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虚拟电商主播研究：概念界定、理论框架与未来议程 摘要 虚拟电商主播（Virtual E-commerce St […]
2026-05-18
虚拟电商主播（Virtual E-commerce Streamer）作为人工智能、计算机图形学与直播电商深度融合的产物，正在重构"人-货-场"的传统范式。本文系统梳理虚拟电商主播的概念内涵与类型谱系，整合准社会互动理论、技术接受模型、信源可信度理论、恐怖谷理论与感知价值理论构建多维理论分析框架，并从认知机制、情感交互、平台治理、跨文化比较等维度提出未来研究议程，以期为该领域的理论深化与实践创新提供参考。
关键词：虚拟电商主播；数字人；直播电商；准社会互动；恐怖谷效应；信源可信度
直播电商作为中国数字经济的标志性业态，2024年交易规模已达5.3万亿元，用户规模突破6.2亿人（网经社，2025）。与此同时，以百度慧播星、硅基智能、快手女娲为代表的技术方案提供商，推动虚拟电商主播从"技术演示"快速过渡到"规模化商用"——京东披露已有超1万家商家使用其数字人直播服务，百度数字人直播的标杆案例（罗永浩数字人直播）创下1300万观看、5500万GMV的纪录（IDC，2025）。
然而，与产业实践的蓬勃发展相比，学术研究明显滞后。现有文献散落于计算机科学、传播学、市场营销等学科，缺乏对"虚拟电商主播"这一新兴现象的系统性概念界定和整合性理论框架。本文旨在回应这一学术缺口，完成三项任务：**（1）厘清虚拟电商主播的概念边界与分类体系；（2）构建融合多学科视角的理论分析框架；（3）**识别关键研究空白并提出未来议程。
虚拟电商主播涉及一组相互关联但存在差异的概念集群，需要加以辨析：
数字人（Digital Human） 是最广义的上位概念，指通过计算机图形学、人工智能、动作捕捉等数字技术创建的具有拟人化特征的数字化形象，具备与人类似的外表、表情、声音和行为（涂化兰、王全权，2024）。其涵盖范围从虚拟偶像到数字员工，应用场景横跨文娱、教育、医疗、金融等领域。
虚拟主播（Virtual Streamer/Virtual Broadcaster） 是数字人在直播场景中的应用子类，指以虚拟形象为载体在直播平台上进行内容传播和互动的数字角色，包括虚拟偶像型主播（如VTuber）、新闻虚拟主播和电商虚拟主播等类型。
虚拟电商主播（Virtual E-commerce Streamer） 则是本文的核心研究对象，特指以直播电商为主要应用场景，以商品展示、营销推广和实时互动为核心功能，由人工智能技术驱动并具备拟人化外观与交互能力的虚拟数字形象。其区别于其他虚拟主播的关键特征在于：功能上以"带货转化"为核心目标，技术上强调"实时交互"与"商品知识"的深度融合，商业模式上嵌入电商平台的交易闭环。
三者之间的概念关系可表示为：
数字人 ⊃ 虚拟主播 ⊃ 虚拟电商主播
（广义） （场景子类） （功能子类）
综合已有研究，虚拟电商主播应同时满足以下五个核心特征：
（1）拟人化外观（Humanoid Appearance）：具备人类外貌特征，包括面部、躯干、表情等视觉要素，表现形式可涵盖2D真人、2D卡通、3D风格化、3D超写实等多种形态。
（2）智能交互能力（Intelligent Interaction）：基于自然语言处理（NLP）、语音识别与合成（ASR/TTS）、大语言模型（LLM）等技术，能够理解用户提问并生成流畅对话，实现多模态交互（语音、表情、手势协同）。
（3）商业导向功能（Commercial Functionality）：核心功能定位于商品展示、卖点讲解、促销引导和转化达成，具备商品知识库和实时数据分析能力。
（4）持续性运营（Continuous Operation）：可提供远超真人主播时长的直播服务（典型为24/7不间断），突破物理时间和空间限制。
（5）可复制性与规模化（Scalability）：一旦模型开发完成，可通过简单维护和更新实现低成本复制，同时部署于多个直播间、多个平台、多个语言场景。
基于技术实现和外观表现两个维度，可构建虚拟电商主播的类型谱系：
| 维度 | 类型 | 特征描述 |
|---|---|---|
| 技术驱动方式 | 规则驱动型 | 基于预设脚本和关键词匹配，交互能力有限 |
| 混合驱动型 | 脚本框架 + AI问答补充，当前主流方案 | |
| 智能体驱动型 | 基于大模型自主生成话术，实时策略优化 | |
| 外观形态 | 2D真人复刻型 | 基于真人形象采集，追求高度逼真 |
| 2D卡通/风格化型 | 卡通风格，品牌识别度高 | |
| 3D超写实型 | 三维建模，动作和表情更丰富 | |
| 3D风格化型 | 虚拟偶像跨界电商 | |
| 与真人关系 | 真人分身型 | 复刻真人形象和声音 |
| 虚拟原创型 | 全新虚拟角色，独立人格设定 | |
| 混合协作型 | 人机协同模式 |
值得注意的是，当前电商直播场景以"2D真人复刻型 + 混合驱动型"为主导形态（淘宝直播，2024），这主要受限于成本效率和平台技术适配性。3D超写实和智能体驱动型是明确的技术演进方向。
虚拟电商主播研究涉及多个学科的理论传统。本文基于对现有文献的系统梳理，整合五组核心理论构建分析框架，分别从个体认知、信息处理、情感关系、技术感知和风险规避五个路径解释虚拟电商主播的作用机制。
理论渊源：Horton与Wohl（1956）提出"准社会互动"（PSI）概念，用以描述受众与媒介人物之间形成的单向但看似双向的亲密关系。在直播电商场景中，主播的实时回应能力使PSI从"单向幻觉"升级为"准双向互动"。
适用性分析：虚拟电商主播的PSI研究面临独特挑战——当互动对象从真人转变为AI驱动的虚拟形象时，"准社会关系"是否仍然成立？研究表明：
理论框架中的定位：PSI理论是理解虚拟电商主播-消费者关系的情感路径核心，但其经典框架需针对"AI主体性"进行修正。
理论渊源：Davis（1989）提出技术接受模型，认为用户对技术的接受度主要受感知有用性（Perceived Usefulness）和感知易用性（Perceived Ease of Use）两个因素影响。
适用性分析：虚拟电商主播本质上是一种"技术中介的服务体验"，消费者既是购物者也是技术使用者：
理论框架中的定位：TAM解释消费者"是否愿意接受虚拟电商主播"的认知路径。
理论渊源：Ohanian（1990）提出信源可信度包含三个维度：专业性（Expertise）、可信性（Trustworthiness）和吸引力（Attractiveness）。
适用性分析：虚拟电商主播作为"信源"，其可信度评估面临特殊张力：
理论框架中的定位：信源可信度理论解释虚拟电商主播的说服效力路径，是连接技术特征与消费决策的关键中介。
理论渊源：森政弘（Mori, 1970）提出"恐怖谷"假说：当机器人或虚拟形象与人类的相似度达到某一临界点但未完全一致时，人类会产生强烈的不适感。
适用性分析：恐怖谷效应是虚拟电商主播面临的核心心理障碍：
理论框架中的定位：恐怖谷理论解释消费者对虚拟电商主播的排斥反应机制，是技术特征向负面情绪转化的核心路径。
理论渊源：Zeithaml（1988）提出消费者感知价值是"基于对所得与所失的感知而对产品效用做出的整体评价"。
适用性分析：在虚拟电商主播场景中，消费者感知价值包含多个维度：
| 感知价值维度 | 虚拟主播的独特贡献 |
|---|---|
| 功能价值 | 24/7可及、信息准确、多语言覆盖 |
| 情感价值 | 互动趣味性、技术新奇感（正面）或诡异感（负面） |
| 社会价值 | 与虚拟主播的"共同在场"体验、社区归属感 |
| 时间价值 | 无需等待真人上线、信息获取效率高 |
| 信任价值 | 标准化推荐减少"过度推销"嫌疑（正面）或"缺乏真诚"感（负面） |
理论框架中的定位：感知价值理论是虚拟电商主播影响消费决策的整合性结果变量，汇集了认知评估和情感反应的双重影响。
上述五组理论并非孤立运作，而是构成一个多层次、多路径的整合框架：
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 虚拟电商主播影响消费者行为的整合框架 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 技术特征层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 拟人化度 │ │ 交互智能 │ │ 外观类型 │ │ 语音质量 │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ 心理反应层 │
│ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ 认知路径 │ │ 情感路径 │ │
│ │ · 技术接受(TAM) │ │ · 准社会互动(PSI)│ │
│ │ · 信源可信度 │ │ · 恐怖谷效应 │ │
│ └────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ 整合评估层 │
│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 感知价值（功能/情感/社会/时间/信任）│ │
│ └──────────────────────┬───────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 行为结果层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 观看意愿 │ │ 互动意愿 │ │ 购买意愿 │ │ 分享意愿 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ 调节变量：产品类型 │ 消费者特征 │ 平台情境 │ 身份披露 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
基于对现有文献的系统审视，本文识别出六个亟待深入的研究方向：
研究缺口：现有研究对"消费者是否以及如何信任虚拟电商主播"的探讨尚处于起步阶段，尤其缺乏对信任动态演变过程的理解。
建议方向：
研究缺口：当前研究多将虚拟主播与真人主播视为替代关系，而实践中"真人+AI"的协同模式正在成为主流，但其最优协作机制尚不明确。
建议方向：
研究缺口：现有实证研究高度集中于中国市场，缺乏跨文化和跨平台的系统比较。
建议方向：
研究缺口：虚拟电商主播引发的伦理问题（如深度伪造、身份欺骗、消费操纵）缺乏系统性学术讨论。
建议方向：
研究缺口：现有研究以短期实验和截面调查为主，缺乏对虚拟电商主播长期生态效应的追踪研究。
建议方向：
研究缺口：现有研究以问卷调查和实验室实验为主，方法单一，难以捕捉虚拟电商主播直播的真实动态过程。
建议方向：
虚拟电商主播代表了人工智能技术与商业实践深度融合的前沿场景。本文通过系统梳理概念内涵、构建整合理论框架和提出未来研究议程，为该领域的学术研究提供了基础性参考。
本文的核心贡献在于：第一，首次明确区分了"数字人-虚拟主播-虚拟电商主播"的概念层级，提出了包含五个核心特征的界定框架和基于技术驱动、外观形态、真人关系三个维度的类型谱系。第二，整合PSI理论、TAM模型、信源可信度理论、恐怖谷理论和感知价值理论，构建了"技术特征→心理反应→整合评估→行为结果"的多路径分析框架，揭示了认知路径与情感路径的并行与交互。第三，从信任机制、人机协同、跨文化比较、伦理治理、长期效果和方法创新六个维度提出了未来研究议程。
信心评估：本文的概念界定（0.90）和理论框架（0.85）基于较为充分的文献支撑；未来议程部分（0.75）受限于该领域研究的早期阶段，部分方向可能随技术快速演进而需要调整。
风险提示：虚拟电商主播的技术迭代速度远超学术发表的周期，部分技术假设（如LLM驱动的实时交互能力）可能在论文发表时已发生实质性变化。研究者需建立与产业实践的持续对话机制，避免理论框架与产业现实的脱节。
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（此文由AI生成）
