When Human-AI Interactions Become Parasocial: Agency and Anthropomorphism in Affective Design
Notice bibliographique
Résumé
With the continuous improvement of large language models (LLMs), chatbots can produce coherent and continuous word sequences that mirror natural human language. While the use of natural language and human-like conversation styles enables the use of chatbots within a range of everyday settings, these usability-enhancing features can also have unintended consequences, such as making fallible information seem trustworthy by emphasizing friendliness and closeness. This can have serious implications for information retrieval tasks performed with chatbots. In this paper, we provide an overview of the literature on parasociality, social affordance, and trust to bridge these concepts within human-AI interactions. We critically examine how chatbot “roleplaying” and user role projection co-produce a pseudo-interactive, technologically-mediated space with imbalanced dynamics between users and chatbots. Based on the review of the literature, we develop a conceptual framework of parasociality in chatbots that describes interactions between humans and anthropomorphized chatbots. We dissect how chatbots use personal pronouns, conversational conventions, affirmations, and similar strategies to position the chatbots as users’ companions or assistants, and how these tactics induce trust-forming behaviors in users. Finally, based on the conceptual framework, we outline a set of ethical concerns that emerge from parasociality, including illusions of reciprocal engagement, task misalignment, and leaks of sensitive information. This paper argues that these possible consequences arise from a positive feedback cycle wherein anthropomorphized chatbot features encourage users to fill in the context around predictive outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».