論文の概要: "My Boyfriend is AI": A Computational Analysis of Human-AI Companionship in Reddit's AI Community

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11391v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 19:00:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.06403
• Title: "My Boyfriend is AI": A Computational Analysis of Human-AI Companionship in Reddit's AI Community
• Title（参考訳）: 私のボーイフレンドはAI」:RedditのAIコミュニティにおける人間-AIコンパニオンシップの計算分析
• Authors: Pat Pataranutaporn, Sheer Karny, Chayapatr Archiwaranguprok, Constanze Albrecht, Auren R. Liu, Pattie Maes,
• Abstract要約: 我々は,経験的発見を初めて体系的にマッピングする対話型WebインターフェースであるAtlas of Human-AI Interactionを紹介した。 我々のアプローチは因果関係を識別し、ナビゲート可能な知識グラフとしてAI対応の対話型Webインターフェースを通してそれらを可視化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.482163389070646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human-AI interaction researchers face an overwhelming challenge: synthesizing insights from thousands of empirical studies to understand how AI impacts people and inform effective design. Existing approach for literature reviews cluster papers by similarities, keywords or citations, missing the crucial cause-and-effect relationships that reveal how design decisions impact user outcomes. We introduce the Atlas of Human-AI Interaction, an interactive web interface that provides the first systematic mapping of empirical findings across 1,000+ HCI papers using LLM-powered knowledge extraction. Our approach identifies causal relationships, and visualizes them through an AI-enabled interactive web interface as a navigable knowledge graph. We extracted 2,037 empirical findings, revealing research topic clusters, common themes, and disconnected areas. Expert evaluation with 20 researchers revealed the system's effectiveness for discovering research gaps. This work demonstrates how AI can transform literature synthesis itself, offering a scalable framework for evidence-based design, opening new possibilities for computational meta-science across HCI and beyond.
• Abstract（参考訳）: 何千もの経験的研究から洞察を合成し、AIが人々にどう影響するかを理解し、効果的なデザインを伝える。 文献レビューのための既存のアプローチは、類似性、キーワード、引用によって論文をクラスタリングし、設計決定がユーザの結果にどのように影響するかを明らかにする重要な原因と効果の関係を欠いている。 対話型WebインターフェースであるAtlas of Human-AI Interactionを導入し,LLMを用いた知識抽出を用いた1000以上のHCI論文を対象とした実験結果のシステマティックマッピングを行った。 我々のアプローチは因果関係を識別し、ナビゲート可能な知識グラフとしてAI対応の対話型Webインターフェースを通してそれらを可視化する。 実験結果から2,037点を抽出し,研究トピッククラスタ,共通テーマ,非連結領域を明らかにした。 20人の研究者による専門家による評価は、研究ギャップを発見するためのシステムの有効性を明らかにした。 この研究は、AIが文学合成自体を変換する方法を示し、エビデンスベースの設計のためのスケーラブルなフレームワークを提供し、HCI以降の計算メタサイエンスの新たな可能性を開く。

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