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How chatbot communication styles impact citizen reports to police: Testing procedural justice and overaccommodation approaches in a survey experiment.
Law and Human Behavior ( IF 2.4 ) Pub Date : 2025-05-19 , DOI: 10.1037/lhb0000613
Callie Vitro 1 , Erin M Kearns 1 , Joel S Elson 2
Law and Human Behavior ( IF 2.4 ) Pub Date : 2025-05-19 , DOI: 10.1037/lhb0000613
Callie Vitro 1 , Erin M Kearns 1 , Joel S Elson 2
Affiliation
OBJECTIVE
We developed and tested a chatbot for reporting information to police. We examined how chatbot communication styles impacted three outcomes: (a) report accuracy, (b) willingness to provide contact information, and (c) user trust in the chatbot system.
HYPOTHESES
In police-citizen interactions, people respond more positively when police officers use a combination of power and solidarity in their communication. We expected that this would hold for citizen-reporting chatbot interactions.
METHOD
We conducted an online survey experiment with 950 U.S. adults who approximated the population on key demographics. Participants watched a video of a suspicious scenario and reported the incident to a chatbot. We manipulated and programmed the communication style of a generative pre-trained transformer chatbot to include elements of the power-solidarity framework from linguistics to create a 2 (power: low vs. high) × 2 (solidarity: low vs. high) design. We then compared three outcomes across conditions.
RESULTS
The high power-high solidarity condition yielded the most positive responses. Relative to high power-high solidarity reports, low power-low solidarity reports were less accurate about the individual involved. Trust in the chatbot and willingness to provide contact information did not vary across conditions.
CONCLUSION
Findings contributed to criminological, linguistic, and information technology literatures to show how communication styles impact user responses to and perceptions of a chatbot for reporting to police. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
中文翻译:
聊天机器人通信方式如何影响公民向警方报告:在调查实验中测试程序正义和过度适应方法。
目的 我们开发并测试了一个用于向警方报告信息的聊天机器人。我们研究了聊天机器人的沟通方式如何影响三个结果:(a) 报告准确性,(b) 提供联系信息的意愿,以及 (c) 用户对聊天机器人系统的信任度。假设 在警察与公民的互动中,当警察在沟通中结合使用权力和团结时,人们的反应会更积极。我们预计这将适用于公民报告聊天机器人交互。方法 我们对 950 名美国成年人进行了一项在线调查实验,这些成年人在关键人口统计数据上近似了人口。参与者观看了一段可疑场景的视频,并向聊天机器人报告了该事件。我们对生成式预训练的 transformer 聊天机器人的通信风格进行了作和编程,以包含来自语言学的权力团结框架的元素,以创建 2(权力:低与高)× 2(团结:低与高)设计。然后,我们比较了不同条件下的 3 种结局。结果 高功率-高团结条件产生的响应最积极。相对于高功率-高团结度报告,低权力-低团结度报告对所涉及的个人的准确度较低。对聊天机器人的信任度和提供联系信息的意愿并未因情况而异。结论 研究结果有助于犯罪学、语言学和信息技术文献,以展示沟通方式如何影响用户对聊天机器人的反应和看法,以便向警方报告。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2025 APA,保留所有权利)。
更新日期:2025-05-19
中文翻译:

聊天机器人通信方式如何影响公民向警方报告:在调查实验中测试程序正义和过度适应方法。
目的 我们开发并测试了一个用于向警方报告信息的聊天机器人。我们研究了聊天机器人的沟通方式如何影响三个结果:(a) 报告准确性,(b) 提供联系信息的意愿,以及 (c) 用户对聊天机器人系统的信任度。假设 在警察与公民的互动中,当警察在沟通中结合使用权力和团结时,人们的反应会更积极。我们预计这将适用于公民报告聊天机器人交互。方法 我们对 950 名美国成年人进行了一项在线调查实验,这些成年人在关键人口统计数据上近似了人口。参与者观看了一段可疑场景的视频,并向聊天机器人报告了该事件。我们对生成式预训练的 transformer 聊天机器人的通信风格进行了作和编程,以包含来自语言学的权力团结框架的元素,以创建 2(权力:低与高)× 2(团结:低与高)设计。然后,我们比较了不同条件下的 3 种结局。结果 高功率-高团结条件产生的响应最积极。相对于高功率-高团结度报告,低权力-低团结度报告对所涉及的个人的准确度较低。对聊天机器人的信任度和提供联系信息的意愿并未因情况而异。结论 研究结果有助于犯罪学、语言学和信息技术文献,以展示沟通方式如何影响用户对聊天机器人的反应和看法,以便向警方报告。(PsycInfo 数据库记录 (c) 2025 APA,保留所有权利)。