論文の概要: Discovering Chatbot's Self-Disclosure's Impact on User Trust, Affinity, and Recommendation Effectiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01666v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 08:16:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-04 12:23:02.947339
• Title: Discovering Chatbot's Self-Disclosure's Impact on User Trust, Affinity, and Recommendation Effectiveness
• Title（参考訳）: Chatbotの自己開示がユーザ信頼,親和性,レコメンデーション効果に与える影響を明らかにする
• Authors: Kai-Hui Liang, Weiyan Shi, Yoojung Oh, Jingwen Zhang, Zhou Yu
• Abstract要約: 我々は3つの自己開示レベルを持つソーシャルボットを設計し、小さな講演を行い、人々に適切なレコメンデーションを提供した。 372人のMTurk参加者が、映画と新型コロナウイルスの2つの話題でボットと会話するために、異なる自己開示レベルを持つ4つのグループのうちの1つにランダム化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.240553429989674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, chatbots have been empowered to engage in social conversations with humans and have the potential to elicit people to disclose their personal experiences, opinions, and emotions. However, how and to what extent people respond to chabots' self-disclosure remain less known. In this work, we designed a social chatbot with three self-disclosure levels that conducted small talks and provided relevant recommendations to people. 372 MTurk participants were randomized to one of the four groups with different self-disclosure levels to converse with the chatbot on two topics, movies, and COVID-19. We found that people's self-disclosure level was strongly reciprocal to a chatbot's self-disclosure level. Chatbots' self-disclosure also positively impacted engagement and users' perception of the bot and led to a more effective recommendation such that participants enjoyed and agreed more with the recommendations.
• Abstract（参考訳）: 近年、チャットボットは人間とソーシャルな会話をする権限が与えられ、人々の個人的な経験、意見、感情を開示する可能性を秘めている。 しかし、チャボットの自己開示に対する反応の程度や程度は分かっていない。 本研究では、3つの自己開示レベルを持つソーシャルチャットボットを設計し、小規模な講演を行い、人々に適切なレコメンデーションを提供した。 372人のmturk参加者は、異なる自己開示レベルを持つ4つのグループのうちの1つにランダム化され、2つのトピック、映画、covid-19でチャットボットと会話した。 自己開示レベルはチャットボットの自己開示レベルと強く相反することがわかった。 チャットボットの自己開示もまた、ボットに対するエンゲージメントとユーザの認識に肯定的な影響を与え、参加者がより楽しむように、より効果的なレコメンデーションにつながった。

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