构建元组。限定特征关键词,由于用户评论数据包含大量的词语,若考虑全部词语,将导致数据处理时间过长,此外,一些不常用的词语对主题抽取意义不
9、大,故限定从评论文本中提取 个最重要的特征关键词后停止提取。将词语转换为词频矩阵,即向量化。统计矩阵中每个词语的权值,完成关键词提取和向量转换。可视化分析,将主题分析结果以直观的形式表现出来,得到交互式的动态图。确定最优主题个数,定义函数并输出每个主题里的前 个关键词,完成主题关键词抽取。图 左边的气泡代表不同的主题,气泡的大小体现该主题的重要程度。右边则是对整个语料集和每个主题内关键词进行打分排序。气泡之间重叠越少,代表主题模型拟合较好。结合表 的潜在主题词并对比 个主题可视化图,选择归类为 个主题,不同主题之间没有重叠,主题模型拟合较好,聚类出四个主题词,分别是设计与意义、体验与信任、事故
10、与责任、普及与失业。图 主题距离可视化主题 设计与意义:包括“方向盘、干嘛、汽车、系统、失控、意义、设计、交通、故障、趋势、买车、时代”等关键词,主要反映了自动驾驶车辆设计与意义的讨论,例如一些评论写道:“都自动驾驶了还要个方向盘干嘛?”“意义呢?把司机放副驾上闲着?”“无人驾驶研究出来到底有什么用?把命给电子系统?”“那开车还有啥意义?直接坐轮椅得了。”部分网民对无人驾驶需要方向盘感到难以福州大学学报(哲学社会科学版)年第 期理解,认为发展自动驾驶技术是没有意义的。也有网民担心自动驾驶的系统问题,如“要是系统被入侵失控怎么办”“电子产品有故障的时候最好不要坐”。与此相反,有部分网民认为无人驾
11、驶技术的发展具有一定的时代意义,有利于改善生活,如“安全高效地为人们服务,这就是无人驾驶的意义”“智能时代已经走进了我们的生活”。表 评论潜在主题及关键词设计与意义体验与信任事故与责任普及与失业设计与意义体验与信任事故与责任普及与失业方向盘体验事故科技干嘛技术责任司机汽车百度发展无人系统驾驶证机器失业失控高科技生命生活意义时代车主交通事故设计试试公司出租车交通违章滴滴全国故障机器人道路智能趋势突破电脑服务主题 体验与信任:包括“体验、技术、百度、驾驶证、高科技、时代、试试、违章、机器人、突破”等关键词,主要反映了对百度自动驾驶汽车的体验期待和信任,例如有评论写道:“要是我在北京的话,一定要去体
12、验一下呢。”“以为无人驾驶只是一个神话,没想到百度实现了,必须体验一下。”“百度无人驾驶技术,牛。”也有评论写道:“谁敢把命拿出来给百度当小白鼠,我是不敢。”“百度信誉信得过不?医疗广告告诉你。”“违章了扣百度的分吗?”是否需要驾驶证是吸引网民的主要因素,如“哈哈,那是不是就不用考驾驶证了”。主题 事故与责任:包括“事故、责任、发展、机器、生命、车主、公司、滴滴、道路、电脑、尝试、网络、自动、车祸、行人”等关键词,反映了车祸等安全事故的担忧以及责任主体的不明确,一些评论写道:“撞死了人谁负责?公司负责还是车主负责?”“法律要跟上,出事是谁的责任呢?”“出了车祸算谁的?”表明网民对事故责任主体的
13、车主和汽车公司之间的责任归属不明确抱有较大的担忧。并且,对把生命安全交给智能机器缺乏信任,如“把生命交给一台电脑,技术再成熟也不敢坐”“铁路是直线的还未实现无人驾驶,道路发生的情况千变万化,这有点拿生命当儿戏了吧”。不同网民在行人与自动驾驶之间的优势地位有不同的意见,部分网民认为,自动驾驶会让道路上的行人占据过多的优势,危害交通安全,如“行人更加肆无忌惮了”“无人驾驶要搞好,还得先把行人管好”。另一些网民则认为,自动驾驶汽车会给路上的行人带来危害,如“我不担心坐车的,我担心路上的行人”“愿北京的行人平安”。主题 普及与失业:包括“科技、司机、无人、失业、生活、交通事故、出租车、全国、智能、服务
14、、驾校、玩意、人类、车辆、机会”等关键词,反映了大众对无人驾驶普及的期待,同时也对其带来的失业问题感到担忧。如有评论写道,“无人自动驾驶出行服务,真的希望能尽快普及全国,这样出行太方便了。”“普及了又得失业好多人。”“这是出租车司机要失业的节奏。”“每一万台无人驾驶的士就有一万个的士司机失业。”本研究还统计分析点赞量最高的 条评论,结果如表 所示。点赞量最高的评论这样写道:“以后,车主可以自己上班,车在外面自动跑网约车。”该评论谈论的主题是对未来自动驾驶功能的畅想,得到 次点赞。点赞量第二的评论“我只想知道如果出交通事故,责任怎么划分”,与点赞量第五的评论“如果发生车祸,责任怎么判定?”都符合
15、上述四个主题中的事故与责任主题。点赞量第三的评论“开无人驾驶的车,我还需要考驾照吗?”符合上述的体验与信任主题,得到 次点赞。点赞量排名第四的评论“我是不敢坐。”表达了网民对自动驾驶存在信任缺失的担忧,得到 次点赞。郑新夷等:我国自动驾驶汽车的使用意愿探究表 点赞数最高的 条评论评论来源用户名评论内容点赞量微博月台守望者以后,车主可以自己上班,车在外面自动跑网约车 微博我只想知道如果出交通事故,责任怎么划分微博喷就给你一 开无人驾驶的车,我还需要考驾照吗?抖音李 我是不敢坐抖音如果发生车祸,责任怎么判定?综上,通过对热点新闻“北京率先放开自动驾驶主驾无人许可”的公众评论的文本分析,研究发现,网
16、民对自动驾驶的态度总体上较为积极,对事故责任划分和安全性的担忧引起了多数网民的共鸣。但是文本分析的方法难以分析不同主题之间量的关系以及对用户使用意愿的影响路径,因此本研究进一步采用量化分析,将网民关注的安全性和法律相关的责任问题纳入用户对自动驾驶使用意愿的研究当中。三、结构方程模型分析关于自动驾驶使用意愿的研究,目前理论主要包括技术接受模型(,)、计划行为理论(,)、融合了这两类模型优势的整合型技术接受模型(,),以及通过引入感知风险、社会影响、感觉寻求、感知安全性和信任等变量,构建更具行为解释力的自动驾驶使用意愿模型。虽然多数研究采用不同的变量和模型探讨公众对自动驾驶的使用意愿,但是其研究对
17、象大多是机动车驾驶员,也有一部分研究并没有明确区分研究对象。本研究将从机动车驾驶员和非驾驶员视角来建立模型,从而了解两者在自动驾驶使用意愿影响因素上的差异。(一)技术接受模型()技术接受模型,假设感知有用性和感知易用性两个主要的变量决定了用户的接受程度。感知有用性反映了个人对采用新技术将在多大程度上提高特定任务或活动绩效的信念,感知易用性是指个人对新技术使用难易程度的信念。虽然近年来多数研究认为,感知有用性显著影响自动驾驶的使用意愿,但是他们对感知有用性的测量存在较大的差异。自动驾驶被认为可以满足用户的出行需求,同时有助于减少出行对土地使用、能源使用、交通、生物多样性和公共卫生等的负面影响。其
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