論文の概要: Never say never: Exploring the effects of available knowledge on agent persuasiveness in controlled physiotherapy motivation dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12924v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 13:28:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.968738
• Title: Never say never: Exploring the effects of available knowledge on agent persuasiveness in controlled physiotherapy motivation dialogues
• Title（参考訳）: 決して言わない: コントロールされた理学療法モチベーション対話におけるエージェント説得性に対する知識の効果を探る
• Authors: Stephan Vonschallen, Rahel Häusler, Theresa Schmiedel, Friederike Eyssel,
• Abstract要約: ロボットの生理的動機づけの文脈で, 説得性ChatGPT産生メッセージについて検討した。 以上の結果から,LSMをベースとしたGSAは,主張的・表現的性格特性に適応できる可能性が示唆された。 本研究は, GSAの行動パターンを実証的に研究することの重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Social Agents (GSAs) are increasingly impacting human users through persuasive means. On the one hand, they might motivate users to pursue personal goals, such as healthier lifestyles. On the other hand, they are associated with potential risks like manipulation and deception, which are induced by limited control over probabilistic agent outputs. However, as GSAs manifest communicative patterns based on available knowledge, their behavior may be regulated through their access to such knowledge. Following this approach, we explored persuasive ChatGPT-generated messages in the context of human-robot physiotherapy motivation. We did so by comparing ChatGPT-generated responses to predefined inputs from a hypothetical physiotherapy patient. In Study 1, we qualitatively analyzed 13 ChatGPT-generated dialogue scripts with varying knowledge configurations regarding persuasive message characteristics. In Study 2, third-party observers (N = 27) rated a selection of these dialogues in terms of the agent's expressiveness, assertiveness, and persuasiveness. Our findings indicate that LLM-based GSAs can adapt assertive and expressive personality traits -- significantly enhancing perceived persuasiveness. Moreover, persuasiveness significantly benefited from the availability of information about the patients' age and past profession, mediated by perceived assertiveness and expressiveness. Contextual knowledge about physiotherapy benefits did not significantly impact persuasiveness, possibly because the LLM had inherent knowledge about such benefits even without explicit prompting. Overall, the study highlights the importance of empirically studying behavioral patterns of GSAs, specifically in terms of what information generative AI systems require for consistent and responsible communication.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・ソーシャル・エージェント(GSA)は、説得的な手段によって、ますます人間のユーザーに影響を与えるようになっている。 一方で、より健康的なライフスタイルなど、個人的目標を追求する動機をユーザに提供する可能性もある。 一方、それらは、確率的エージェント出力に対する限定的な制御によって引き起こされる、操作や騙しのような潜在的なリスクと関連している。 しかし、GSAは利用可能な知識に基づくコミュニケーションパターンを示すため、それらの行動はそのような知識へのアクセスを通じて規制される可能性がある。 本研究は,ヒト・ロボットの生理的動機づけの文脈における説得性ChatGPT産生メッセージについて検討した。 仮説的理学療法患者からの既定入力とChatGPT生成反応を比較した。 研究1では,13のChatGPT生成対話スクリプトを質的に分析した。 研究2では、第三者の観察者(N = 27)が、エージェントの表現性、主張性、説得性の観点からこれらの対話の選択を評価した。 以上の結果から,LSMをベースとしたGSAは,自覚的・表現的性格特性に適応できる可能性が示唆された。 さらに, 患者の年齢や過去の職業に関する情報が, 認知的主張と表現力によって得られることにより, 説得性が著しく向上した。 理学療法の利点に関する文脈的知識は説得力に有意な影響を与えなかった。 全体として、この研究は、GSAの行動パターンを実証的に研究することの重要性を強調している。

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