論文の概要: From Social Division to Cohesion with AI Message Suggestions in Online Chat Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21984v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 19:25:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.483943
• Title: From Social Division to Cohesion with AI Message Suggestions in Online Chat Groups
• Title（参考訳）: ソーシャル部門から,オンラインチャットグループにおけるAIメッセージ提案との結合へ
• Authors: Faria Huq, Elijah L. Claggett, Hirokazu Shirado,
• Abstract要約: 政治的に議論の的になっている話題について多人数で議論する参加者557名を対象にオンライン実験を行った。 コミュニケーション中の言語スタイルの微妙な変化は、AIアシストによって、集団構造を再構築するためにスケールアップできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.787631965977211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social cohesion is difficult to sustain in societies marked by opinion diversity, particularly in online communication. As large language model (LLM)-driven messaging assistance becomes increasingly embedded in these contexts, it raises critical questions about its societal impact. We present an online experiment with 557 participants who engaged in multi-round discussions on politically controversial topics while freely reconfiguring their discussion groups. In some conditions, participants received real-time message suggestions generated by an LLM, either personalized to the individual or adapted to their group context. We find that subtle shifts in linguistic style during communication, mediated by AI assistance, can scale up to reshape collective structures. While individual-focused assistance leads users to segregate into like-minded groups, relational assistance that incorporates group members' stances enhances cohesion through more receptive exchanges. These findings demonstrate that AI-mediated communication can support social cohesion in diverse groups, but outcomes critically depend on how personalization is designed.
• Abstract（参考訳）: 社会的結束は、意見の多様性を特徴とする社会、特にオンラインコミュニケーションにおいて持続するのは難しい。 大規模言語モデル(LLM)によるメッセージング支援がこれらの文脈にますます浸透するにつれて、その社会的影響に関する重要な疑問が提起される。 議論グループを自由に構成しながら、政治的に議論の的になっている話題について多人数で議論する参加者557名を対象に、オンライン実験を行った。 ある条件では、参加者はLLMによって生成されたリアルタイムメッセージの提案を受け取り、個人にパーソナライズするか、グループコンテキストに適応するかした。 コミュニケーション中の言語スタイルの微妙な変化は、AIアシストによって、集団構造を再構築するためにスケールアップできることがわかった。 個人に焦点を絞った支援は、ユーザーが同種のグループに分離するのを促す一方で、グループメンバーのスタンスを取り入れたリレーショナル・アシストは、より受容的な交換を通じて結束を高める。 これらの結果は、AIによるコミュニケーションが多様なグループの社会的結束を支えていることを示しているが、その結果はパーソナライズの設計方法に大きく依存する。

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