論文の概要: Emotionally Charged, Logically Blurred: AI-driven Emotional Framing Impairs Human Fallacy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09695v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 14:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.566094
• Title: Emotionally Charged, Logically Blurred: AI-driven Emotional Framing Impairs Human Fallacy Detection
• Title（参考訳）: 感情的に充電されたり、論理的に壊れたり:AI駆動の感情的ひび割れは人間の誤検知を損なう
• Authors: Yanran Chen, Lynn Greschner, Roman Klinger, Michael Klenk, Steffen Eger,
• Abstract要約: 本稿では、感情的なフレーミングが誤認識や説得力とどのように相互作用するかについて、最初の計算的研究を行う。 我々は、大言語モデル(LLM)を用いて、誤った議論において、感情的な魅力を体系的に変化させる。 我々の研究は、誤った議論の文脈におけるAIによる感情的な操作に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.196971926947906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Logical fallacies are common in public communication and can mislead audiences; fallacious arguments may still appear convincing despite lacking soundness, because convincingness is inherently subjective. We present the first computational study of how emotional framing interacts with fallacies and convincingness, using large language models (LLMs) to systematically change emotional appeals in fallacious arguments. We benchmark eight LLMs on injecting emotional appeal into fallacious arguments while preserving their logical structures, then use the best models to generate stimuli for a human study. Our results show that LLM-driven emotional framing reduces human fallacy detection in F1 by 14.5% on average. Humans perform better in fallacy detection when perceiving enjoyment than fear or sadness, and these three emotions also correlate with significantly higher convincingness compared to neutral or other emotion states. Our work has implications for AI-driven emotional manipulation in the context of fallacious argumentation.
• Abstract（参考訳）: 論理的誤信は公共のコミュニケーションで一般的であり、聴衆を誤解させる可能性がある。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いて, 感情的フレーミングが誤認識や説得力とどのように相互作用するかを計算し, 誤った議論における感情的魅力を体系的に変化させる。 論理構造を保ちながら、感情的魅力を誤った議論に注入する8つのLSMをベンチマークし、最適なモデルを用いて人間の研究に刺激を与えます。 以上の結果から,LLMによる感情的フレーミングはF1における人間の誤検出を平均14.5%減少させることが示された。 人間は恐怖や悲しみよりも楽しさを感じたときの誤認の検出に優れており、これらの3つの感情は中性や他の感情状態と比較して非常に高い説得力と相関している。 我々の研究は、誤った議論の文脈におけるAIによる感情的な操作に影響を及ぼす。

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