[論文レビュー] Avoiding Social Judgment, Seeking Privacy: Investigating why Mothers Shift from Facebook Groups to Large Language Models

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

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ひとこと要約

要約: 本研究は母親たちがFacebookの育児グループから大規模言語モデル（LLMs）へ移行する理由を探り、グループ内の社会的判断とプライバシー問題が移行を促す一方、LLMsは非判断的でプライベートかつ迅速なサポートを提供することを明らかにする。

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.

研究の動機と目的

• 母親がFacebookの育児グループを避ける要因となる社会的・家庭的要因を特定する。
• Help-seekingをより安全と感じさせるLLMベースツールの機能的・心理的提供機能を特徴づける。
• 社会的プラットフォームでの匿名性とLLMsが提供するプライバシーの比較を、敏感な育児の話題で検討する。
• 社会的支援、認知的不協和、TAM、動機づけ情報管理の理論的枠組み内で知見を位置づける。

提案手法

• 南アジア出身の妊婦と母親を対象とした探索的横断オンライン調査を実施（n=109）。
• 5項目の質問票を用いた混合研究法：閉じた設問1問と自由記述式4問の合計5問。
• 人口統計に関する記述統計とカイ二乗検定を実施。
• 自由記述回答から inductive thematic analysisを適用してテーマを抽出。
• 匿名性を確保し、IPや個人識別情報は収集せず、倫理的配慮を遵守。

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.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 家族構成と居住環境は母親のFacebook育児グループ回避にどう影響するか。
• RQ2 RQ2: LLMベースツールの機能的・心理的提供機能は、ヘルプシーキングをより安全・快適に感じさせるのにどう寄与するか。
• RQ3 RQ3: 社会メディアプラットフォームでの匿名性とLLMベースツールのプライバシーを、敏感な育児問題の議論において母親はどう区別しているか。

主な発見

• 41.3%の参加者（n=45）は、LLMsを選ぶためにFacebook育児グループを積極的に回避していた。
• 居住国が国外在住よりFacebookグループを避ける傾向があり、有意差が見られた（χ2(2, N=109)=9.23, p=0.01, Cramér’s V=0.291）。
• 共同/広範な家族構成の参加者は核家族の参加者よりFacebookグループを避ける傾向が強かった（χ2(2, N=109)=12.003, p=0.002, Cramér’s V=0.332）。
• 定性的テーマとして、Facebookグループでの社会的判断や露出の予想；非判断的でプライベートな空間としてのLLMs；LLMsが応答性と構造化されたサポートを提供する点が挙げられた。
• 自由回答は、プライバシー、非判断的な対話、即時性、LLMsの信頼性の認識が採用の要因として浮かび上がった。

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