1. 引言
近年来，电商直播经济已经成为中国数字经济的重要组成部分，其核心在于通过主播与观众之间的互动，激发消费者的购买欲望。在电商直播中，信任的建立主要依赖于主播与消费者之间的互动和情感连接。研究表明，主播的专业能力、互动性以及与观众的情感共鸣是建立信任的关键。主播通过展示商品、提供真实信息和情感支持，能够增强消费者对主播的信任感，从而提升购买意愿。此外，主播与观众之间的互动性、情感共鸣以及共同兴趣的建立，也有助于增强消费者对主播的信任[1]。有研究指出，直播平台是一个“双重接合性情境”，即商品情境与日常交往情境的结合，主播通过情感表达、礼物互动等策略维持与观众的“类亲密关系”[2]。中国人民大学新闻学院的董晨宇老师在《制造亲密：中国网络秀场直播中的商品化关系及其不稳定性》一文中指出，秀场直播中主播与观众之间存在着一种高度商品化的亲密关系，这种关系具有显著的不稳定性[3]。尽管该研究主要聚焦于秀场直播，但其研究成果对于理解电商直播中的信任机制仍具有重要启示。也有研究进一步指出，网络主播的劳动形式包括情感劳动和情动劳动这两种形式[4]。所谓线上情感劳动即网络主播通过情感表达和互动来维持与观众的关系，线上情动劳动是指平台通过情感劳动的集合形成情动劳动，通过情感劳动的再生产来维持平台的运营和用户粘性。学者孙信茹与甘庆超则指出，主播通过“刷礼物”行为与观众建立一种“熟悉的陌生人”关系，这种关系在一定程度上缓解了线上互动的疏离感，但也带来了情感劳动的异化问题[5]。上述研究都深入探讨了数字时代下，劳动、情感与资本的复杂互动；也揭示了电商直播中存在着“制造亲密”这一消费者信任模式。但现如今，随着数字信息技术的飞速发展，电商直播中的消费者信任机制正逐步转向以技术驱动的“算法信任”模式。
在这一背景下，笔者指出，存在着这样一种发展趋势：电商直播中，消费者信任机制正逐步从依赖主播个人魅力的“制造亲密”模式，转向以技术驱动的“算法信任”模式。本文将着重描述这样一种可能的发展趋势，结合相关理论的研究，探讨电商直播中消费者信任机制的演进与重构。
2. 电商直播中的信任机制：从“制造亲密”到“算法信任”
2.1. “制造亲密”：情感劳动与关系不稳定性
董晨宇的研究揭示了秀场直播中主播通过情感劳动与观众建立“亲密”关系的过程，这种关系本质上是商品化的，其稳定性依赖于主播的个人魅力与平台机制的配合。在电商直播中，这一机制同样适用。主播通过“家人们”、“姐妹们”等亲昵称呼，拉近了与消费者的心理距离，从而增强了消费者对商品的信任感。但是我们要知道，主播与观众之间的这样一种信任感本质上是一种“靠礼物租续的感情”。因此，如果想要有观众持续在直播间消费，就要在这种不稳定中寻求稳定的可能。
这种制造出来的“亲密”关系，其不稳定性是显而易见的。当主播更换、商品质量不佳或物流问题频发时，消费者对主播的信任便会迅速崩塌。这种不稳定性不仅源于主播的流动性，也与商品本身存在的种种风险密切相关。
2.2. “算法信任”：技术驱动下的信任重构
面对“制造亲密”模式的局限性，越来越多的电商直播正逐渐转向“算法信任”模式。这一模式的核心在于通过技术手段，构建一种基于大数据和智能算法的信任机制，从而提升消费者信任的稳定性和效率。
AI虚拟主播的出现，使得情感劳动的规模化与标准化成为可能。它们可以7 × 24小时不间断直播，提供高度个性化的商品推荐，从而降低人力成本并提升信任的稳定性。此外，AI系统还能通过实时监测用户情绪、预测复购周期等方式，实现对消费者关系的精准干预。
2.3. “透明社会”：“算法信任”机制的强化
韩炳哲在《透明社会》中指出，现代社会正经历着从“匿名性”向“透明性”的转变，个体在技术的监控下逐渐失去隐私与自主性[6]。在电商直播中，这种“透明性”不仅体现在商品信息的公开化，也体现在消费者行为的可追踪性。AI算法通过对用户行为的分析，能够精准预测其需求与偏好，从而构建一种“算法信任”。电商直播中的“算法信任”模式建立在数据透明化的基础上，这种透明性与韩炳哲的“透明社会”理论中的“数据化监控”和“行为量化”高度一致[7]。
韩炳哲批判技术(如大数据、算法)与资本结合，加速了社会的透明化和资本化，形成“加速社会”和“加速资本循环”[8]。例如，算法通过数据追踪和预测行为来优化效率，但可能会牺牲个体隐私和自由。韩炳哲的理论揭示了透明社会的潜在风险：透明化可能以牺牲隐私和自由为代价。电商直播中的“算法信任”可能强化了这种风险，例如数据滥用、隐私泄露等问题。
3. 技术赋能下的信任机制：AI、区块链与沉浸式体验
3.1. AI虚拟主播：情感劳动的规模化与“超稳定”关系的幻象
AI虚拟主播的引入，使得情感劳动的输出不再受限于主播的精力、情绪和时间等等因素。AI虚拟主播能够通过深度学习和大数据分析，记忆用户的偏好，提供高度个性化的互动和商品推荐。例如，某美妆品牌引入虚拟主播后，其GMV占比达到35%，退货率显著下降18% [9]。我们可以说，直播电商中的AI虚拟主播作为一种新兴的营销工具，具有很大的潜力和优势。
然而，AI虚拟主播的“情感”缺乏真实的人际互动，其稳定性建立在数据和代码之上，一旦技术红利期过去，同质化的场景和话术模板可能导致观众审美疲劳。因此，目前更有效的模式是“真人 + 数字人”的协作，由真人主播提供情感温度，AI负责效率和信息传递；或者AI虚拟主播在某些特定的时段、某些特定的时刻顶替真人主播，缓解真人主播给电商直播带货这一行业所带来的不稳定性，实现“人机协作”的平衡。
3.2. 区块链溯源：以技术确定性重塑商品信任
信任是商品化关系得以维系的基石。在电商直播中，消费者对商品“正品”、“安全”、“优质”的信任，很大程度上依赖于对主播个人的信任。这种属人的信任是脆弱的。区块链溯源技术的应用，旨在将信任的基石从“人”转移到“技术”。
通过分布式、不可篡改的账本技术，商品从原料、生产、质检、物流到销售的全链路信息都被记录上链，消费者扫描二维码即可一览无余。这大大增强了信息的透明度和可信度。信息的极高透明度和可信度直接转化为消费者的信任。在一个有机蔬菜的溯源项目中，通过将种植记录、农药使用数据、冷链运输曲线等全流程信息上链，该有机蔬菜品牌的消费者复购率提升了高达40% [10]。我们还可以看到，京东区块链防伪追溯平台已积累了超过13亿条上链数据，合作了超过700家品牌商，充分证明了其商业化应用的规模和成熟度[11]。河北冀州现代农业园接入该平台后，园区果蔬销量也实现了30%的上涨[12]。
3.3. 沉浸式体验：以“所见即所得”消解体验的不确定性
消费者退货的另一个主要原因是“买家秀”与“卖家秀”的巨大差异，即线上体验与线下现实之间的鸿沟。5G和XR (VR/AR)技术的发展，正致力于填平这一鸿沟。近年来，AR试妆、VR试衣、3D商品展示已成为许多品牌直播间的标配。
消费者不再仅仅是听主播描述，而是可以在自己的客厅里通过手机屏幕“看到”一款沙发摆放的实际效果，或是在自己的脸上“试用”一款口红的颜色。这种沉浸式技术给大众消费者提供了“所见即所得”的体验，极大地降低了信息不对称，降低了消费者的决策风险和购后失落感。消费者可以更加直观地体验到产品，对产品有更深入的了解，进而产生购买意愿和购买行为。
4. 结论与展望
本文结合学界多位优秀学人的研究成果，以及引入哲学家韩炳哲的理论视角，探讨了电商直播中消费者信任机制的演变路径。研究表明，电商直播能够从依赖主播个人魅力的“制造亲密”模式，逐步转向以技术驱动的“算法信任”模式。
这一范式转移不仅提升了消费者信任的稳定性与效率，也带来了新的伦理挑战和关系异化问题。未来的研究需要进一步关注这一转变带来的深层影响，例如“算法信任”是否会加剧人的异化，以及AI生成内容的版权归属、用户数据的隐私保护等伦理与监管问题。当然，这一切都有赖于技术的发展，以及现实的物质生活的演进。