What People Share With a Robot When Feeling Lonely and Stressed and How It Helps Over Time

要約

孤独やストレスは若年成人の間で蔓延しており、心理的・健康的に重大な影響を及ぼす。ソーシャルロボットは、特に会話型AIの進歩が進んでいることを考慮すると、感情的支援の有望な手段を提供する可能性がある。本研究では、ソーシャルロボットとの繰り返されるインタラクションが、孤独感やストレスの認知にどのような影響を与えるのか、また、そのような感情がロボットに対するユーザーの情報開示のテーマにどのように反映されるのかを調査した。参加者は5セッションのロボット主導の介入に参加し、大規模言語モデルを搭載したQTrobotが、認知的再評価を支援するように設計された構造化された会話を促進した。線形混合効果モデルの結果は、孤独感と知覚ストレスの両方が経時的に有意に減少したことを示している。さらに、ロボットに対する560人のユーザーの開示の意味的クラスタリングにより、6つの異なる会話テーマが明らかになった。Kruskal-WallisのH検定の結果は、より高い孤独感とストレスを報告した参加者が、友情やつながりなど、社会的に焦点を当てた開示をより頻繁に行ったのに対し、より低い苦痛は、内省的で目標指向のテーマ（例えば、学問的野心）と関連していたことを示している。介入が幸福感にどのような影響を与えるか、また幸福感がロボットが指示する会話の内容をどのように形成するかを探ることで、我々は人間とロボットの相互作用における感情的支援の動的な性質を捉えることを目指している。

要約(オリジナル)

Loneliness and stress are prevalent among young adults and are linked to significant psychological and health-related consequences. Social robots may offer a promising avenue for emotional support, especially when considering the ongoing advancements in conversational AI. This study investigates how repeated interactions with a social robot influence feelings of loneliness and perceived stress, and how such feelings are reflected in the themes of user disclosures towards the robot. Participants engaged in a five-session robot-led intervention, where a large language model powered QTrobot facilitated structured conversations designed to support cognitive reappraisal. Results from linear mixed-effects models show significant reductions in both loneliness and perceived stress over time. Additionally, semantic clustering of 560 user disclosures towards the robot revealed six distinct conversational themes. Results from a Kruskal-Wallis H-test demonstrate that participants reporting higher loneliness and stress more frequently engaged in socially focused disclosures, such as friendship and connection, whereas lower distress was associated with introspective and goal-oriented themes (e.g., academic ambitions). By exploring both how the intervention affects well-being, as well as how well-being shapes the content of robot-directed conversations, we aim to capture the dynamic nature of emotional support in huma-robot interaction.

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