用 ChatGPT 进行理论原型开发：技术接受模型实验

本研究论文展示了两项探索性实验研究的结果，这些研究探讨将 ChatGPT 用作理论原型开发工具。研究的目的是评估 ChatGPT 理解理论概念并区分构念的能力。实验期间，研究 1 与研究 2 均发现了重复响应，重复响应率分别为 26.25% 与 40%。实验结果表明，ChatGPT 能够生成与技术接受模型（TAM）构念相一致的响应。载荷与信度系数证明了模型的有效性，研究 1 的 R 平方值达 82%，研究 2 达 71%。在研究 2 中，两个含否定措辞的题项载荷较低，随后被从模型中移除。尽管 TAM 各构念间高度相关，两项研究均表现出合理的判别效度。实验揭示了生成样本中的潜在偏差，特别是在性别与使用经验方面。这些偏差可能影响构念的响应，在解释 ChatGPT 的概念能力时应加以考虑。总之，ChatGPT 作为理论原型开发工具前景良好，能生成与理论构念相关的响应。然而，仍需进一步研究以解决诸如重复响应、提示词差异以及结果对不同情境的泛化性等局限。