論文の概要: The Role of Generative AI in Facilitating Social Interactions: A Scoping Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10927v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 17:37:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.87463
• Title: The Role of Generative AI in Facilitating Social Interactions: A Scoping Review
• Title（参考訳）: 社会的相互作用のファシリテートにおけるジェネレーティブAIの役割--スコーピング・レビュー
• Authors: T. T. J. E. Arets, G. Perugia, M. Houben, W. A. IJsselsteijn,
• Abstract要約: 社会的つながりの低下は精神的な健康、寿命、一般的な幸福を脅かす。 大規模言語モデル(LLM)や画像生成ツールなどのジェネレーティブAI(GAI)技術は、人間の社会体験の向上を目的としたアプリケーションに統合されつつある。 彼らの存在感は増しているが、これらの技術が社会的相互作用にどのように影響するかはほとんど分かっていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reduced social connectedness increasingly poses a threat to mental health, life expectancy, and general well-being. Generative AI (GAI) technologies, such as large language models (LLMs) and image generation tools, are increasingly integrated into applications aimed at enhancing human social experiences. Despite their growing presence, little is known about how these technologies influence social interactions. This scoping review investigates how GAI-based applications are currently designed to facilitate social interaction, what forms of social engagement they target, and which design and evaluation methodologies designers use to create and evaluate them. Through an analysis of 30 studies published since 2020, we identify key trends in application domains including storytelling, socio-emotional skills training, reminiscence, collaborative learning, music making, and general conversation. We highlight the role of participatory and co-design approaches in fostering both effective technology use and social engagement, while also examining socio-ethical concerns such as cultural bias and accessibility. This review underscores the potential of GAI to support dynamic and personalized interactions, but calls for greater attention to equitable design practices and inclusive evaluation strategies.
• Abstract（参考訳）: 社会的つながりの低下は、メンタルヘルス、平均寿命、そして一般的な幸福への脅威をますます引き起こす。 大規模言語モデル(LLM)や画像生成ツールといったジェネレーティブAI(GAI)技術は、人間の社会体験の向上を目的としたアプリケーションに統合されつつある。 彼らの存在感は増しているが、これらの技術が社会的相互作用にどのように影響するかはほとんど分かっていない。 このスコーピング・レビューは、現在、GAIベースのアプリケーションが、ソーシャルインタラクションを促進するためにどのように設計されているか、ターゲットとするソーシャルエンゲージメントの形式、デザイナがそれらを作成および評価するために使用するデザインおよび評価手法について検討する。 2020年以降に発表された30の研究では、ストーリーテリング、社会情緒スキルトレーニング、思い出、協調学習、音楽制作、一般的な会話など、アプリケーション領域における重要なトレンドを特定した。 文化的バイアスやアクセシビリティといった社会的倫理的懸念も検討しながら,効果的な技術利用と社会的エンゲージメントの促進における参加的・共同設計的アプローチの役割を強調した。 このレビューは、GAIが動的かつパーソナライズされたインタラクションをサポートする可能性を示しているが、公平な設計プラクティスや包括的評価戦略にもっと注意を払うことを求めている。

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