上海交通大学智能传播研究院副院长王大可与合作者撰写的论文《主动搜索与偶遇型社交媒体接触对新兴技术采纳意愿的影响研究——以智能辅助驾驶技术为例》，已于2025年9月在《新媒体与社会》期刊网络首发。该研究基于技术接受模型与风险感知理论，系统揭示了不同类型社交媒体接触对智能辅助驾驶技术采纳意愿的差异化影响路径，为理解数智时代的公众技术认知形成机制提供了重要理论支撑与实证依据。

《新媒体与社会》作为聚焦新媒体发展与社会变迁的学术平台，长期关注数字传播、人机交互与社会行为等前沿议题，是推动新媒体理论研究与实证探索相结合的重要学术阵地。此次研究成果在此发表，既体现了王大可老师对社交媒体与新兴技术交叉研究领域的深入关注，也反映了学界对“媒介接触—认知形成—行为意愿”影响机制的系统性探索。

随着智能辅助驾驶等前沿技术加速落地，公众对其认知与接纳程度愈发受到媒介环境的影响。社交媒体已成为公众获取技术信息、形成态度并做出采纳决策的关键场域，然而不同类型的接触方式——如有目的性的“主动搜索”与无意识的“偶遇接触”——如何通过差异化路径影响用户感知与采纳意愿，尚缺乏系统性的实证阐释。王大可老师此次的研究正式立足于这一需求而展开。

论文通过构建结构方程模型，基于984份有效问卷数据展开分析，发现：智能辅助驾驶技术采纳医院收到社交媒体接触与用户感知的多元影响，主动搜索型接触与偶遇型接触均能显著正向影响智能辅助驾驶技术的采纳意愿，但作用路径存在明显差异。主动搜索型接触更显著地通过降低用户的感知风险与感知成本来促进采纳；而偶遇型接触则更强地通过提升感知有用性发挥作用，表明用主动搜索型用户注重规避风险，而偶遇型用户更有助于形成技术有用性认知。研究进一步识别出感知有用性是两类接触影响采纳意愿中最关键的中介变量。此外，媒体信任度在不同的路径当中具有显著且差异化的调节作用，尤其在偶遇型接触中对用户感知形成的影响更为全面。

作为长期深耕于智能传播、科技传播等领域的学者，王大可老师的此次针对智能辅助驾驶技术的采纳愿意影响机制的研究不仅标志着其在“智能传播与技术采纳”交叉领域的进一步深耕，体现了其将经典传播理论、实证研究方法与前沿技术议题相结合的研究特色，而且强化了其在人机传播、AIGC与社会认知等方向的学术积累。该研究不仅拓展了技术接受模型在社交媒体语境下的理论边界，也为企业和政府部门在制定技术传播策略、优化公众沟通机制方面提供了科学依据，展现了上海交通大学智能传播研究院在回应国家战略需求、服务技术社会化应用方面的学术担当与创新活力。

编辑：王钊雪