論文の概要: Latent Profiles of AI Risk Perception and Their Differential Association with Community Driving Safety Concerns: A Person-Centered Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04849v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 16:50:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.292529
• Title: Latent Profiles of AI Risk Perception and Their Differential Association with Community Driving Safety Concerns: A Person-Centered Analysis
• Title（参考訳）: AIリスク認知の潜在的プロファイルとコミュニティ運転安全に関する認識的関連性:個人中心分析
• Authors: Amir Rafe, Anika Baitullah, Subasish Das,
• Abstract要約: 本研究は、米国成人におけるAIリスク知覚の潜在プロファイルを特定する。 これらのプロファイルがコミュニティの運転安全上の懸念と相違するかどうかをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9694940903078657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Public attitudes toward artificial intelligence (AI) and driving safety are typically studied in isolation using variable-centered methods that assume population homogeneity, yet risk perception theory predicts that these evaluations covary within individuals as expressions of underlying worldviews. This study identifies latent profiles of AI risk perception among U.S. adults and tests whether these profiles are differentially associated with community driving safety concerns. Latent class analysis was applied to nine AI risk-perception indicators from a nationally representative survey (Pew Research Center American Trends Panel Wave 152, n = 5,255); Bolck-Croon-Hagenaars corrected distal outcome analysis tested class differences on nine driving-safety outcomes, and survey-weighted multinomial logistic regression identified demographic and ideological predictors of class membership. Four classes emerged: Moderate Skeptics (17.5%), Concerned Pragmatists (42.8%), AI Ambivalent (10.6%), and Extreme Alarm (29.1%), with all nine driving-safety outcomes significantly differentiated across classes. Higher AI concern mapped monotonically onto greater perceived driving-hazard severity; the exception, comparative evaluation of AI versus human driving, was driven by trust rather than concern level. The cross-domain covariation provides person-level evidence for the worldview-based risk structuring posited by Cultural Theory of Risk and yields a four-class segmentation framework for AV communication that links AI risk orientation to transportation safety attitudes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と運転安全に対する公衆の態度は、集団の均一性を仮定する変数中心の手法を用いて、孤立して研究されるのが一般的であるが、リスク認識理論は、これらの評価が、基礎となる世界観の表現として個人内の共変を予測している。 本研究は、米国成人におけるAIリスク知覚の潜在プロファイルを特定し、これらのプロファイルがコミュニティの運転安全上の懸念と相違するかどうかをテストする。 Pew Research Center American Trends Panel Wave 152, n = 5,255), Bolck-Croon-Hagenaars corrected Distal outcome analysis, and survey-weighted multinomial logistic regression identified population and ideological predictors of class membership。 モデレート・懐疑論(17.5%)、懸念プラグマティスト(42.8%)、AIアンビバティ(10.6%)、Extreme Alarm(29.1%)の4つのクラスが登場した。 より高いAIに関する懸念は、より大きな認識された運転障害の深刻さに単調にマッピングされ、AIと人間の運転の比較評価は、懸念レベルよりも信頼によって駆動された。 クロスドメインの共変は、リスク文化理論によって実証された世界観に基づくリスク構造化の個人レベルの証拠を提供し、AIリスクオリエンテーションと交通安全の姿勢を結びつけるAV通信のための4クラスセグメンテーションの枠組みを提供する。

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