論文の概要: Role of Personality in Conversational Information Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11164v1
• Date: Tue, 11 Aug 2026 17:26:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 19:14:46.135221
• Title: Role of Personality in Conversational Information Seeking
• Title（参考訳）: 会話情報検索におけるパーソナリティの役割
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが対話を通じて情報を見つけ、比較し、評価する情報探索にますます利用されている。 しかし、ユーザ・パーソナリティ、アシスタント・パーソナリティ、タスク・コンテキストがこれらのインタラクションにどのように影響するかについては、ほとんど分かっていない。 本研究では,対話情報における制御可能な変数としてのパーソナリティについて検討し,ユーザ行動やインタラクション品質に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.34118604456456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used for information seeking, where users find, compare, and evaluate information through dialogue. In this role, the assistant does more than retrieve or generate content: it shapes how users articulate constraints, ask follow-up questions, verify claims, and decide when an answer is sufficient for action. Yet little is known about how user personality, assistant personality, and task context jointly influence these interactions. We examine personality as a controllable variable in conversational information seeking and study its effects on user behaviour and interaction quality. We conducted a controlled within-subject study in which assistant personality and task type were experimentally varied, while participant personality was measured using Big Five scores. Twenty-six participants each completed three information-seeking tasks under three assistant personality conditions: extraverted, conscientious, and neutral. Tasks covered exploratory travel planning, comparative smartphone shopping, and verification-sensitive health and diet information seeking. Data included conversation logs, behavioural traces, post-interaction questionnaires, an exit questionnaire, and Big Five measures. The assistant conditions were behaviourally distinct: the extraverted assistant produced longer turns, the conscientious assistant elicited higher user word share and more turns, and the neutral baseline fell between them. The strongest effect was a task-by-assistant interaction on trust and delegation, with preferred styles varying by task. No global winner emerged, but participants strongly preferred style choice or adaptation. These findings position assistant personality as a context-sensitive interactional design variable rather than a globally optimisable system property.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザが対話を通じて情報を見つけ、比較し、評価する情報探索にますます利用されている。 この役割では、アシスタントはコンテンツの検索や生成以上のことをする — ユーザが制約を明確にし、フォローアップ質問をし、クレームを検証し、回答がアクションに十分であるかどうかを判断する。 しかし、ユーザ・パーソナリティ、アシスタント・パーソナリティ、タスク・コンテキストがこれらのインタラクションにどのように影響するかについては、ほとんど分かっていない。 本研究では,対話情報における制御可能な変数としてのパーソナリティについて検討し,ユーザ行動やインタラクション品質に与える影響について検討する。 主観的パーソナリティとタスクタイプが実験的に変化し,主観的パーソナリティはビッグファイブスコアを用いて測定された。 26名の被験者が3つの補助的性格条件(外向性、良心性、中立性)の下で情報検索を完了した。 調査対象は、探索旅行計画、比較スマートフォンショッピング、健康・食生活情報検索などであった。 データには、会話ログ、行動トレース、反応後のアンケート、出口アンケート、ビッグファイブ尺度が含まれていた。 アシスタント条件は行動的に異なっており、外向アシスタントは長めのターンを生成し、良心的なアシスタントはより高いユーザワードシェアとより多くのターンを与え、中立なベースラインはそれらの間に低下した。 最も強い影響は、信頼と委任に対するタスク・バイ・アシスタントな相互作用であり、タスクによって好みのスタイルが変化した。 グローバルな勝者は現れなかったが、参加者はスタイルの選択や適応を強く好んだ。 これらの知見は、グローバルに最適化可能なシステム特性ではなく、文脈に敏感なインタラクション設計変数としてアシスタントパーソナリティを位置づけている。

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