論文の概要: A Reflective Storytelling Agent for Older Adults: Integrating Argumentation Schemes and Argument Mining in LLM-Based Personalised Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10531v1
• Date: Mon, 11 May 2026 13:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.839218
• Title: A Reflective Storytelling Agent for Older Adults: Integrating Argumentation Schemes and Argument Mining in LLM-Based Personalised Narratives
• Title（参考訳）: 高齢者向けリフレクティブ・ストーリーテリング・エージェント : LLMによるパーソナライズド・ナラティブにおける論証と論証マイニングの統合
• Authors: Jayalakshmi Baskar, Vera C. Kaelin, Kaan Kilic, Helena Lindgren,
• Abstract要約: 本研究は,知識駆動型大規模言語モデル(LLM)に基づくストーリーテリングが,高齢者向けデジタル・コンパニオンとの客観的な対話を支援するかどうかを考察する。 本稿では,ナレッジグラフ,ユーザモデリング,議論理論,議論マイニングを統合し,物語生成のガイドとインスペクションを行う反射型ストーリーテリングエージェントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48531536122413316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work investigates whether knowledge-driven large language model (LLM)-based storytelling can support purposeful narrative interaction with a digital companion for older adults. To address known limitations of LLMs, including hallucinations and limited transparency, we present a reflective storytelling agent integrating knowledge graphs, user modelling, argumentation theory, and argument mining to guide and inspect narrative generation. The study consisted of two phases. Phase I employed participatory design involving 11 domain experts in a formative evaluation that informed iterative refinement. The resulting system generates narratives grounded in structured user models representing health-promoting activities and motivations. Phase II involved 55 older adults evaluating persona-based narratives across four prompts and two creativity levels. Participants assessed perceived purpose, usefulness, cultural relatability, and inconsistencies. The system additionally computed hallucination-risk indicators to evaluate generated narratives. Participants recognised personally relevant purposes in roughly two thirds of narratives, while argument-based purposes were identified in around half of these cases. Cultural recognisability strongly influenced willingness to use the functionality, whereas minor inconsistencies were often tolerated when narratives remained understandable and personally relevant. Narratives with higher hallucination-risk indicators were more often perceived as inconsistent, while higher argument-quality indicators tended to co-occur with higher clarity and meaningfulness ratings. Overall, the study positions argument mining as a reflective inspection mechanism for comparing formal grounding signals with human evaluations in health-oriented LLM storytelling for older adults.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,知識駆動型大規模言語モデル(LLM)に基づくストーリーテリングが,高齢者向けデジタル・コンパニオンとの客観的な対話を支援するかどうかを考察する。 幻覚や透明性の制限など,LLMの既知の限界に対処するため,知識グラフ,ユーザモデリング,議論理論,議論マイニングを統合し,物語生成の指導と検査を行う反射型ストーリーテリングエージェントを提案する。 研究は2つの段階で構成された。 第1相は、反復的洗練を知らせる形式的評価において、11のドメインエキスパートを含む参加型設計を採用した。 得られたシステムは、健康増進活動とモチベーションを表す構造化されたユーザモデルに基づく物語を生成する。 第2段階では、55人の高齢者が4つのプロンプトと2つの創造性レベルにまたがってペルソナに基づく物語を評価した。 参加者は、認識された目的、有用性、文化的相対性、矛盾を評価した。 このシステムは、生成した物語を評価するために幻覚リスク指標も計算した。 参加者は、物語の約3分の2で個人的な目的を認め、議論に基づく目的は、約半数で特定された。 文化的な認識力は機能の使用意欲に強く影響したが、物語が理解可能で個人的な関係を保ちながら、小さな矛盾がしばしば許容された。 高い幻覚リスク指標を持つ物語は矛盾すると見なされることが多いが、高い議論品質指標はより明瞭で有意義な評価と共起する傾向にあった。 本研究は,健常成人向けLLMストーリーテリングにおいて,ホルムグラウンドング信号と人間による評価とを比較するための反射検査機構として議論の採鉱を位置づけた。

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