論文の概要: "I Like Sunnie More Than I Expected!": Exploring User Expectation and Perception of an Anthropomorphic LLM-based Conversational Agent for Well-Being Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13803v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 04:18:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:11:27.136642
• Title: "I Like Sunnie More Than I Expected!": Exploring User Expectation and Perception of an Anthropomorphic LLM-based Conversational Agent for Well-Being Support
• Title（参考訳）: 「予想以上にスニー好き!」:「人間型LDM型会話エージェント」のユーザ期待と認識を探る
• Authors: Siyi Wu, Julie Y. A. Cachia, Feixue Han, Bingsheng Yao, Tianyi Xie, Xuan Zhao, Dakuo Wang,
• Abstract要約: 本研究は,2つの大言語モデル(LLM)の対話後認識に対するユーザの当初の期待とを比較した。 その結果、両方のシステムでユーザエンゲージメントが高いことが示され、どちらのシステムも実用性に関するユーザの期待を上回った。 これらの結果から, 人為的対話型インタラクションデザインは, メンタルヘルス支援の文脈における温暖化促進に特に有効である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.016765989800955
• License:
• Abstract: The human-computer interaction (HCI) research community has a longstanding interest in exploring the mismatch between users' actual experiences and expectation toward new technologies, for instance, large language models (LLMs). In this study, we compared users' (N = 38) initial expectations against their post-interaction perceptions of two LLM-powered mental well-being intervention activity recommendation systems. Both systems have a built-in LLM to recommend a personalized well-being intervention activity, but one system (Sunnie) has an anthropomorphic conversational interaction design via elements such as appearance, persona, and natural conversation. Results showed that user engagement was high with both systems, and both systems exceeded users' expectations along the utility dimension, highlighting AI's potential to offer useful intervention activity recommendations. In addition, Sunnie further outperformed the non-anthropomorphic baseline system in relational warmth. These findings suggest that anthropomorphic conversational interaction design may be particularly effective in fostering warmth in mental health support contexts.
• Abstract（参考訳）: HCI(Human-Computer Interaction)研究コミュニティは、ユーザの実際の経験と新しい技術(例えば、大規模言語モデル(LLM))への期待とのミスマッチを探ることに長年興味を持っている。 本研究では,LLMを用いた2つのメンタル・ウェルビーイング・インベンション・インフォメーション・リコメンデーションシステムにおいて,ユーザの初期期待値(N=38)を比較した。 どちらのシステムも、パーソナライズされた幸福な介入活動を推奨するLLMを内蔵しているが、一方のシステム(Sunnie)は、外見、ペルソナ、自然な会話といった要素を介して人為的な対話的相互作用設計を行う。 その結果、両方のシステムでユーザエンゲージメントが高いことが示され、どちらのシステムもユーティリティの次元に沿ってユーザの期待を上回る結果となり、AIが有用な介入活動の推奨を提供する可能性を浮き彫りにした。 さらに、スニーはリレーショナル・ウォームスにおいて非人為的なベースラインシステムよりも優れていた。 これらの結果から, 人為的対話型インタラクションデザインは, メンタルヘルス支援の文脈における温暖化促進に特に有効である可能性が示唆された。

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