論文の概要: Attachment Styles and AI Chatbot Interactions Among College Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04217v1
• Date: Sat, 20 Dec 2025 18:49:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.628097
• Title: Attachment Styles and AI Chatbot Interactions Among College Students
• Title（参考訳）: 大学生のアタッチメントスタイルとAIチャットボットインタラクション
• Authors: Ziqi Lin, Taiyu Hou,
• Abstract要約: 本研究では,愛着スタイルの異なる大学生がChatGPTとのインタラクションをどのように記述するかを検討した。 我々は,(1)AIを低リスクの感情空間として,(2)AIエンゲージメントの愛着連続パターンとして,(3)AI親密性のパラドックスとして,3つの主要なテーマを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.334956439319062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of large language model (LLM)-based AI chatbots among college students has increased rapidly, yet little is known about how individual psychological attributes shape students' interaction patterns with these technologies. This qualitative study explored how college students with different attachment styles describe their interactions with ChatGPT. Using semi-structured interviews with seven undergraduate students and grounded theory analysis, we identified three main themes: (1) AI as a low-risk emotional space, where participants across attachment styles valued the non-judgmental and low-stakes nature of AI interactions; (2) attachment-congruent patterns of AI engagement, where securely attached students integrated AI as a supplementary tool within their existing support systems, while avoidantly attached students used AI to buffer vulnerability and maintain interpersonal boundaries; and (3) the paradox of AI intimacy, capturing the tension between students' willingness to disclose personal information to AI while simultaneously recognizing its limitations as a relational partner. These findings suggest that attachment orientations play an important role in shaping how students experience and interpret their interactions with AI chatbots, extending attachment theory to the domain of human-AI interaction.
• Abstract（参考訳）: 大学生における大規模言語モデル(LLM)ベースのAIチャットボットの利用は急速に増加しているが、個々の心理的属性が学生とこれらの技術との相互作用パターンをどう形成するかは分かっていない。 この質的研究は、異なるアタッチメントスタイルの大学生がChatGPTとの相互作用をどのように記述するかを調査した。 筆者らは,(1)AIを低リスクな感情空間として,(1)AIの非偏見的・低リスクなAIインタラクションを重要視する参加者,(2)既存のサポートシステム内でAIを補助的ツールとして安全に統合する,(2)AIが脆弱性をバッファリングし,対人境界を維持する,(3)AIの親密性のパラドックス,(3)関係パートナーとしての限界を同時に認識しながら,AIに個人情報を開示する学生間の緊張感をとらえる,という3つの主要なテーマを特定した。 これらの結果は,学生がAIチャットボットとのインタラクションを体験し,解釈し,アタッチメント理論を人間-AIインタラクションの領域に拡張する上で,アタッチメント指向が重要な役割を担っていることを示唆している。

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