[논문 리뷰] Avoiding Social Judgment, Seeking Privacy: Investigating why Mothers Shift from Facebook Groups to Large Language Models

Shayla Sharmin, Sadia Afrin|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 15.

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한 줄 요약

본 논문은 어머니들이 Facebook 육아 그룹에서 대형 언어 모델(LLMs)로 이동하는 이유를 조사하고, 그룹에서의 사회적 판단 및 프라이버시 우려가 이러한 전환을 촉진한다는 점을 밝혀내며, 반면 LLMs는 비판단적이고 사적이며 즉각적인 지원을 제공한다는 점을 보여준다.

ABSTRACT

Social media platforms, especially Facebook parenting groups, have long been used as informal support networks for mothers seeking advice and reassurance. However, growing concerns about social judgment, privacy exposure, and unreliable information are changing how mothers seek help. This exploratory mixed-method study examines why mothers are moving from Facebook parenting groups to large language models such as ChatGPT and Gemini. We conducted a cross-sectional online survey of 109 mothers. Results show that 41.3% of participants avoided Facebook parenting groups because they expected judgment from others. This difference was statistically significant across location and family structure. Mothers living in their home country and those in joint families were more likely to avoid Facebook groups. Qualitative findings revealed three themes: social judgment and exposure, LLMs as safe and private spaces, and quick and structured support. Participants described LLMs as immediate, emotionally safe, and reliable alternatives that reduce social risk when asking for help. Rather than replacing human support, LLMs appear to fill emotional and practical gaps within existing support systems. These findings show a change in maternal digital support and highlight the need to design LLM systems that support both information and emotional safety.

연구 동기 및 목표

• 어머니들이 Facebook 육아 그룹을 피하게 만드는 사회적 및 가정적 요인을 식별한다.
• 도움을 구할 때 더 안전하게 느껴지는 LLM 기반 도구의 기능적 및 심리적 어포던스를 특성화한다.
• 민감한 육아 논의에서 소셜 플랫폼의 익명성과 LLM이 제공하는 프라이버시를 비교한다.
• 사회적 지원, 인지 부조화, 기술 수용 모델(TAM), 동기적 정보 관리 이론의 이론적 틀 안에서 연구 결과를 맥락화한다.

제안 방법

• 남아시아 지역의 임산부와 어머니를 대상으로 탐색적 횡단 연구 온라인 설문조사(n=109)를 실시했다.
• 다섯 문항 설문지로 구성된 혼합 방법 접근을 사용했다: 닫힌 문항 하나와 개방형 문항 네 개.
• 인구 통계학적 연관성을 위한 기술 통계와 카이제곱 검정을 수행했다.
• 개방형 응답에 대해 귀납적 주제 분석을 적용하여 주제를 도출했다.
• 익명성을 보장했고 IP 또는 식별 정보를 수집하지 않았으며 윤리적 고려사항을 준수했다.

Figure 1: Avoidance of Facebook Parenting Groups to Escape Mom-Shaming (N=109). Responses indicate whether participants avoid asking questions in Facebook parenting groups in favor of LLMs such as ChatGPT or Gemini.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ1: 가족 구조와 거주 환경이 어머니들의 Facebook 육아 그룹 회피에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 RQ2: LLM 기반 도구의 기능적 및 심리적 어포던스 중 어떤 요소가 이 시스템을 도움 요청에 대해 더 안전하고 편안하게 느끼게 만드는가?
• RQ3 RQ3: 어머니들이 민감한 육아 문제를 논의할 때 사회적 미디어 플랫폼의 익명성과 LLM 기반 도구가 제공하는 프라이버시를 어떻게 구분하는가?

주요 결과

• 41.3%의 참가자(n=45)는 Facebook 육아 그룹을 적극 피하고 LLMs를 선호했다.
• 자국 거주자는 해외 거주자보다 Facebook 그룹을 피할 가능성이 더 높았으며, 유의한 연관성이 나타났다 (χ2(2, N=109)=9.23, p=0.01, Cramér’s V=0.291).
• 공동/확장 가족 출신 참가자는 핵가족 출신 참가자보다 Facebook 그룹 회피가 더 높았다 (χ2(2, N=109)=12.003, p=0.002, Cramér’s V=0.332).
• 식별된 질적 주제: Facebook 그룹에서의 예상되는 사회적 판단과 노출; 비판단적이고 사적인 공간으로서의 LLMs; 그리고 LLMs가 반응성과 구조화된 지원을 제공하는 점.
• 개방형 응답은 프라이버시, 비판단적 상호작용, 응답의 즉시성, LLMs의 신뢰성 인식 등을 채택의 동인으로 강조했다.

Figure 2: (Left) Avoidance of Facebook Parenting Groups by Location. Responses are grouped by whether participants live in their home country (urban, rural, or suburban areas) or abroad. (Right) Avoidance of Facebook Parenting Groups by Family Structure. Responses are grouped by nuclear versus joint