論文の概要: How AI Companionship Develops: Evidence from a Longitudinal Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10079v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 07:36:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 20:23:38.923134
• Title: How AI Companionship Develops: Evidence from a Longitudinal Study
• Title（参考訳）: AIコンパニオンシップの展開 - 縦断的研究からの証拠
• Authors: Angel Hsing-Chi Hwang, Fiona Li, Jacy Reese Anthis, Hayoun Noh,
• Abstract要約: 筆者らは, エージェントの心理モデルから, 対人体験, 社会的相互作用, およびAI仲間の心理的影響まで, 心理的経路について検討した。 その結果,AIコンパニオン開発における縦断モデルが提案され,人間-AIコンパニオン研究の実証的手法が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.69112262771543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quickly growing popularity of AI companions poses risks to mental health, personal wellbeing, and social relationships. Past work has identified many individual factors that can drive human-companion interaction, but we know little about how these factors interact and evolve over time. In Study 1, we surveyed AI companion users (N = 303) to map the psychological pathway from users' mental models of the agent to parasocial experiences, social interaction, and the psychological impact of AI companions. Participants' responses foregrounded multiple interconnected variables (agency, parasocial interaction, and engagement) that shape AI companionship. In Study 2, we conducted a longitudinal study with a subset of participants (N = 110) using a new generic chatbot. Participants' perceptions of the generic chatbot significantly converged to perceptions of their own companions by Week 3. These results suggest a longitudinal model of AI companionship development and demonstrate an empirical method to study human-AI companionship.
• Abstract（参考訳）: AIコンパニオンの急速な普及は、メンタルヘルス、個人の幸福、社会的関係にリスクをもたらす。 過去の研究では、人間同士の相互作用を駆動できる多くの個々の要因を特定してきましたが、これらの要因がどのように相互作用し、時間とともに進化するかはほとんどわかっていません。 研究1では,AIコンパニオンユーザ(N=303)を調査し,エージェントのユーザの心理モデルから,副社会的体験,社会的相互作用,そしてAIコンパニオンの心理的影響までをマッピングした。 参加者の反応は、AIコンパニオンを形成する複数の相互接続変数(緊急性、非社会的相互作用、エンゲージメント)を前向きに表現した。 研究2では,新しい汎用チャットボットを用いて,参加者のサブセット(N = 110)を用いて縦断的研究を行った。 一般のチャットボットに対する参加者の認識は、週3までに自分の仲間の認識に大きく収束した。 これらの結果は,AIコンパニオン育成の縦断モデルを示し,人間-AIコンパニオン研究の実証的手法を示した。

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