67、说服系统与阿姆哈拉语语法检查器研究

说服系统与阿姆哈拉语语法检查器研究

说服系统研究

在说服系统的研究中，研究团队收集了 21 场对话，共包含 228 段学生间的对话，并为每个说服者或被说服者的论点/回应进行了分类标注。

起初，研究人员将被说服者的回应与说服者之前使用的策略进行关联标注，并添加“用户回应”来涵盖对任何说服策略可能的回应方式。但后来发现，将被说服者的回应单独分类，能更深入地了解被说服者的行为。例如，当说服者使用情感或个人故事类论点时，被说服者可能会用逻辑论点进行反驳，这表明这些被说服者更倾向于逻辑思维，情感类论点效果不佳，这类对话往往以平局告终。

以下是说服者和被说服者各类策略的使用频率统计：
| 说服者类别 | 数量 | 被说服者类别 | 数量 |
| — | — | — | — |
| 逻辑诉求 | 52 | 逻辑诉求用户回应 | 38 |
| 开场陈述 | 17 | 开场陈述用户回应 | 12 |
| 结束语 | 13 | 结束语用户回应 | 7 |
| 发人深省的询问 | 13 | 发人深省的用户回应 | 9 |
| 发人深省的询问用户回应 | 11 | 个人故事 | 8 |
| 个人故事用户回应 | 12 | 经验相关询问 | 8 |
| 经验相关用户回应 | 6 | 情感诉求 | 6 |
| 情感诉求用户回应 | 1 | 可信度诉求 | 1 |
| 可信度诉求用户回应 | 2 | 个人相关询问 | 1 |
| 个人相关询问用户回应 | 0 | 澄清询问 | 1 |
| 澄清询问用户回应 | 3 | 情景相关询问 | 4 |
| 情景相关用户回应 | 4