合成语音新闻的传播效果评测——关于语速影响的EEG证据(2)

Lang，Zhou，Schwartz，Bolls & Potter，2000）。
认知资源的调配通过无意识的自动分配和有意识的自主控制来实现。LC4MP模型即是聚焦于自动分配处理，探究普遍的、意识控制之外的反应（Lang，2006；Lang，2017）。自动分配主要包括动机激活（motivational activation）和定向反应（corienting response）两种分配机制；人类的动机系统包括趋近和回避动机，即环境中的机会（如食物、金钱等）和威胁（如具有攻击性的人或动物、武器等）；定向反应是用于提醒生物体注意 环境中新的、异常（相对环境是新的，但对个体而言，未必是新的）的或具有信号特性（个体之前学到的重要或相关信息，如电话铃声，自己的名字）刺激的认知机制；当有关动机的或定向的刺激出现，就会有认知资源被自动分配来处理（Lang，2017）；这种自动分配的机制响应时间相对较短，在几秒钟内就会发生。
信息的内容和结构特征会引起定向反应和资源自动分配。
（二）研究问题
LC4MP理论将个体大脑中处理媒介信息的“黑箱操作”解剖开来，从生理心理学角度呈现受众的媒介信息感知加工。目前已有的研究多集中于语音的注意和记忆，对说服、评价的研究不多，研究对象以视频居多，聚焦于纯音频的研究很少。
这些有关语音结构方面的研究主要是对真人语音的研究，很少有专门针对合成语音形式特征的研究，且这些基于真人语音的研究结果是否适用于合成语音，不得而知。与此同时，在新闻传播领域，由于新闻质量的评价不易测量，因此研究者以更易获得的信任度（credibility）和喜爱度（liking）测量为主。研究人员先后编制了适用于印刷和在线新闻（Sundar，1999）以及人工智能生成新闻（Clerwall，2014）的测量指标。研究者还发现在内容的信任度和喜爱度等方面，真人语音与合成语音对受众的感知影响几乎一样（Nass，Foehr，Brave & Somoza，2001）。然而，这些研究多为行为实验，很少结合生理实验。此外，前人的诸多研究显示，个体对语音信息的评价存在性别差异。
鉴于此，本研究基于LC4MP理论，将合成语音作为研究对象，以信任度和喜爱度作为因变量，将语音结构特征之一的“语速”和受众性别作为自变量进行研究，进一步丰富LC4MP理论在声音结构——语速方面的研究，同时将这一理论应用拓展至合成语音领域。