論文の概要: The Impact of Performance Expectancy, Workload, Risk, and Satisfaction
on Trust in ChatGPT: Cross-sectional Survey Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05632v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 16:06:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-19 14:28:19.064121
- Title: The Impact of Performance Expectancy, Workload, Risk, and Satisfaction
on Trust in ChatGPT: Cross-sectional Survey Analysis
- Title（参考訳）: ChatGPTにおけるパフォーマンス期待, 作業負荷, リスク, 満足度が信頼に及ぼす影響:横断的調査による分析
- Authors: Hamid Shamszare and Avishek Choudhury
- Abstract要約: 本研究は,Chat Generative Pre-Trained Transformer(ChatGPT)における作業負荷,満足度,パフォーマンス期待度,リスクベネフィット感がユーザの信頼度に与える影響について検討した。
月に少なくとも1回はChatGPTを積極的に使用している米国の成人を対象に、半構造化ウェブベースの調査を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9580473532948401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigated how perceived workload, satisfaction, performance
expectancy, and risk-benefit perception influenced users' trust in Chat
Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT). We aimed to understand the
nuances of user engagement and provide insights to improve future design and
adoption strategies for similar technologies. A semi-structured, web-based
survey was conducted among adults in the United States who actively use ChatGPT
at least once a month. The survey was conducted from 22nd February 2023 through
24th March 2023. We used structural equation modeling to understand the
relationships among the constructs of perceived workload, satisfaction,
performance expectancy, risk-benefit, and trust. The analysis of 607 survey
responses revealed a significant negative relationship between perceived
workload and user satisfaction, a negative but insignificant relationship
between perceived workload and trust, and a positive relationship between user
satisfaction and trust. Trust was also found to increase with performance
expectancy. In contrast, the relationship between the benefit-to-risk ratio of
using ChatGPT and trust was insignificant. The findings underscore the
importance of ensuring user-friendly design and functionality in AI-based
applications to reduce workload and enhance user satisfaction, thereby
increasing user trust. Future research should further explore the relationship
between the benefit-to-risk ratio and trust in the context of AI chatbots.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,Chat Generative Pre-Trained Transformer(ChatGPT)における作業負荷,満足度,パフォーマンス期待感,リスクベネフィット感がユーザの信頼にどのように影響するかを検討した。
我々は、ユーザエンゲージメントのニュアンスを理解し、同様の技術の将来の設計と採用戦略を改善するための洞察を提供することを目指していた。
月に少なくとも1回はChatGPTを積極的に使用している米国の成人を対象に、半構造化ウェブベースの調査を行った。
調査は2023年2月22日から3月24日まで行われた。
構造方程式モデルを用いて, 作業負荷, 満足度, パフォーマンス期待度, リスク・ベネフィット, 信頼の構造間の関係を理解する。
607回答の分析では, 作業負荷とユーザ満足度との間に有意な負の相関がみられ, 作業負荷と信頼との間には負の相関がみられた。
また、信頼性はパフォーマンスの期待によって向上した。
対照的に,chatgptの利得対リスク比と信頼の関係は重要ではなかった。
この調査結果は、AIベースのアプリケーションにおけるユーザフレンドリな設計と機能を保証することの重要性を強調し、ワークロードを削減し、ユーザの満足度を高め、ユーザ信頼を高める。
今後の研究は、AIチャットボットのコンテキストにおける利益とリスクの比率と信頼の関係をさらに探求する。
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