"我比预期更喜欢Sunnie!"：探索用户对基于LLM的拟人化对话代理在健康支持中的期望与感知
人机交互
2024-10-08 v3 计算与语言
摘要
人机交互（HCI）研究界长期以来一直关注用户对新技术的实际体验与期望之间的不匹配，例如大型语言模型（LLMs）。在本研究中，我们比较了用户（N=38）对两个基于LLM的心理健康干预活动推荐系统的初始期望与交互后的感知。两个系统都内置了LLM来推荐个性化的健康干预活动，但其中一个系统（Sunnie）通过外观、角色和自然对话等元素采用了拟人化对话交互设计。结果显示，用户对两个系统的参与度都很高，并且两个系统在实用性维度上都超出了用户的期望，突显了AI在提供有用干预活动推荐方面的潜力。此外，Sunnie在关系温暖度方面进一步优于非拟人化基线系统。这些发现表明，拟人化对话交互设计可能在心理健康支持环境中特别有效地培养温暖感。
引用
@article{arxiv.2405.13803,
title = {"I Like Sunnie More Than I Expected!": Exploring User Expectation and Perception of an Anthropomorphic LLM-based Conversational Agent for Well-Being Support},
author = {Siyi Wu and Julie Y. A. Cachia and Feixue Han and Bingsheng Yao and Tianyi Xie and Xuan Zhao and Dakuo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.13803},
year = {2024}
}
备注
In Submission