The Impact of ChatGPT Exposure on User Interactions With a Motivational Interviewing Chatbot: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The worldwide introduction of ChatGPT in November 2022 may have changed how its users perceive and interact with other chatbots. This possibility may confound the comparison of responses to pre-ChatGPT and post-ChatGPT iterations of pre-existing chatbots, in turn affecting the direction of their evolution. Before the release of ChatGPT, we created a therapeutic chatbot, MIBot, whose goal is to use motivational interviewing to guide smokers toward making the decision to quit smoking. We were concerned that measurements going forward would not be comparable to those in the past, impacting the evaluation of future changes to the chatbot. Objective: The aim of the study is to explore changes in how users interact with MIBot after the release of ChatGPT and examine the relationship between these changes and users' familiarity with ChatGPT. Methods: We compared user interactions with MIBot prior to ChatGPT's release and 6 months after the release. Participants (N=143) were recruited through a web-based platform in November of 2022, prior to the release of ChatGPT, to converse with MIBot, in an experiment we refer to as MIBot (version 5.2). In May 2023, a set of (n=129) different participants were recruited to interact with the same version of MIBot and asked additional questions about their familiarity with ChatGPT, in the experiment called MIBot (version 5.2A). We used the Mann-Whitney U test to compare metrics between cohorts and Spearman rank correlation to assess relationships between familiarity with ChatGPT and other metrics within the MIBot (version 5.2A) cohort. Results: In total, 83(64.3%) participants in the MIBot (version 5.2A) cohort had used ChatGPT, with 66 (51.2%) using it on a regular basis. Satisfaction with MIBot was significantly lower in the post-ChatGPT cohort (U=11,331.0; P=.001), driven by a decrease in perceived empathy as measured by the Average Consultation and Relational Empathy Measure (U=10,838.0; P=.01). Familiarity with ChatGPT was positively correlated with average response length (ρ=0.181; P=.04) and change in perceived importance of quitting smoking (ρ=0.296; P<.001). Conclusions: The widespread reach of ChatGPT has changed how users interact with MIBot. Post-ChatGPT users are less satisfied with MIBot overall, particularly in terms of perceived empathy. However, users with greater familiarity with ChatGPT provide longer responses and demonstrated a greater increase in their perceived importance of quitting smoking after a session with MIBot. These findings suggest the need for chatbot developers to adapt to evolving user expectations in the era of advanced generative artificial intelligence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».