Conversational AI for Mental Health: The Moderating Role of Big Five Personality Traits
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence is one of the most rapidly emerging research areas today. Researchers have found that, dumping one’s troubles with AI could gain emotional support and moderate negative affects. However, there is still lack of research and summary on how personality factors influence the mental health intervention. Therefore, this paper examines the relationship between personality and the effects of AI conversation in the area of mental health by literature review. The research found that: (1) The interference of personality on the mental health intervention outcome has existed already. Therefore, studying the impact of personality differences on AI mental health intervention can be challenging, considering its’ difficult to isolate the effect of users’ current mental health status. (2) People with distinct personality hold different attitude about talking to AI and AI technology in general. For example, Neurotic users, on the one hand, stay vigilant on AI interaction; on the other hand, they wish AI could fulfill their social need of being understood and accepted. Based on the research, this article proposed two related recommendation to AI mental health product designing as following: (1) Considering that Individuals with certain personalities exhibit a higher need for the product, the priority and the designing focus should be given to the user group with personality traits that are targeted by the design features. (2) Future research should focus on the personality influences on the motivation and attention focus of AI chatbot using to improve the participation rate and the effect of mental health support.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».