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The Bias Assimilation Effect and Attitude Polarization in AIoT Smart Healthcare Word-of-Mouth
Communication

Muddiman and Stroud, 2017; Thorson, Vraga, and Ekdale, 2010)。這些研究皆發現：當
人們接觸與自己既有態度一致的訊息時，會選擇支持與認同、信任該訊息。人們會
認為與自己既有態度一致的訊息有較強的論據、強調此證據的強度，忽略該證據的
弱點。但當人們接觸與自己既存態度不一致的訊息時，會曲解、忽略、與反駁該訊
息、故意放大它的弱點而忽略其優勢，造成態度極化的現象 (Kim and Hwang, 2019;

Lord et al., 1979; Mafael et al., 2016; Muddiman and Stroud, 2017)，認為態度不一致資
訊的來源有偏見，並對之深具敵意 (Muddiman and Stroud, 2017)。
偏見同化使人們的認知變得不理性之可能原因是：根據認知失調理論 (Cognitive
Dissonance Theory; Festinger, 1957)，當人們暴露在資訊與既存態度不一致之時，會
感受到失調。為了減輕這種失調，人們會啟動防禦機制，挑剔態度不一致之論述的
弱點，質疑並反駁該論述的信服度與品質，認為該論述有偏見、不合理以減少不愉
快或失調的狀態。人們用這種方式確認或捍衛威脅自己的信念，態度因此極化 (van

Strien, Kammerer, Brand-Gruwel, and Boshuizen, 2016)。或者，當遇到威脅到自我完
整性的訊息時，根據自我肯定理論 (Self-affirmation Theory) (Steele, 1988)，人們傾
向於確認或捍衛自我完整性，兩種情況皆會導致偏見同化。又或者，根據不確定模
型 (Disconfirmation Theory) (Lord et al., 1979)，人們傾向搜尋與既存態度一致的資
訊，如此就不需要付出太多心思與努力去處理資訊。此等捷思資訊處理 (Heuristic
Information Processing) 方式讓人們避免花很多力氣搜索記憶中相關資料的資訊。
人們的態度是行為決策的重要影響因素之一 (Holland, Verplanken, and Knippen-
berg, 2002; Hussain, Song, and Niu, 2020; Langaro et al., 2019)。人們的既存態度越
強烈，愈傾向接受與自己態度一致的訊息 (van Strien, Brand-Gruwel, and Boshuizen,
2014)，尤其是對於爭議性內容具強烈態度者在解讀訊息時的偏見更是難以撼動 (van

Strien et al., 2016)。Taber and Lodge (2006) 指出，持強烈觀點的受測者更偏好與其
態度一致的資訊。van Strien et al. (2014) 發現，既存態度較強的學生更可能寫出支
持自己立場的文章，並補充未出現的資訊。Sung and Lee (2015) 發現，強烈既存態
度者會抵制相反訊息，態度極化更明顯；相反，態度較弱者更易受矛盾訊息影響。
van Strien et al. (2016) 也發現，態度強烈者認為相反網站說服力低，態度較弱者則
花更多時間閱讀相反意見。總結：既存態度影響新訊息的解讀，並促成態度極化。

（二）偏見同化與 AIoT 醫療科技
然而，過去有關既存態度與極化影響的研究通常只產品或對一事件的訊息調
查，鮮少研究新科技或相關醫療服務之既存態度、偏見同化與極化之間的關係，即
便 AI 與 AIoT 在醫療上的潛力不容小覷。Masoumian Hosseini, Masoumian Hosseini,
Qayumi, Hosseinzadeh, and Tabar (2023) 指出，使用智慧手錶可以有效診斷各種疾

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