論文の概要: Dyadic: A Scalable Platform for Human-Human and Human-AI Conversation Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22227v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 17:25:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.810341
• Title: Dyadic: A Scalable Platform for Human-Human and Human-AI Conversation Research
• Title（参考訳）: Dyadic:人間とAIの対話研究のためのスケーラブルなプラットフォーム
• Authors: David M. Markowitz,
• Abstract要約: Dyadicは、テキストベースのチャットや音声ベースのチャットを使用して、人間とAIの会話を研究するWebベースのプラットフォームである。 Dyadicは他のプラットフォームと異なるのは、複数のモダリティ、AI提案、ライブ監視、サーベイデプロイメントによる研究を提供することだ。 Dyadicを直接運用するにはコーディングは不要で、既存の調査プラットフォームとの統合も提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16921396880325779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversation is ubiquitous in social life, but the empirical study of this interactive process has been thwarted by tools that are insufficiently modular and unadaptive to researcher needs. To relieve many constraints in conversation research, the current tutorial presents an overview and introduction to a new tool, Dyadic (https://www.chatdyadic.com/), a web-based platform for studying human-human and human-AI conversations using text-based or voice-based chats. Dyadic is distinct from other platforms by offering studies with multiple modalities, AI suggestions (e.g., in human-human studies, AI can suggest responses to a participant), live monitoring (e.g., researchers can evaluate, in real time, chats between communicators), and survey deployment (e.g., Likert-type scales, feeling thermometers, and open-ended text boxes can be sent to humans for in situ evaluations of the interaction), among other consequential features. No coding is required to operate Dyadic directly, and integrations with existing survey platforms are offered.
• Abstract（参考訳）: 会話は社会生活において至るところで行われているが、この対話的プロセスの実証的研究は、研究者のニーズに不適応でモジュール化されていないツールによって妨げられている。 会話研究における多くの制約を軽減するため、現在のチュートリアルでは、テキストベースのチャットや音声ベースのチャットを使用して人間とAIの会話を研究するWebベースのプラットフォームであるDyadic(https://www.chatdyadic.com/)の概要と紹介を行っている。 Dyadicは他のプラットフォームと異なり、複数のモダリティを持つ研究、AIの提案(人間と人間の研究ではAIは参加者への反応を提案できる)、ライブモニタリング(研究者はリアルタイムでコミュニケータ間のチャットを評価できる)、サーベイデプロイメント(例えば、Quat-typeスケール、体温計、オープンエンドテキストボックスを人間に送信して対話をその場で評価できる)、その他一連の機能を提供している。 Dyadicを直接運用するにはコーディングは不要で、既存の調査プラットフォームとの統合も提供されている。

関連論文リスト

• ECHO: An Open Research Platform for Evaluation of Chat, Human Behavior, and Outcomes [6.989051035721272]
  ECHOはオープンな研究プラットフォームであり、対話型AIシステムとWeb検索エンジンの両方とのインタラクションの混合研究をサポートするように設計されている。 さまざまな分野の研究者が、同意とバックグラウンド調査、チャットベースの検索ベースの情報検索セッション、書き込みや判断タスク、そして、統合されたローコーディング・ロード・フレームワーク内での事前タスク評価を統合する、エンドツーエンドの実験を編成することが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T21:10:38Z)
• Customizable LLM-Powered Chatbot for Behavioral Science Research [6.084958172018792]
  LLM(Large Language Models)は、人間のコミュニケーションによく似たテキストを生成する。 チャットボットの潜在的な実用性は、特に研究の文脈において、従来のアプリケーションを超越している。 本研究では,行動科学研究を支援するためのCLPC(Customizable LLM-Powered)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T19:27:28Z)
• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• Designing and Evaluating Multi-Chatbot Interface for Human-AI Communication: Preliminary Findings from a Persuasion Task [1.360607903399872]
  本研究では, 特定の説得環境におけるマルチチャットボットコミュニケーションの効果について検討した。 マルチチャットボット通信が可能なオンライン環境を開発し,パイロット実験を行った。 本稿では,マルチチャットボットインタフェースの開発プロセスとパイロット実験による予備的な結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T04:33:41Z)
• ChatHuman: Chatting about 3D Humans with Tools [57.29285473727107]
  ChatHumanは、特殊なメソッドの機能を統一されたフレームワークに統合する、言語駆動のシステムである。 ChatHumanは、3Dヒューマンタスクに特化したツールの利用、分析、相互作用に熟練したアシスタントとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T17:59:31Z)
• CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
  本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。 本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
• PLACES: Prompting Language Models for Social Conversation Synthesis [103.94325597273316]
  我々は、プロンプトを用いてソーシャルな会話データセットを合成するために、専門家による会話の小さなセットをコンテキスト内例として使用します。 人工会話の徹底的な評価を,人間による会話と比較して行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T05:48:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。