[論文レビュー] "Who wants to be nagged by AI?": Investigating the Effects of Agreeableness on Older Adults' Perception of LLM-Based Voice Assistants' Explanations

Niharika Mathur, Md Hasibur Rahman+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2026

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ひとこと要約

研究は、LLMベースの音声アシスタントの協調性が高齢者の説明の受け止め方にどのように影響するかを、 routine および emergency シナリオで、過去のデータ説明とリアルタイムデータ説明を用いて検討する。高い協調性は信頼、共感、採用意向を向上させるが、特に routine コンテキストで効果が大きく、文脈が効果を調整する。

ABSTRACT

LLM-based voice assistants (VAs) increasingly support older adults aging in place, yet how an assistant's agreeableness shapes explanation perception remains underexplored. We conducted a study(N=70) examining how VA agreeableness influences older adults' perceptions of explanations across routine and emergency home scenarios. High-agreeableness assistants were perceived as more trustworthy, empathetic, and likable, but these benefits diminished in emergencies where clarity outweighed warmth. Agreeableness did not affect perceived intelligence, suggesting social tone and competence are separable dimensions. Real-time environmental explanations outperformed history-based ones, and agreeable older adults penalized low-agreeableness assistants more strongly. These findings show the need to move beyond a one-size-fits-all approach to AI explainability, while balancing personality, context, and audience.

研究の動機と目的

• LLM-VAの協調性の変動が高齢者の説明の認識に与える影響を検討する。
• 会話履歴に基づく説明とリアルタイム環境データに基づく説明が認識にどのように影響するかを評価する。
• routine 対 emergency の文脈が説明の認識に与える影響を評価する。
• 高齢者自身の協調性がVAの説明の認識に及ぼす影響を調査する。

提案手法

• 説明タイプを操作する3要素混合因子計画（N=70）：説明タイプ（UH vs ENV）、VAの協調性（高 vs 低）、相互作用コンテキスト（routine vs emergency）を操作。
• Trait Modulation Keyを用いて説明をVAの協調性レベルに合わせて条件付けし、その後一貫性を手動で確認。
• ウェブベースのストーリーボードUIを通じて音声機能付きのインタラクティブVA（Robin）を用いた2つの設計済みインタラクションストーリーボード。
• GPT-5.0を用いて説明を生成し、検証済みスケールで測定（共感性にはPETs、好感度/知性にはGodspeed、信頼にはTiA、など）。
• 参加者自身の協調性はMini-IPIPで測定；Robinの協調性の知覚的 manipulationを確認。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: LLM-VAの協調性の変動は高齢者の説明の認識にどのように影響するか？
• RQ2 RQ2: 状況コンテキスト（routine vs emergency）と説明タイプ（UH vs ENV）は説明の認識にどう影響するか？
• RQ3 RQ3: 高齢者自身の協調性はLLM-VAの説明の認識にどう影響するか？

主な発見

• 高協調性（HA）のRobinは、LAより採用意向、共感、好感度、信頼、依存、満足度を高める傾向があり、知的さの知覚には影響しない。
• HAの正の効果は routine コンテキストおよびUH説明でより強く、 emergency コンテキストおよびENV説明では効果が低下。
• 高齢者自身の協調性はLA Robinに対して採用、信頼、好感度と負の相関を示す一方、HA Robinでは有意な相関は現れなかった。
• リアルタイム環境説明（ENV）は一般に履歴ベース説明（UH）より信頼度が高く評価された。
• 定性的回答は、説明評価の主要因として社会的トーンを強調しており、LA説明は突然的または説教的と、HA説明は友好で支援的と表現された。