論文の概要: Socioduality: A Relational Process Framework for Human-AI Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11322v1
• Date: Tue, 11 Aug 2026 18:16:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.331207
• Title: Socioduality: A Relational Process Framework for Human-AI Interaction
• Title（参考訳）: 社会性:人間とAIのインタラクションのための関係プロセスフレームワーク
• Authors: Mehmed Zahid Çögenli,
• Abstract要約: 本稿では、2つの区別可能な当事者間の逐次的・相互的・歴史的関係プロセスである社会双対について紹介する。 この構造体はネストされたユニットを使用する:移動、確認された社会的なエピソード、リンクされた経路、そしてより広い相互作用コンテナ。 3つの命題は、エンドポイント等価経路間の履歴条件の形成、経路のばらつき、ロバスト性の違いに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human-AI research often evaluates individual capabilities, combined performance, or final outputs, but these approaches do not preserve how one party's response becomes part of the conditions under which the other party's next contribution is formed. This article introduces socioduality, a sequential, reciprocal, and history-carrying relational process between two distinguishable parties in which a response from one party becomes part of the observable conditions under which the other party's subsequent contribution, judgement, decision, or action is formed. Specified for human-AI dyads, the construct uses nested units: moves, confirmed sociodual episodes, linked pathways, and the broader interaction container. A minimum episode A1-B1-A2 requires evidence of response contingency and return contingency; candidate episodes are classified as confirmed, non-sociodual, or indeterminate before secondary coding of response orientation and substantive contribution re-formation. Three propositions address history-conditioned formation, pathway divergence, and robustness differences among endpoint-equivalent pathways. A frozen operational protocol was calibrated on three previously unseen natural human-AI records through two separately executed model-based evaluator series. Move and candidate reconstruction converged exactly in two cases and differed by one local multimodal unitisation decision in the third; remaining disagreement was concentrated at return-contingency boundaries. Socioduality therefore provides a bounded and empirically tractable process construct for analysing how human and AI contributions are formed through interaction while preserving pathway information that endpoint-centred analysis cannot recover.
• Abstract（参考訳）: 人間-AI研究は、個々の能力、複合性能、最終的な成果を評価することが多いが、これらのアプローチは、一方の当事者の反応が他方の当事者の次の貢献が形成される条件の一部となる方法を保存していない。 本稿では、一方の当事者からの応答が他方の当事者のその後の貢献、判断、決定、行動が形成される観察可能な条件の一部となる2つの区別可能な当事者間の社会双対性、逐次的、相互的、そして歴史を伝達する関係プロセスを紹介する。 人間-AIダイアド用に特定され、この構造はネストされた単位(移動、社会的なエピソードの確認、リンクされた経路、より広い相互作用コンテナ)を使用する。 最小のエピソードA1-B1-A2は応答の一致と戻りの一致の証拠を必要とする。 3つの命題は、エンドポイント等価経路間の履歴条件の形成、経路のばらつき、ロバスト性の違いに対処する。 凍結した運用プロトコルは、2つの個別に実行されたモデルベースの評価器シリーズを通して、以前は目に見えない3つの人間-AIレコードに校正された。 移動と候補再構成は, 正確に2例に収束し, 3例目では局所的多モーダル統一決定が1例, 残差はリターン・一致境界に集中していた。 したがって、社会性は、エンドポイント中心の分析が回復できない経路情報を保持しながら、相互作用を通じて人間とAIの貢献がどのように形成されるかを分析する、有界で実験的に抽出可能なプロセス構造を提供する。

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