論文の概要: AI-Assisted Conversational Interviewing: Effects on Data Quality and User Experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13908v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 13:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.654033
• Title: AI-Assisted Conversational Interviewing: Effects on Data Quality and User Experience
• Title（参考訳）: AIによる会話インタビュー:データ品質とユーザエクスペリエンスへの影響
• Authors: Soubhik Barari, Jarret Angbazo, Natalie Wang, Leah M. Christian, Elizabeth Dean, Zoe Slowinski, Brandon Sepulvado,
• Abstract要約: 本研究は,AI支援インタビューの枠組みを導入することで,標準化された調査と会話インタビューのギャップを埋めるものである。 我々は1,800人の参加者がランダムにテキストベースの会話AIエージェント、すなわち「テキストボット」に割り当てられたウェブサーベイ実験を行った。 この結果から,Webサーベイにおけるオープンエンドデータ収集をAI手法で向上する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standardized surveys scale efficiently but sacrifice depth, while conversational interviews improve response quality at the cost of scalability and consistency. This study bridges the gap between these methods by introducing a framework for AI-assisted conversational interviewing. To evaluate this framework, we conducted a web survey experiment where 1,800 participants were randomly assigned to text-based conversational AI agents, or "textbots", to dynamically probe respondents for elaboration and interactively code open-ended responses. We assessed textbot performance in terms of coding accuracy, response quality, and respondent experience. Our findings reveal that textbots perform moderately well in live coding even without survey-specific fine-tuning, despite slightly inflated false positive errors due to respondent acquiescence bias. Open-ended responses were more detailed and informative, but this came at a slight cost to respondent experience. Our findings highlight the feasibility of using AI methods to enhance open-ended data collection in web surveys.
• Abstract（参考訳）: 標準化された調査は効率よくスケールするが、深みを犠牲にする。 本研究は,AIを用いた会話面接のための枠組みを導入することにより,これらの手法のギャップを埋めるものである。 このフレームワークを評価するために,1,800人の参加者がランダムにテキストベースの会話型AIエージェント(textbot)に割り当てられたWebサーベイ実験を行った。 テキストボットの性能を,コーディング精度,応答品質,応答経験の観点から評価した。 その結果, テキストボットは, 調査固有の微調整を伴わずとも, 応答性獲得バイアスによる偽陽性誤りがわずかに膨らんだにもかかわらず, ライブコーディングにおいて適度に機能することが判明した。 オープンエンドの回答はより詳細で情報的なものだったが、これには少しのコストがかかった。 我々の研究は、Webサーベイにおけるオープンエンドデータ収集をAI手法で強化する可能性を強調した。

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