相同故事，不同旅程：AI中介的同伴职业探索中从社会比较到意义建构

年轻求职者经常使用社交媒体与同伴比较，并理解职业可能性。然而，被动信息流浏览造成了一个悖论：提供情感基础的真实的同伴内容也触发了潜在有害的向上社会比较和认知过载。先前的工作要么结构化在线用户生成内容以减少噪音而不改变被动浏览模式，要么构建忽视真实人类体验的AI驱动的职业探索系统。为了解决这一差距，我们开发了JobMate，一个交互式系统，将真实的社交媒体职业帖子转化为基于人格的对话式AI代理，将交互从被动滚动转变为主动、个性化的对话。我们进行了一项受试者间研究（$N$ = 24，三个学科），将JobMate与原生RedNote浏览进行比较。我们的研究表明，JobMate的AI中介对话将社会比较从潜在有害的向上比较转向建设性的自我重构，同时通过主动对话参与促进意义建构。然而，用户仍然依赖真实同伴内容的真实性来获得情感基础。我们讨论了AI系统的设计启示，这些系统在跨社会比较情境中增强真实的在线用户生成内容消费。