[论文解读] Hear You in Silence: Designing for Active Listening in Human Interaction with Conversational Agents Using Context-Aware Pacing

Zhihan Jiang, Qianhui Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2026

Social Robot Interaction and HRI被引用 0

一句话总结

该论文设计并评估一个面向上下文的对话代理节奏框架，通过有策略的沉默实现主动倾听，在两个支持场景中相较于静态节奏显示出更高的感知互动质量。

ABSTRACT

In human conversation, empathic dialogue requires nuanced temporal cues indicating whether the conversational partner is paying attention. This type of "active listening" is overlooked in the design of Conversational Agents (CAs), which use the same pacing for one conversation. To model the temporal cues in human conversation, we need CAs that dynamically adjust response pacing according to user input. We qualitatively analyzed ten cases of active listening to distill five context-aware pacing strategies: Reflective Silence, Facilitative Silence, Empathic Silence, Holding Space, and Immediate Response. In a between-subjects study (N=50) with two conversational scenarios (relationship and career-support), the context-aware agent scored higher than static-pacing control on perceived human-likeness, smoothness, and interactivity, supporting deeper self-disclosure and higher engagement. In the career support scenario, the CA yielded higher perceived listening quality and affective trust. This work shows how insights from human conversation like context-aware pacing can empower the design of more empathic human-AI communication.

研究动机与目标

• 系统性研究节奏（回应时机）如何作为人机对话中的主动倾听线索发挥作用。
• 识别能体现并响应用户情感与信息需求的面向上下文的节奏策略。
• 将人际对话洞察转化为可实现的对话代理设计。
• 在两个场景中实证评估面向上下文的节奏对用户体验与信息披露的影响。

提出的方法

• 对十个真实场景中的主动倾听案例进行定性分析，识别节奏策略。
• 开发基于大语言模型的对话代理，实施五种上下文感知节奏策略：Reflective Silence（反思性沉默）、Facilitative Silence（促进性沉默）、Empathic Silence（共情性沉默）、Holding Space（提供空间）、Immediate Response（即时回应）。
• 将策略落地为八项具体战术（如 Recognize、Reconfirm、Reengage、Reposition、Reconsider、Resonate、Holding、Resolve）。
• 对比实验（独立组设计，N=50），在两个支持场景（职业与关系）中比较上下文感知节奏的对话代理与静态节奏对比。
• 对感知的互动质量（倾听质量、情感/认知信任、类人性、顺畅度、互动性）以及互动行为（自我披露深度、参与度水平）进行定量评估。
• 对案例中的节奏分布与转移模式进行分析，以得出设计指南。

实验结果

研究问题

• RQ1 RQ1：在上下文感知节奏策略下，CA对用户感知的互动质量与体验（倾听质量、情感信任、认知信任、类人性、顺畅度、互动性）及参与度有何影响？
• RQ2 RQ2：上下文感知节奏如何影响在文本支持对话中的用户互动行为（自我披露深度与参与度水平）？

主要发现

• 上下文感知节奏的对话代理在感知的人类性、顺畅度和互动性方面高于静态节奏对照组。
• 在职业支持场景中，上下文感知节奏的对话代理获得了更高的感知倾听质量与情感信任。
• 识别并实现了五种上下文感知节奏策略：Reflective Silence、Facilitative Silence、Empathic Silence、Holding Space、Immediate Response。
• 节奏分布中以 Resolve 与 Reconfirm 出现最频繁；Holding 以及其他高强度策略则根据输入情感强度有选择性使用。
• 出现了两种节奏转移模式：Conversational Inertia（信息导向的连续性）与 Supportive Arcs（情感调节序列）。