論文の概要: Measuring Successful Cooperation in Human-AI Teamwork: Development and Validation of the Perceived Cooperativity and Teaming Perception Scales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24461v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 13:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.020448
• Title: Measuring Successful Cooperation in Human-AI Teamwork: Development and Validation of the Perceived Cooperativity and Teaming Perception Scales
• Title（参考訳）: 人間-AIチームワークにおけるコラボレーションの成功度の測定:協調度とチーム知覚尺度の開発と検証
• Authors: Christiane Attig, Christiane Wiebel-Herboth, Patricia Wollstadt, Tim Schrills, Mourad Zoubir, Thomas Franke,
• Abstract要約: 本稿では,PCS(Perceived Cooperativity Scale)とTPS(Teaming Perception Scale)の2つの理論的基礎尺度を紹介する。 PCSは、エージェントの認識された協調能力と実践を単一の相互作用シーケンス内でキャプチャし、TPSは、相互の貢献と支援から生じるチーム活動の創発的な感覚をキャプチャする。 両者のスケールは、様々な協調品質の協力パートナー間での差別化に成功し、期待に沿う構成上の妥当性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8688888722378674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As human-AI cooperation becomes increasingly prevalent, reliable instruments for assessing the subjective quality of cooperative human-AI interaction are needed. We introduce two theoretically grounded scales: the Perceived Cooperativity Scale (PCS), grounded in joint activity theory, and the Teaming Perception Scale (TPS), grounded in evolutionary cooperation theory. The PCS captures an agent's perceived cooperative capability and practice within a single interaction sequence; the TPS captures the emergent sense of teaming arising from mutual contribution and support. Both scales were adapted for human-human cooperation to enable cross-agent comparisons. Across three studies (N = 409) encompassing a cooperative card game, LLM interaction, and a decision-support system, analyses of dimensionality, reliability, and validity indicated that both scales successfully differentiated between cooperation partners of varying cooperative quality and showed construct validity in line with expectations. The scales provide a basis for empirical investigation and system evaluation across a wide range of human-AI cooperation contexts.
• Abstract（参考訳）: 人間とAIの連携がますます普及するにつれて、協調的人間とAIの相互作用の主観的品質を評価するための信頼性の高い手段が求められている。 本稿では,共同活動理論に基づくPCS(Perceived Cooperativity Scale)と,進化的協調理論に基づくTPS(Teaming Perception Scale)の2つの理論的な尺度を紹介する。 PCSは、エージェントの認識された協調能力と実践を単一の相互作用シーケンス内でキャプチャし、TPSは、相互の貢献と支援から生じるチーム活動の創発的な感覚をキャプチャする。 どちらの尺度も人間と人間の協力に適応し、エージェント間の比較を可能にした。 3つの研究 (N = 409) において, 協調カードゲーム, LLMインタラクション, 意思決定支援システム, 次元性, 信頼性, 妥当性の分析を行った結果, 両尺度が協調的品質の異なる協力相手の識別に成功し, 期待と一致した構成妥当性を示した。 この尺度は、幅広い人間とAIの協力関係における経験的調査とシステム評価の基礎を提供する。

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