[论文解读] Characteristics of ChatGPT users from Germany: implications for the digital divide from web tracking data

Celina Kacperski, Denis Bonnay+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 5

一句话总结

本研究基于对1,376名德国互联网用户的网络追踪与调查数据，采用UTAUT-2框架分析了ChatGPT使用模式，识别了采纳与参与度的预测因素。主要发现表明，年轻年龄、更高教育水平、政治参与度以及认知特质（如认知需求）均促进ChatGPT使用，而全职工作和子女数量较多则构成障碍，凸显了生成式人工智能获取中的新型数字鸿沟维度。

ABSTRACT

A major challenge of our time is reducing disparities in access to and effective use of digital technologies, with recent discussions highlighting the role of AI in exacerbating the digital divide. We examine user characteristics that predict usage of the AI-powered conversational agent ChatGPT. We combine behavioral and survey data in a web tracked sample of N = 1376 German citizens to investigate differences in ChatGPT activity (usage, visits, and adoption) during the first 11 months from the launch of the service (November 30, 2022). Guided by a model of technology acceptance (UTAUT-2), we examine the role of socio-demographics commonly associated with the digital divide in ChatGPT activity and explore further socio-political attributes identified via stability selection in Lasso regressions. We confirm that lower age and higher education affect ChatGPT usage, but do not find that gender or income do. We find full-time employment and more children to be barriers to ChatGPT activity. Using a variety of social media was positively associated with ChatGPT activity. In terms of political variables, political knowledge and political self-efficacy as well as some political behaviors such as voting, debating political issues online and offline and political action online were all associated with ChatGPT activity, with online political debating and political self-efficacy negatively so. Finally, need for cognition and communication skills such as writing, attending meetings, or giving presentations, were also associated with ChatGPT engagement, though chairing/organizing meetings was negatively associated. Our research informs efforts to address digital disparities and promote digital literacy among underserved populations by presenting implications, recommendations, and discussions on ethical and social issues of our findings.

研究动机与目标

• 调查影响德国ChatGPT采纳与使用情况的社会人口学与社会政治因素。
• 评估传统数字鸿沟因素（年龄、教育水平、收入、性别）与生成式AI参与度之间的关联。
• 探讨政治知识、自我效能感与沟通行为等非传统预测因素如何塑造AI使用模式。
• 识别超越传统数字接入差异的ChatGPT使用障碍，包括就业状态与家庭结构因素。
• 通过识别新兴AI技术中的服务不足群体，为数字公平政策提供依据。

提出的方法

• 结合N = 1,376名德国成年人的网络行为追踪数据（访问次数、会话时长、采纳时间）与调查反馈。
• 采用UTAUT-2模型，构建社会人口学与心理预测因素对技术采纳的影响框架。
• 在Lasso回归中使用稳定性选择法，从大量潜在变量中识别出ChatGPT活动的稳健预测因子。
• 追踪自2022年11月30日发布以来长达11个月的ChatGPT使用情况（2022年11月30日至2023年10月31日），评估长期参与度。
• 将使用行为划分为三个维度：采纳（首次访问）、访问频率（访问次数）与活动水平（参与程度）。
• 控制混杂变量，并检验社会人口学与行为预测因子之间的交互效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些社会人口学因素可预测德国互联网用户对ChatGPT的采纳与使用频率？
• RQ2 政治知识、政治自我效能感与政治行为如何与ChatGPT参与度相关联？
• RQ3 认知特质（如认知需求）与沟通技能在多大程度上影响ChatGPT使用？
• RQ4 在本研究语境下，传统数字鸿沟因素（如收入与性别）是否显著预测ChatGPT使用？
• RQ5 除传统数字接入差异外，非传统障碍（如全职工作或育儿责任）在多大程度上影响生成式AI的获取与使用？

主要发现

• 年轻年龄与更高教育水平是ChatGPT采纳与使用频率的显著正向预测因子。
• 全职工作与子女数量较多与ChatGPT活动减少相关，表明工作与家庭责任构成使用障碍。
• 政治自我效能感与在线政治辩论行为与ChatGPT使用负相关，提示数字参与中可能存在权衡取舍。
• 使用多个社交媒体平台与更高的ChatGPT参与度正相关，表明跨平台数字素养是使用促进因素。
• 认知需求以及写作、参加会议或发表演讲的技能与ChatGPT使用正相关，凸显认知与沟通能力是关键推动因素。
• 主持或组织会议与ChatGPT使用负相关，可能反映基于角色的时间约束或不同的数字行为模式。