用户提示策略与 ChatGPT 上下文适应塑造对话式信息检索体验
人机交互
2026-04-22 v1
摘要
对话式 AI（如 ChatGPT）越来越多地用于信息检索。然而，人们对普通用户实际上如何进行提示以及 ChatGPT 如何在现实世界的对话式信息检索（CIS）中调整其响应知之甚少。在本研究中，937 名具有全国代表性的美国成年人在科学、健康和政策背景下，就争议性和非争议性话题与 ChatGPT 进行了多轮 CIS。我们分析了用户提示策略以及 ChatGPT 响应的沟通风格。研究结果揭示了数字鸿沟的行为信号：仅有 19.1% 的用户采用了提示策略，且这些用户受教育程度不成比例地更高，政治倾向上更偏向民主党。此外，ChatGPT 展现了上下文适应能力：对争议性话题的响应比对非争议性话题的响应包含更多的认知复杂性和更多外部引用。值得注意的是，认知复杂的响应被认为不太理想，但产生了更积极的议题相关态度。本研究强调了用户提示行为的不平等，并展示了用户提示和 AI 响应如何共同塑造对话式 AI 中的信息检索体验。
引用
@article{arxiv.2509.25513,
title = {User Prompting Strategies and ChatGPT Contextual Adaptation Shape Conversational Information-Seeking Experiences},
author = {Haoning Xue and Yoo Jung Oh and Xinyi Zhou and Xinyu Zhang and Berit Oxley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25513},
year = {2026}
}