論文の概要: Reflecti-Mate: A Conversational Agent for Adaptive Decision-Making Support Through System 1 and System 2 Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22509v1
• Date: Thu, 21 May 2026 13:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.288128
• Title: Reflecti-Mate: A Conversational Agent for Adaptive Decision-Making Support Through System 1 and System 2 Thinking
• Title（参考訳）: Reflecti-Mate: System 1 と System 2 による適応的意思決定支援のための会話エージェント
• Authors: Morita Tarvirdians, Senthil Chandrasegaran, Hayley Hung, Catholijn M. Jonker, Catharine Oertel,
• Abstract要約: 本研究では,個々のユーザの思考パターンに適応して統合を促進するエージェントについて検討する。 本研究は,エージェントに対する参加者の認識と反射行動に及ぼす効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.356912785447024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Making high-stakes personal decisions involves cognitive, emotional, and intuitive processes, and individuals differ in how they allocate attention across these modes. Integration of these processes has shown to benefit decision making. Yet, most current decision-support systems focus primarily on supporting cognitive aspects, rather than adapting to the individual's thinking profile to support integration of different types of thoughts. In this study, we investigate an agent designed to encourage integration by adapting to the individual user's thought patterns. We explore its effects on participants' perceptions of the agent and their reflective behavior, in comparison with unaided pre-reflection and a baseline agent. In a between-subjects study (N = 128), our agent, which fostered broad and elaborated thinking, enabled more personalized reflective trajectories, elicited more integrative reflective language, and was perceived as providing stronger support for holistic reflection. In contrast, the baseline agent produced homogenized profiles dominated by cognitive language across participants.
• Abstract（参考訳）: 高度な個人的決定を下すには、認知的、感情的、直感的なプロセスが伴う。 これらのプロセスの統合は意思決定の恩恵をもたらしている。 しかし、現在の意思決定支援システムのほとんどは、異なる種類の思考の統合を支援するために個人の思考プロファイルに適応するのではなく、主に認知的側面をサポートすることに重点を置いている。 本研究では,個々のユーザの思考パターンに適応して統合を促すエージェントについて検討する。 本研究は, エージェントに対する参加者の認識と反射行動に及ぼす効果を, 未熟な事前反射とベースラインエージェントと比較して検討する。 対象間比較調査(N=128)では,広義で精巧な思考を育成したエージェントにより,よりパーソナライズされた反射軌道が実現され,より統合的な反射言語がもたらされ,総合的反射を強く支援できると考えられた。 対照的に、ベースラインエージェントは、参加者間で認知言語に支配される均質化されたプロファイルを生成した。

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