[論文レビュー] Never say never: Exploring the effects of available knowledge on agent persuasiveness in controlled physiotherapy motivation dialogues

Stephan Vonschallen, Rahel Häusler+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 13, 2026

Social Robot Interaction and HRI被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、利用可能な知識の種類（自己・ユーザー・文脈）が理学療法の動機づけ対話におけるLLMベースの社会ロボットの説得力にどう影響するかを、質的研究と後のオンライン調査（人間評価者による）を用いて検討している。

ABSTRACT

Generative Social Agents (GSAs) are increasingly impacting human users through persuasive means. On the one hand, they might motivate users to pursue personal goals, such as healthier lifestyles. On the other hand, they are associated with potential risks like manipulation and deception, which are induced by limited control over probabilistic agent outputs. However, as GSAs manifest communicative patterns based on available knowledge, their behavior may be regulated through their access to such knowledge. Following this approach, we explored persuasive ChatGPT-generated messages in the context of human-robot physiotherapy motivation. We did so by comparing ChatGPT-generated responses to predefined inputs from a hypothetical physiotherapy patient. In Study 1, we qualitatively analyzed 13 ChatGPT-generated dialogue scripts with varying knowledge configurations regarding persuasive message characteristics. In Study 2, third-party observers (N = 27) rated a selection of these dialogues in terms of the agent's expressiveness, assertiveness, and persuasiveness. Our findings indicate that LLM-based GSAs can adapt assertive and expressive personality traits - significantly enhancing perceived persuasiveness. Moreover, persuasiveness significantly benefited from the availability of information about the patients' age and past profession, mediated by perceived assertiveness and expressiveness. Contextual knowledge about physiotherapy benefits did not significantly impact persuasiveness, possibly because the LLM had inherent knowledge about such benefits even without explicit prompting. Overall, the study highlights the importance of empirically studying behavioral patterns of GSAs, specifically in terms of what information generative AI systems require for consistent and responsible communication.

研究の動機と目的

• 理学療法動機づけ対話中に自動生成された説得的行動を駆動する利用可能な知識がGSAに与える影響を探る。
• 異なる知識構成の下でエージェントの行動が責任あるものとして社会規範と整合しているかを検討する。
• 自己知識・ユーザー知識・文脈知識がメッセージ特性と知覚される説得力に与える影響を評価する。

提案手法

• 研究1は、知識構成をプロンプトで変化させた13件のChatGPT生成対話スクリプトと14のシナリオを用いた質的シナリオ分析を実施。
• 研究1は、説得戦略、表現力、主張性を含むコーディングスキームを用いてエージェントのメッセージ内容と行動を分析。
• 研究2は、オンライン調査を用いて第三者評価者がStudy 1の選択シナリオの主張性・表現力・説得力を定量化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: ChatGPTベースのエージェントは、理学療法セッションへの参加を促すためにどのような説得戦略を用いるか？
• RQ2 RQ2: エージェントは倫理基準と社会的規範を遵守した責任ある方法で説得するか？
• RQ3 RQ3: 自己知識・ユーザー知識・文脈知識の変化は、エージェントのメッセージ特性にどのように影響するか？

主な発見

• LLMベースのGSAは主張的で表現力のある人格特性を適応させることができ、知覚される説得力を大きく高める。
• 説得力は患者の年齢や過去の職業に関する知識によって強化され、それは主張性と表現力の知覚によって媒介された。
• 理学療法の利点に関する文脈知識は、LLM固有の知識のためか、説得力に有意な影響を与えなかった。
• エージェントは一般に共感的で利益志向の戦略を示し、操作を避ける一方で、特定のプロンプトでは責任性にばらつきがあった。
• 表現力豊かで主張的なプロンプトは、エージェントの表現行動と行動起動傾向を高めた。