論文の概要: Exploring Artificial Intelligence and Culture: Methodology for a comparative study of AI's impact on norms, trust, and problem-solving across academic and business environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11530v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 15:31:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.433124
• Title: Exploring Artificial Intelligence and Culture: Methodology for a comparative study of AI's impact on norms, trust, and problem-solving across academic and business environments
• Title（参考訳）: 人工知能と文化の探求 : 学術・ビジネス環境におけるAIの規範、信頼、問題解決への影響の比較研究のための方法論
• Authors: Matthias Huemmer, Theophile Shyiramunda, Michelle J. Cummings-Koether,
• Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)と人間の認知,問題解決,文化適応の両面的関係を検討するための厳密な枠組みを提案する。 私たちは、AI知識、知覚能力、信頼軌道、文化的反応を追跡する3波長手設計を採用しています。 私たちは、初期抵抗、探索的採用、文化的埋め込みのフェーズを通じてAIの培養をトレースし、独自の信頼曲線とコンテキストによる問題解決戦略を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a rigorous framework to examine the two-way relationship between artificial intelligence (AI), human cognition, problem-solving, and cultural adaptation across academic and business settings. It addresses a key gap by asking how AI reshapes cognitive processes and organizational norms, and how cultural values and institutional contexts shape AI adoption, trust, and use over time. We employ a three-wave longitudinal design that tracks AI knowledge, perceived competence, trust trajectories, and cultural responses. Participants span academic institutions and diverse firms, enabling contextual comparison. A dynamic sample continuous, intermittent, and wave-specific respondents mirrors real organizational variability and strengthens ecological validity. Methodologically, the study integrates quantitative longitudinal modeling with qualitative thematic analysis to capture temporal, structural, and cultural patterns in AI uptake. We trace AI acculturation through phases of initial resistance, exploratory adoption, and cultural embedding, revealing distinctive trust curves and problem-solving strategies by context: academic environments tend to collaborative, deliberative integration; business environments prioritize performance, speed, and measurable outcomes. Framing adoption as bidirectional challenges deterministic views: AI both reflects and reconfigures norms, decision-making, and cognitive engagement. As the first comparative longitudinal study of its kind, this work advances methodological rigor and offers actionable foundations for human-centred, culturally responsive AI strategies-supporting evidence-based policies, training, and governance that align cognitive performance, organizational goals, and ethical commitments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能 (AI) と人間の認知, 問題解決, 文化適応の相互関係を学術的, ビジネス的に検討するための厳密な枠組みを提案する。 それは、AIが認知プロセスと組織規範をどのように再認識するか、文化的な価値観と制度的な文脈がAIの採用、信頼、利用を時間とともにどのように形成するかを問うことで、重要なギャップに対処する。 私たちは、AI知識、知覚能力、信頼軌道、文化的反応を追跡する3波長手設計を採用しています。 参加者は学術機関や多様な会社にまたがっており、文脈比較を可能にしている。 動的サンプル 連続的、断続的、波動特異的な回答者は、実際の組織的多様性を反映し、生態学的妥当性を強化します。 方法論的には、定量的な縦断モデリングと質的テーマ分析を統合して、AIの取り込みにおける時間的、構造的、文化的パターンを捉える。 私たちは、最初の抵抗、探索的採用、文化的埋め込みのフェーズを通じてAIの文化をトレースし、ユニークな信頼曲線とコンテキストによる問題解決戦略を明らかにします。 AIは、規範、意思決定、認知エンゲージメントを反映し、再構成します。 この種の最初の縦断的研究として、この研究は方法論の厳格化を進め、人間中心で文化的にレスポンシブなAI戦略を支えるエビデンスベースのポリシー、トレーニング、そして、認知的パフォーマンス、組織的目標、倫理的コミットメントを整合させるガバナンスのための実行可能な基盤を提供する。

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