論文の概要: Do LLMs Give Good Romantic Relationship Advice? A Study on User Satisfaction and Attitude Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11527v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 05:19:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.73362
• Title: Do LLMs Give Good Romantic Relationship Advice? A Study on User Satisfaction and Attitude Change
• Title（参考訳）: LLMは良いロマンチックな関係をもたらすか? : ユーザ満足度と態度変化に関する研究
• Authors: Niva Manchanda, Akshata Kishore Moharir, Isabel Michel, Ratna Kandala,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、ロマンチックな関係のような個人的なドメインでのサポートとアドバイスを提供するために、ますます使われています。 本研究は, LLM生成のロマンチックな関係において, 人々がいかにアドバイスを評価するかを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27988103729716907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly being used to provide support and advice in personal domains such as romantic relationships, yet little is known about user perceptions of this type of advice. This study investigated how people evaluate advice on LLM-generated romantic relationships. Participants rated advice satisfaction, model reliability, and helpfulness, and completed pre- and post-measures of their general attitudes toward LLMs. Overall, the results showed participants' high satisfaction with LLM-generated advice. Greater satisfaction was, in turn, strongly and positively associated with their perceptions of the models' reliability and helpfulness. Importantly, participants' attitudes toward LLMs improved significantly after exposure to the advice, suggesting that supportive and contextually relevant advice can enhance users' trust and openness toward these AI systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、ロマンチックな関係のような個人的なドメインでのサポートやアドバイスを提供するためにますます使われていますが、この種のアドバイスに対するユーザの認識についてはほとんど分かっていません。 本研究は, LLM生成のロマンチックな関係において, 人々がいかにアドバイスを評価するかを検討した。 参加者は、アドバイス満足度、モデルの信頼性、支援度を評価し、LCMに対する一般的な態度の事前および後測定を完了した。 その結果,LSMによるアドバイスに対する参加者の満足度が高かった。 より大きな満足度は、モデルの信頼性と有用性に対する認識と強く肯定的に関連していた。 重要なことは、LLMに対する参加者の態度はアドバイスに露出した後、大幅に改善され、サポート的かつ文脈的に関係のあるアドバイスが、これらのAIシステムに対するユーザの信頼とオープン性を高めることを示唆している。

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