論文の概要: Socioduality: A Relational Process Framework for Human-AI Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11322v2
- Date: Wed, 19 Aug 2026 21:59:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-21 14:00:35.264278
- 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
- Abstract要約: 本論では、ある当事者の反応が、他の当事者の次の貢献、判断、決定、行動を形成する観察可能な条件の一部となる、逐次的、相互的、歴史的プロセスについて紹介する。
ヒト-AIダイアドでは、このフレームワークは動き、候補エピソード、確認されたエピソード、最大経路を識別する。
- 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, joint performance, or final outputs, but these approaches can lose the interaction process that produced the result. This article introduces socioduality: a sequential, reciprocal, and history-carrying process in which one party's response becomes part of the observable conditions shaping the other party's next contribution, judgement, decision, or action. For human-AI dyads, the framework identifies moves, candidate episodes, confirmed episodes, and maximal pathways. A minimum episode A1 -> B1 -> A2 requires evidence that B1 responds to A1 and that B1 then enters the formation of A2; candidates are classified as confirmed, non-sociodual, or indeterminate. A frozen coding protocol was calibrated on three natural human-AI records using two separate model-based evaluator series. A supplementary exploratory analysis then compared frozen Sociodual pathways with blind developmental/task-process segmentations. Across six examined interactions, the two representations were empirically non-equivalent: task-stage changes could occur within a continuing Sociodual pathway, while formal pathway breaks could occur within a continuing task context. This distinction persisted under fine-grained re-segmentation and record-format checks and was reproduced in all three prospectively selected unseen records using a fresh model-based Sociodual coding line. Socioduality therefore offers a bounded process-level framework for studying how human and AI contributions become relationally linked across time, preserving information that task-stage and endpoint-centred analyses do not uniquely recover.
- Abstract（参考訳）: 人間-AI研究は、個々の能力、共同パフォーマンス、最終的なアウトプットを評価することが多いが、これらのアプローチは結果を生み出す相互作用プロセスを失う可能性がある。
本論では、ある当事者の反応が、他の当事者の次の貢献、判断、決定、行動を形成する観察可能な条件の一部となる、逐次的、相互的、歴史的プロセスについて紹介する。
ヒト-AIダイアドでは、このフレームワークは動き、候補エピソード、確認されたエピソード、最大経路を識別する。
最小のエピソードA1 -> B1 -> A2は、B1がA1に反応し、B1がA2の形成に入る証拠を必要とする。
凍結符号化プロトコルを2つのモデルベース評価器シリーズを用いて3つの自然な人間-AIレコードに校正した。
補足的探索分析では、凍結した社会学的経路と視覚発達/タスクプロセスのセグメンテーションを比較した。
6つの検討された相互作用のうち、2つの表現は経験的に等価ではない: タスクステージの変更は、継続する社会的な経路内で起こり、一方、正式な経路は、継続するタスクコンテキスト内で起こる。
この区別は、細かな再分割とレコードフォーマットチェックの下で継続し、新しいモデルベースのソシオダール符号化ラインを使用して、前向きに選択された3つの未確認レコードで再現された。
したがって、社会性は、ヒューマンとAIのコントリビューションが時間を通してどのようにリレーショナルに結びつくかを研究するための境界付けられたプロセスレベルのフレームワークを提供し、タスクステージとエンドポイント中心の分析がユニークに回復しない情報を保存する。
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