論文の概要: Understanding Public Perceptions of AI Conversational Agents: A
Cross-Cultural Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16039v1
- Date: Sun, 25 Feb 2024 09:34:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 15:44:16.111231
- Title: Understanding Public Perceptions of AI Conversational Agents: A
Cross-Cultural Analysis
- Title（参考訳）: AI会話エージェントの一般認識を理解する: クロスカルチャー分析
- Authors: Zihan Liu, Han Li, Anfan Chen, Renwen Zhang, Yi-Chieh Lee
- Abstract要約: 会話エージェント(CA)は日々の生活に統合され、ソーシャルメディアで重要な議論が巻き起こった。
本研究では,CAを取り巻く約100万のソーシャルメディア議論を計算手法を用いて分析した。
また,中国の参加者は,CAを温かくて有能であると見なす傾向がみられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.93365830074122
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversational Agents (CAs) have increasingly been integrated into everyday
life, sparking significant discussions on social media. While previous research
has examined public perceptions of AI in general, there is a notable lack in
research focused on CAs, with fewer investigations into cultural variations in
CA perceptions. To address this gap, this study used computational methods to
analyze about one million social media discussions surrounding CAs and compared
people's discourses and perceptions of CAs in the US and China. We find Chinese
participants tended to view CAs hedonically, perceived voice-based and
physically embodied CAs as warmer and more competent, and generally expressed
positive emotions. In contrast, US participants saw CAs more functionally, with
an ambivalent attitude. Warm perception was a key driver of positive emotions
toward CAs in both countries. We discussed practical implications for designing
contextually sensitive and user-centric CAs to resonate with various users'
preferences and needs.
- Abstract（参考訳）: 会話エージェント(CA)は日々の生活に統合され、ソーシャルメディアで重要な議論が巻き起こった。
これまでの研究では、AIに関する一般の認識を調査してきたが、CAに焦点を絞った研究には顕著な欠如がある。
このギャップに対処するために,本稿では,CAに関する約100万のソーシャルメディア議論を分析し,米国と中国におけるCAの言説と認識を比較した。
中国人の参加者は、CAをヘドニズム的、声質的、身体的に具現化されたCAを暖かく有能なものと見なし、概して肯定的な感情を表わす傾向にあった。
対照的に、アメリカの参加者はCAをより機能的に見ており、曖昧な態度であった。
温暖感は両国のCAに対する肯定的な感情の鍵となった。
ユーザの好みやニーズに合わせてコンテキストに敏感でユーザ中心のCAを設計する上での実践的意義について議論した。
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