論文の概要: Psychological features of dispute content and public acceptance of AI in legal adjudication: evidence for systematic variation beyond individual differences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04838v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 09:10:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.100746
- Title: Psychological features of dispute content and public acceptance of AI in legal adjudication: evidence for systematic variation beyond individual differences
- Title（参考訳）: 法的判断における紛争内容の心理的特徴とAIの公的な受容--個人差を超えた体系的変化の証拠
- Abstract要約: 本研究は,アルゴリズムの判断における紛争内容形状の受容性判断の心理的特性について検討した。
その結果、文脈的特徴(感情的関与と原型性)を実験的に操作し、受容性判断を調節することが判明した。
これらの結果は、紛争内容の心理的特徴がAI受容研究において見過ごされる次元となっていることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Public acceptance of artificial intelligence (AI) in legal decision-making has been primarily explained through individual differences in personality traits and general technology attitudes. However, contextual features of legal disputes themselves may systematically influence preferences for AI versus human adjudicators. Across two studies with Japanese participants (N = 1,384 and N = 596), we examined whether psychological characteristics of dispute content shape acceptability judgments for algorithmic adjudication. Study 1 employed exploratory factor analysis on acceptability ratings across 46 legal dispute vignettes, revealing a two-dimensional structure distinguishing interpersonal-relational disputes (where human adjudicators were strongly preferred) from institutional-procedural disputes (where AI acceptance was comparatively higher). Study 2 replicated this structure in an independent sample and demonstrated that experimentally manipulated contextual features - emotional involvement and prototypicality - systematically modulated acceptability judgments, with effects varying by dispositional trust, AI-specific attitudes, and gender. AI-specific expectations emerged as the strongest predictor (eta2 = 0.252), and a three-way interaction among emotional involvement, gender, and prototypicality indicated that contextual effects are moderated by individual characteristics. These findings suggest that the psychological features of dispute content constitute an overlooked dimension in AI acceptance research, extending beyond technology acceptance models to fundamental questions about how individuals construe social problems and allocate adjudicative authority.
- Abstract（参考訳）: 法的意思決定における人工知能(AI)の公的な受容は、人格特性と一般的な技術態度の個人差によって主に説明されてきた。
しかし、法的紛争そのものの文脈的特徴は、AIと人間の仲裁人の好みに体系的に影響を及ぼす可能性がある。
日本人を対象に行った2つの研究 (N = 1,384, N = 596) において, 論争内容の形容認性判定の心理的特徴について検討した。
研究1では、46件の法的な論争ヴィグネットにおける受理性評価に関する探索的因子分析を行い、機関的手続き的論争(AIの受理率が比較的高い)と対人関係紛争(ヒトが強く好まれる)を区別する2次元構造を明らかにした。
研究2は、この構造を独立したサンプルで再現し、文脈的特徴(感情的関与と原型性)を実験的に操作し、適応性判断を体系的に調節し、その効果は、配置的信頼、AI固有の態度、性別によって異なることを示した。
AI特有の期待は、最も強い予測因子(eta2 = 0.252)として現れ、感情的関与、性別、原形質間の3方向の相互作用は、文脈効果が個々の特性によって中和されることを示している。
これらの結果は、紛争内容の心理的特徴がAIの受容研究において見落とされ、テクノロジーの受容モデルを超えて、個人が社会的問題をどう解釈し、偏見的権威を割り当てるかという根本的な問題にまで及ぶことを示唆している。
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