論文の概要: Sunnie: An Anthropomorphic LLM-Based Conversational Agent for Mental Well-Being Activity Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13803v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 03:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 18:33:01.361274
- Title: Sunnie: An Anthropomorphic LLM-Based Conversational Agent for Mental Well-Being Activity Recommendation
- Title（参考訳）: Sunnie:メンタル・ウェルビーイング・アクティビティ・レコメンデーションのための人間型LDMベースの会話エージェント
- Authors: Siyi Wu, Feixue Han, Bingsheng Yao, Tianyi Xie, Xuan Zhao, Dakuo Wang,
- Abstract要約: 精神福祉支援における長年の課題は、人々が心理的に有益な活動を採用するのを嫌うことである。
スニー(Sunnie)は、多ターン会話による幸福なサポートを提供するために設計された人間型会話エージェントである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.221104027934437
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A longstanding challenge in mental well-being support is the reluctance of people to adopt psychologically beneficial activities, often due to lack of motivation, low perceived trustworthiness, and limited personalization of recommendations. Chatbots have shown promise in promoting positive mental health practices, yet their rigid interaction flows and less human-like conversational experiences present significant limitations. In this work, we explore whether the anthropomorphic design (both LLM's persona design and conversational experience design) can enhance users' perception of the system and their willingness to adopt mental well-being activity recommendations. To this end, we introduce Sunnie, an anthropomorphic LLM-based conversational agent designed to offer personalized well-being support through multi-turn conversation and recommend practical actions grounded in positive psychology and social psychology. An empirical user study comparing the user experience with Sunnie and with a traditional survey-based activity recommendation system suggests that the anthropomorphic characteristics of Sunnie significantly enhance users' perception of the system and the overall usability; nevertheless, users' willingness to adopt activity recommendations did not change significantly.
- Abstract（参考訳）: 精神福祉支援における長年の課題は、モチベーションの欠如、信頼感の低さ、リコメンデーションの個人化の制限など、心理的に有益な活動を採用する人々の寛容さである。
チャットボットは、ポジティブなメンタルヘルスの実践を促進することを約束している。
本研究では,人間型デザイン(LLMのペルソナデザインと会話体験デザインの両方)が,システムに対するユーザの認識を高め,メンタル・ウェルビーイング・アクティビティ・レコメンデーションを採用する意思を高めることができるかどうかを考察する。
この目的のために我々は,多ターン会話を通じてパーソナライズされた幸福感支援と,ポジティブ心理学と社会心理学に基づく実践的行動の推奨を目的とした,人為的LLMベースの会話エージェントであるSunnieを紹介した。
Sunnieのユーザエクスペリエンスと従来のサーベイベースのアクティビティレコメンデーションシステムを比較した実証的ユーザスタディでは,Sunnieの人為的特性がユーザのシステムに対する認識と全体のユーザビリティを著しく向上させることが示唆された。
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