今天小编终于搞定了ChatGPT4，
让我们试试AI理解论文的准确度吧！
之前用GPT3.5也试过，不尽人意，
但是今天用GPT4发现貌似好了很多，
但是因为小编不是研究人，所以还是没法完全专业地评判，
所以大家帮小编看看吧！
也欢迎留言讨论大家使用AI读写论文的经验！
浅浅用腾讯直译了一下（完全没有任何改动）：
论文《频繁道歉与不频繁道歉的社会后果》调查了个体频繁道歉(高道歉基线)或不频繁道歉(低道歉基线)的倾向对他们如何被感知以及他们的道歉如何被接受的影响。这项研究分两个研究进行，包括参与者根据不同的道歉基线判断人物或他们的恋人的情景。
研究的主要结果如下：
1、研究1采用了一种实验设置，参与者阅读关于高或低道歉基线的人物的故事。研究发现，道歉基准线高的角色被认为比道歉基准线低的角色更具社交性，但不那么机智。尽管道歉的频率很高，但高基线道歉者的具体道歉是受重视的，这间接地导致了更有利的反应，因为他们感觉到了共同的品质。
2、研究2将研究扩展到浪漫关系的背景下。研究人员评估了参与者对伴侣道歉频率和质量的看法。与研究1一致的是，较高的道歉基线预示着更大程度的交流，但如果道歉质量较差，可能会导致机构感知较低。经常道歉的人的高质量道歉并没有降低机构的认知度。
研究得出结论，经常道歉可以增强人们对自己的公共品质的看法，道歉的质量可以缓解对代理感知的任何潜在负面影响。文章认为，一致的高质量道歉可以防止被认为是被削弱的代理。然而，研究也指出，对于被认为典型地提供低质量道歉的个人来说，高频率的道歉可能会对机构的看法产生负面影响。
至于局限性，研究表明，未来的研究应该在更长的时间和不同的背景下探索这种动态，以了解频繁道歉的全部含义。
这些研究结果与人际动态和冲突解决相关，突出了道歉频率和质量在维持社会关系和个人形象方面的平衡。
可能是小编提问方式不好，所以它没有具体的数据分析，于是小编又问：
《频繁道歉与不频繁道歉的社会后果》这篇论文的统计方法和结果相当全面，涵盖了两项独立的研究，均涉及复杂的分析。
在研究1中，研究人员进行了实验设置，并使用2 x 2方差分析(ANOVA)来考察不同道歉基线(高或低)的字符对受试者知觉的影响。他们发现，基于角色的道歉基线，对公众和代理品质的感知有显著的主效应。此外，他们使用包含5000个引导样本的过程模型4来检验道歉基线通过感知的共同品质对参与者的反应的影响，但没有发现通过代理品质的间接影响。
在研究2中，这项研究让恋爱中的参与者参与进来，并考察了他们对伴侣道歉频率和质量的看法。作者使用双变量相关和线性回归分析来评估道歉基线、典型道歉质量以及对公共和代理质量的感知之间的关系。报告了在直接影响和相互作用方面的重大发现。在伴侣的典型道歉质量和道歉基线之间发现了一个关键的交互作用：如果高基线道歉者的道歉质量通常较低，那么他们被认为不那么代理。这表明道歉的频率和质量相互作用，影响了人们对中介的看法。
本研究还采用回归分析的方法，考察了典型道歉质量与反应类型(无道歉、低质量道歉、高质量道歉)之间的交互作用，对被关心的感觉、反应满意和关系修复的结果产生影响。显著的交互作用表明，对伴侣典型道歉质量的看法可能会影响对低质量道歉的特定实例的反应。
总体而言，论文中使用的统计方法是可靠的，并允许对频繁道歉和不频繁道歉如何影响社会认知和关系的细微差别进行理解。研究结果表明，虽然频繁的道歉可以改善人们对社区的看法，但道歉的质量对于防止对中介机构的看法产生负面影响至关重要。经常道歉的人的高质量道歉可以减少对中介的负面评价。
接下来是唧唧堂作者解析版本，大家对比下吧：
本文是针对论文《道歉多多，好处多多？频繁道歉的社会性后果（The social consequences of frequent versus infrequent apologizing）》的一篇论文解析，该文于2023年3月发表于《人格与社会心理学公报（PSPB）》杂志上。该研究的作者包括Karina Schumann, Emily G. Ritchie, 和Amanda Forest。
研究背景与问题
你是否遇到过时刻将“抱歉”、“不好意思”、“我的错”挂在嘴边的人？不论是否需要道歉，他们总是倾向于说“对不起”，研究者将该特点称为“高道歉基线”。已有研究证明，在独立事件中，个体会对道歉的冒犯者态度更积极。但是，尚未有研究将冒犯者一贯的道歉倾向纳入考虑。因此，本文探究了道歉基线水平（高vs.低）是否会影响个体对冒犯者的感知、是否会影响个体对冒犯者道歉行为的反应。
假设提出
（一）道歉基线与社会认知
通常，人们根据对他人的社群性（communion）和能动性（agency）认知进行社会判断和行为反应。
由于道歉代表着冒犯者认识到自己的过错，并且寻求修复与受害者的关系；通过道歉，冒犯者表达了对受害者的共情并明确自己的做法是错误的。并且，个体认为能够道歉的冒犯者品质更好、宜人性更高、更加诚实和值得信任、更加有道德。因此，道歉通常被认为是具有社群性的行为。
尽管如此，作者也提到，高道歉基线可能代表着冒犯者经常伤害他人，或不走心地道歉，这或许会导致降低他人对其社群性的感知。
H1a. 具有高（vs. 低）道歉基线的冒犯者会被认为社群性更高。
道歉也代表着承担责任和错误，这可能会降低他人对冒犯者能力的感知；同时，道歉意味着将权力让渡给受害者（决定原谅与否），降低冒犯者的权力感。因此，高道歉基线可能传达出“冒犯者能动性较低”的信息。
同样，作者也承认高道歉基线可能意味着个体会反思自己的错误，并采取相应的行动来纠错，从而表现出较高的能动性。
H1b. 具有高（vs. 低）道歉基线的冒犯者会被认为能动性更低。
（二）道歉基线与特定事件道歉
道歉是和解的有利预测因子，但频繁的道歉会使得对特定事件的道歉被淡化和贬值吗？研究发现，频繁的道歉会使得人们对特定道歉背后的意图产生怀疑，最终破坏道歉的意义和价值。类似地，如果冒犯者的道歉基线本身很高时，其对特定事件的道歉或许也会失去价值和意义。这可能是由于人们会认为，高道歉基线的冒犯者的道歉行为仅仅出于习惯，而不是对受害者的体察和共情。
H2a. 相比于高道歉基线，具有低道歉基线的冒犯者对特定事件的道歉被认为更有价值。
同时，如果当具有高道歉基线的冒犯者没有做出道歉行为时，这违背了人们对其一贯的期望，因此会将这种行为归因于缺乏悔恨或缺乏对受害者的关心，因此导致更严重的人际后果。而当具有低道歉基线的冒犯者没有做出道歉行为时，人们则会认为这是由于冒犯者的性格习惯。
H2b. 相比于低道歉基线，当具有高道歉基线的冒犯者对特定事件不道歉，会遭受更严厉的批判。
作者进行了两个研究来验证他们的假设。
研究一
被试：
共招募406名被试，最终有效被试量为384名。敏感性分析表明，该数据量能够达到中等效应水平。
实验操纵与流程：
2（道歉基线：高vs.低）×2（冒犯者性别：男性vs.女性）×2（道歉行为：是vs.否）的被试间设计。
被试被随机分配到其中一种条件下进行阅读。在高道歉基线条件下，被试阅读到故事中的主人公在不同场景下共道歉了12次；低道歉基线条件下，故事主人公在12个场景中都没有进行道歉。在这些场景中，6个场景是明确需要主人公道歉的，其余6个场景中道歉是合理但不是必须的。冒犯者性别由主人公的名字决定，男性叫做Christopher，女性叫做Christina。
阅读之后，被试被要求对主人公的社群性（14题项，α = 0.91）和能动性（12题项，α = 0.81）进行评价。
接着，被试继续阅读故事，并被要求想象Christopher/Christina违背了承诺。有道歉行为组的被试 想象自己收到了道歉，而无道歉行为组的被试想象自己没有收到道歉。
之后，被试汇报他们产生的反应——感受到的关心（3题项，α = 0.89）、对冒犯者的回应满意程度（5题项，α = 0.80）、感到准备修复与冒犯者的关系（5题项，α = 0.84）。
最后进行了注意力筛查和操纵检验。
所有量表均采用李克特7点量表，1 = 完全没有，7 = 非常。
结果：
1. ANOVA分析结果表明，高道歉基线的冒犯者被认为社群性更高（F(1, 380) = 14.72, p < .001, d = .39）、能动性更低（F(1, 380) = 35.85, p < .001, d = .61）。
2. ANOVA分析结果表明，个体对道歉的冒犯者的回应更满意（F(1, 376) = 4.93, p = .027, d = .23）。
3. 通过PROCESS model 4进行5000次bootstrap抽样，发现控制性别和是否道歉后，道歉基线水平会通过社群性感知，正向预测对冒犯者的人际反应。
研究二
被试：
事前统计效力检验表明，达到中等效应水平需要206名被试。共招募300名正在处于亲密关系并且亲密关系维持6个月及以上的被试。
研究材料与流程：
首先由被试完成对其伴侣的道歉基线量表（3题项，α = 0.89）和通常道歉的质量量表（3题项，α = 0.89）。接着，被试完成对其伴侣社群性（α = 0.83）和能动性（α = 0.78）感知的测量（量表与研究一相同）。
之后，被试需要想象自己被伴侣冒犯的场景，并被随机分配到高质量道歉、低质量道歉或无道歉三种条件之一下，并阅读相应情境。完成阅读后，被试汇报他们在该情境中对伴侣的反应——感受到的关心（α = 0.95）、对冒犯者的回应满意程度（α = 0.92）、感到准备修复与冒犯者的关系（α = 0.92）。量表与研究一相同。
所有量表均采用李克特7点量表，1 = 完全没有，7 = 非常。
结果：
1. 线性回归分析显示，道歉基线（B = .06 (SE = .03), t = 2.31, p = .022, 95% CI [.01, .12]）和通常道歉质量（B = .28 (SE = .04), t = 7.87, p < .001, 95% CI [.21, .35]）显著正向预测对伴侣的社群性感知。
2. 道歉基线（B = −.10 (SE = .03), t = -3.55, p < .001, 95% CI [−.16, -.05]）显著负向预测对伴侣的能动性感知；通常道歉质量（B = .18 (SE = .04), t = 4.78, p < .001, 95% CI [.11, .26]）显著正向预测对伴侣的能动性感知；两者交互作用显著（B = .08 (SE = .02), t = 3.89, p < .001, 95% CI [.04, .12]），这表示频繁的、低质量的道歉使得个体认为冒犯者的能动性较低。
3. 通常道歉质量与是否道歉的交互作用显著，伴侣通常道歉的高质量能够缓解对特定事件低质量的道歉带来的较差人际反应。
4. 与研究一类似，道歉基线水平会通过社群性感知，正向预测对冒犯者的人际反应。
总结
本研究发现，尽管频繁道歉使得他人认为道歉者的能动性较低，但也会通过使他人认为道歉者的社群性更高，从而并不会降低对特定事件道歉的意义和价值。并且，如果个体始终如一地进行高质量的道歉，那么可能会避免能动性被削弱的风险。因此，本研究阐明了除独立道歉之外，其他道歉行为的特征（道歉基线）对社会认知与冲突解决过程的影响，推动了与道歉相关研究的发展。
本研究的局限和未来方向在于，两个研究没有操纵通常道歉质量，并且均基于实验法，生态效度不高；未来研究可进一步检验高道歉基线带来的益处并增强结论的外推性等。
参考文献：Schumann, K., Ritchie, E. G., & Forest, A. (2023). The social consequences of frequent versus infrequent apologizing. Personality and Social Psychology Bulletin, 49(3), 331–343. https://doi.org/10.1177/01461672211065286
