Need to Belong, Privacy Concerns and Self-disclosure in Chatbot Artificial Intelligence Interaction

Abstract

The purpose of this study is to investigate what brings individuals to self-disclose in the context of an artificial intelligent (AI) chatbot interaction and what outcomes of such interaction would be, specifically if any differences exist when individuals think they are interacting with a human or an AI on the levels of emotional and factual disclosure. To achieve this, the research questions are as follows: RQ 1. What are the effects of perceived humanness on self-disclosure, social presence and intimacy? RQ 2. How does the user’s level of need to belong affect self-disclosure, social presence and intimacy? H2: There is a positive relationship between individual’s level of need to belong and the levels of self-disclosure, social presence and intimacy respectively. RQ 3. Are there interaction effects between individual’s levels of need to belong and perceived humanness on self-disclosure, social presence and intimacy? RQ 4. Does the effect of privacy concerns moderate the interaction of perceived humanness and need to belong on self-disclosure, social presence and intimacy? For the study, a 2 (need to belong: high vs. low) x 2 (perceived humanness: AI chatbot or human) x 2 (privacy concerns: high vs low) experimental designed was employed. Participants were randomly assigned to either the conversation “with AI Chatbot” or “with human” condition. Both conditions had participants engage with their interlocutor with emotional and factual questions during their interaction. Results showed that there was no major difference in the interaction when individuals believed they were interacting with an AI or a human. The study also explained how the need to belong of individuals affected individuals’ interaction with an artificial agent. As significant interactions are created when individuals ‘affectively bond’ with one another, this study showed that individuals with higher need to belong had the tendency to develop a deeper form of interaction with an artificial agent, while others didn’t. Feelings of social presence and intimacy were also measured in the interaction and, as well showed that there were no significant differences between AI and Human perceived partner. In the search of a possible moderating effect on individual’s behaviors, the effect of privacy concerns was studied, and results showed that the moderating effect on individual’s self-disclosing behaviors were not overall not conclusive, with one specific exception.;본 연구의 목적은 인공 지능 (AI) 챗봇 상호작용의 맥락에서 개인 사용자들이 자기 공개 얼마나 할 것과 그 상호 작용의 결과가 무엇인지, 특히 사용자들이 인간과 상호작용한다고 생각할 때 어떤 차이가 있는지를 조사하는 것이다. 또는 정서적 및 사실적 공개의 수준이 조사 할 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 구체적인 연구 문제 및 가설은 다음과 같다. RQ 1. 자기 공개, 사회적 실재감, 친밀감에 대한 인식 된 인간성의 효과는 무엇인가? RQ 2. 사용자의 소속감 수준은 자기 공개, 사회적 실재감 및 친밀감에 어떤 영향을 줍니까? H2. 사용자들의 소속감 수준과 자기 공개, 사회적 실재감 및 친밀감의 수준 사이에는 긍정적 인 관계가 있습니다. RQ 3. 사용자의 소속감 수준과 인식 된 인간성의 효과를 자기 공개, 사회적 실재감 및 친밀감에 상호작용 효과가 있습니까? RQ 4. 개인 정보 보호 문제의 영향은 인식 된 인간성과소속감 수준을 자기 공개, 사회적 존재감 및 친밀감에 속할 상호작용을 완화 시키는가? 본 연구를 위하여 2 (소속감: 높은 vs 낮은) x 2 (인지 된 인간성 : AI chatbot 또는 human) x 2 (개인 정보 보호 문제 : 높은 수준과 낮은 수준) 실험 설계가 하였습니다. 참가자는 "AI Chatbot"또는 "인간과 함께"대화에 임의로 할당되었습니다. 두 조건 모두 참가자들이 상호 작용을 하는 동안 상대방과 대화하고 감정적이고 사실적인 질문을 하게 되었습니다. 본 연구의 결과는 개인이 AI 또는 인간과 상호작용하고 있다고 믿었을 때 상호작용에 큰 차이가 없음을 보여주었습니다. 본 연구는 또한 개인의 소속감이 인공지능과의 상호작용에 어떻게 영향을 미치는지 설명했다. 개인이 서로 정서적으로 결합 할 때 중요한 상호작용이 만들어지기 때문에, 본 연구는 더 높은 소속감을 가진 사용자들은 인공지능 에이전트와 더 깊은 상호작용을 발전시키는 경향이 있음을 보여 주었다. 사회적 실재감과 친밀감에 대한 감정 또한 상호작용에서 측정되었으며 AI와 사람이 인식하는 파트너 간에 유의미한 차이가 없음을 보여주었습니다. 개인의 행동에 대한 조정 효과를 탐색 할 때 사생활 침해의 영향을 연구 한 결과, 한 가지 예외를 제외하고는 개인의 자기 누설 행동에 대한 조정 효과가 전반적으로 결정적이지는 않다는 결과가 나타났습니다.