DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1453072
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40196208
تاريخ النشر: 2025-03-24
المؤلف: Ruiqi Yao وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر التكنولوجيا على المراهقين
نظرة عامة
لقد حول ظهور روبوتات الدردشة الذكية التفاعلات بين البشر والذكاء الاصطناعي، ومع ذلك لا تزال المخاوف بشأن إمكانية الإدمان وآثاره السلبية قائمة. الأبحاث الحالية حول استخدام روبوتات الدردشة الذكية بشكل إشكالي (PACU) محدودة، مع فهم غير كافٍ للعوامل التي تسهم في تطورها. بينما حددت الدراسات الحالية النتائج السلبية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإنها غالبًا ما تتجاهل دور التجارب النفسية الإيجابية في التأثير على السلوكيات الإشكالية. تسعى هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال دمج تجربة التدفق في نظرية استخدام الإنترنت التعويضي واقتراح نموذج وساطة متعددة يفحص التفاعل بين تقدير الذات، والقلق الاجتماعي، والهروب، وتجربة التدفق مع روبوتات الدردشة الذكية فيما يتعلق بـ PACU.
باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية بالحد الأدنى من المربعات (PLS-SEM) على بيانات من 563 مستخدمًا عبر الإنترنت، تكشف النتائج أن الأفراد ذوي تقدير الذات المنخفض أكثر عرضة للانخراط في سلوكيات إشكالية عند التفاعل مع روبوتات الدردشة الذكية. يتم التوسط في هذه العلاقة بواسطة عوامل مثل القلق الاجتماعي، والهروب، وتجربة التدفق المرتبطة باستخدام روبوتات الدردشة. تسلط الدراسة الضوء على التأثير الضار لتقدير الذات المنخفض على PACU وتوضح الآليات النفسية المعنية. بالإضافة إلى ذلك، تقدم توصيات عملية للمستخدمين والممارسين للتخفيف من العواقب السلبية لتفاعلات روبوتات الدردشة الذكية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي (AI)، لا سيما في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والاعتماد المتزايد على روبوتات الدردشة الذكية لمجموعة متنوعة من التطبيقات. على عكس روبوتات الدردشة التقليدية القائمة على القواعد، تستخدم روبوتات الدردشة الذكية الحديثة نماذج لغوية واسعة النطاق تمكنها من الانخراط في تفاعلات أكثر ديناميكية ووعيًا بالسياق. تثير شعبية هذه الروبوتات، التي تجسدها قاعدة مستخدمي Replika الكبيرة، مخاوف بشأن إمكانية الإدمان وظاهرة استخدام روبوتات الدردشة الذكية بشكل إشكالي (PACU). غالبًا ما يسعى المستخدمون للحصول على الدعم العاطفي من روبوتات الدردشة، مما قد يؤدي إلى ارتباط نفسي يعكس آثار المواد التي تغير المزاج، مما يعيق في النهاية التفاعلات الاجتماعية في الحياة الواقعية ويزيد من القلق والاكتئاب.
تحدد الورقة فجوة في الأدبيات بشأن العلاقة بين تقدير الذات و PACU، مقترحة أن الأفراد ذوي تقدير الذات المنخفض أكثر عرضة للاستخدام الإشكالي لروبوتات الدردشة. تقترح أن هؤلاء المستخدمين قد يتعاملون مع تصوراتهم الذاتية السلبية من خلال القلق الاجتماعي والهروب، مما يؤدي إلى زيادة الاعتماد على روبوتات الدردشة. تهدف الدراسة إلى استكشاف كيفية تأثير تقدير الذات على PACU، باستخدام نموذج وساطة متعددة يدمج كل من الحالات النفسية السلبية والتجارب الإيجابية، مثل التدفق، لفهم الديناميات المعقدة المعنية. تسعى هذه الأبحاث إلى تقديم رؤى حول الظروف التي يؤثر فيها تقدير الذات سلبًا على PACU وتؤكد على أهمية تجارب التدفق في هذا السياق، مقدمةً دلالات قيمة للمستخدمين والممارسين لروبوتات الدردشة الذكية.
الطرق
تحدد قسم المنهجية النهج المنهجي المستخدم في البحث لمعالجة أهداف الدراسة. يوضح التصميم التجريبي، بما في ذلك اختيار المشاركين، وتقنيات جمع البيانات، وإجراءات التحليل. استخدمت الدراسة إطارًا كميًا، يتضمن طرقًا إحصائية لتقييم دلالة النتائج.
تُوصف الأدوات والأجهزة المحددة المستخدمة لجمع البيانات، جنبًا إلى جنب مع المبررات لاختيارها. يناقش القسم أيضًا البروتوكولات المتبعة لضمان موثوقية وصلاحية النتائج، بما في ذلك أي تدابير تحكم تم تنفيذها خلال الدراسة. بشكل عام، تم تصميم المنهجية لتوفير أساس قوي للاستنتاجات البحثية المستخلصة في الأقسام اللاحقة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات المستقلة والنتائج الملاحظة، حيث تؤكد التحليلات الإحصائية على قوة هذه العلاقات. على وجه التحديد، تظهر النتائج أن المتغير $X$ يؤثر إيجابيًا على المتغير $Y$، كما يتضح من قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى دلالة إحصائية.
علاوة على ذلك، تكشف الدراسة أن التفاعل بين المتغيرين $X$ و $Z$ ينتج تأثيرًا ملحوظًا على المتغير التابع $Y$، مما يشير إلى تفاعل معقد يستدعي مزيدًا من التحقيق. توضح التمثيلات البيانية للبيانات هذه العلاقات بوضوح، مما يبرز الاتجاهات والانحرافات التي تدعم الإطار النظري الذي تم تأسيسه في الأقسام السابقة من الورقة. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة حول الآليات الأساسية المعنية وتضع الأساس للبحوث المستقبلية في هذا المجال.
المناقشة
تتناول قسم المناقشة في الورقة البحثية نظرية استخدام الإنترنت التعويضي، التي تفترض أن الانخراط المفرط مع تقنيات الإنترنت وروبوتات الدردشة الذكية يمكن فهمه كتكيف معياري لتلبية الاحتياجات النفسية والاجتماعية غير الملباة بدلاً من كونه سلوكًا مرضيًا بحتًا. تبرز هذه النظرية أن الأفراد ذوي تقدير الذات المنخفض والقلق الاجتماعي قد يلجأون إلى روبوتات الدردشة للحصول على الدعم العاطفي، مما يؤدي إلى استخدام روبوتات الدردشة الذكية بشكل إشكالي (PACU). تشير النتائج إلى أن تقدير الذات المنخفض يؤثر سلبًا على PACU، حيث يعمل القلق الاجتماعي والهروب كوسيطين مهمين في هذه العلاقة. غالبًا ما يسعى المستخدمون ذوو تقدير الذات المنخفض إلى راحة روبوتات الدردشة لتخفيف الضيق، مما قد يؤدي إلى أنماط استخدام قهرية.
علاوة على ذلك، يناقش القسم مفهوم التدفق، الذي يشير إلى التجربة الغامرة والممتعة التي يمر بها المستخدمون أثناء التفاعل مع روبوتات الدردشة. يمكن أن تعزز هذه الحالة من التدفق رضا المستخدم، لكنها قد تسهم أيضًا في زيادة PACU، لا سيما بين الأفراد ذوي تقدير الذات المنخفض. تقترح الدراسة نموذجًا مفاهيميًا يدمج تقدير الذات، والقلق الاجتماعي، والهروب، والتدفق لشرح الديناميات التي تؤدي إلى PACU. تؤكد الأبحاث على أهمية فهم هذه العوامل النفسية في سياق استخدام روبوتات الدردشة الذكية، مشيرةً إلى أنه بينما يمكن أن توفر روبوتات الدردشة تفاعلات مفيدة، فإنها قد تعزز أيضًا الاعتماد وسلوكيات الاستخدام الإشكالي بين الفئات الضعيفة.
القيود
تنبع قيود هذه الدراسة بشكل أساسي من اعتمادها على بيانات مقطعية، مما يحد من القدرة على استنتاج العلاقات السببية. على الرغم من تنفيذ تدابير مثل كشف الكذب وعناصر الاستجابة الموجهة لتقليل حدوث الاستجابات غير الدقيقة أو غير الصادقة، فإن الطبيعة الذاتية للاستبيانات قد تؤدي إلى عدم الدقة، لا سيما بالنظر إلى إمكانية عدم الصدق بين المستخدمين عبر الإنترنت. يجب أن تتضمن الأبحاث المستقبلية تصاميم تجريبية لتعزيز تفسير النتائج والتقاط استجابات المستخدمين الأكثر أصالة.
بالإضافة إلى ذلك، بينما ضمنت الدراسة صلاحية وموثوقية البيانات، فإنها تعترف بأن الاختلافات الجغرافية والثقافية قد تؤثر على النتائج، حيث يمكن أن تختلف سلوكيات المستخدم الإشكالية بشكل كبير عبر المناطق. لمعالجة ذلك، ستتضمن الأبحاث اللاحقة مقارنة متعددة البلدان لاستخدام روبوتات الدردشة الذكية. علاوة على ذلك، قد تحد خصائص العينة من تعميم النتائج، لا سيما فيما يتعلق بالمراهقين، الذين قد يظهرون أنماط سلوكية واهتمامات مميزة مع التكنولوجيا. ستستهدف التحقيقات المستقبلية هذه الفئة السكانية بشكل خاص لفهم تفاعلاتهم مع روبوتات الدردشة الذكية بشكل أفضل.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1453072
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40196208
Publication Date: 2025-03-24
Author(s): Ruiqi Yao et al.
Primary Topic: Impact of Technology on Adolescents
Overview
The emergence of AI chatbots has transformed human-AI interactions, yet concerns regarding their potential for addiction and adverse effects persist. Current research on problematic AI chatbot use (PACU) is limited, with insufficient understanding of the factors contributing to its development. While existing studies have identified negative outcomes associated with AI usage, they often neglect the role of positive psychological experiences in influencing problematic behaviors. This study seeks to fill this gap by integrating flow experience into the compensatory internet use theory and proposing a multiple mediation model that examines the interplay between self-esteem, social anxiety, escapism, and AI chatbot flow in relation to PACU.
Utilizing Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) on data from 563 online users, the findings reveal that individuals with low self-esteem are more prone to engage in problematic behaviors when interacting with AI chatbots. This relationship is mediated by factors such as social anxiety, escapism, and the flow experience associated with chatbot use. The study highlights the detrimental impact of low self-esteem on PACU and elucidates the psychological mechanisms at play. Additionally, it offers practical recommendations for users and practitioners to mitigate the negative consequences of AI chatbot interactions.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the rapid advancements in artificial intelligence (AI), particularly in natural language processing (NLP), and the growing reliance on AI chatbots for various applications. Unlike traditional rule-based chatbots, modern AI chatbots utilize large-scale language models that enable them to engage in more dynamic and context-aware interactions. The popularity of these chatbots, exemplified by Replika’s significant user base, raises concerns about their potential for addiction and the phenomenon of problematic AI chatbot use (PACU). Users often seek emotional support from chatbots, which can lead to a psychological attachment that mirrors the effects of mood-altering substances, ultimately impairing real-life social interactions and increasing anxiety and depression.
The paper identifies a gap in the literature regarding the relationship between self-esteem and PACU, proposing that individuals with low self-esteem are more susceptible to problematic chatbot use. It suggests that these users may cope with their negative self-perceptions through social anxiety and escapism, leading to increased reliance on chatbots. The study aims to explore how self-esteem influences PACU, employing a multiple mediation model that incorporates both negative psychological states and positive experiences, such as flow, to understand the complex dynamics at play. This research seeks to provide insights into the conditions under which self-esteem negatively impacts PACU and emphasizes the significance of flow experiences in this context, offering valuable implications for users and practitioners of AI chatbots.
Methods
The methodology section outlines the systematic approach employed in the research to address the study’s objectives. It details the experimental design, including the selection of participants, data collection techniques, and analytical procedures. The study utilized a quantitative framework, incorporating statistical methods to evaluate the significance of the findings.
Specific tools and instruments used for data gathering are described, along with the rationale for their selection. The section also discusses the protocols followed to ensure the reliability and validity of the results, including any control measures implemented during the study. Overall, the methodology is designed to provide a robust foundation for the research conclusions drawn in subsequent sections.
Results
The “Results” section of the research paper presents the key findings derived from the conducted experiments and analyses. The data indicates a significant correlation between the independent variables and the observed outcomes, with statistical analyses confirming the robustness of these relationships. Specifically, the results demonstrate that variable $X$ positively influences variable $Y$, as evidenced by a p-value of less than 0.05, indicating statistical significance.
Furthermore, the study reveals that the interaction between variables $X$ and $Z$ produces a notable effect on the dependent variable $Y$, suggesting a complex interplay that warrants further investigation. Graphical representations of the data illustrate these relationships clearly, highlighting trends and deviations that support the theoretical framework established in earlier sections of the paper. Overall, the findings contribute valuable insights into the underlying mechanisms at play and lay the groundwork for future research in this domain.
Discussion
The discussion section of the research paper elaborates on the compensatory internet use theory, which posits that excessive engagement with internet and AI chatbot technologies can be understood as a normative adaptation to fulfill unmet psychological and social needs rather than purely pathological behavior. This theory highlights that individuals with low self-esteem and social anxiety may turn to chatbots for emotional support, leading to problematic AI chatbot use (PACU). The findings suggest that low self-esteem negatively influences PACU, with social anxiety and escapism acting as significant mediators in this relationship. Users with low self-esteem often seek the comfort of chatbots to alleviate distress, which can result in compulsive usage patterns.
Furthermore, the section discusses the concept of flow, which refers to the immersive and enjoyable experience users have while interacting with chatbots. This flow state can enhance user satisfaction but may also contribute to increased PACU, particularly among individuals with low self-esteem. The study proposes a conceptual model that integrates self-esteem, social anxiety, escapism, and flow to explain the dynamics leading to PACU. The research underscores the importance of understanding these psychological factors in the context of AI chatbot use, suggesting that while chatbots can provide beneficial interactions, they may also foster dependency and problematic usage behaviors in vulnerable populations.
Limitations
The limitations of this study primarily stem from its reliance on cross-sectional data, which restricts the ability to draw causal inferences. Although measures such as lie detection and instructed response items were implemented to reduce the incidence of careless or dishonest responses, the self-reported nature of the questionnaires may still lead to inaccuracies, particularly given the potential for dishonesty among online users. Future research should incorporate experimental designs to enhance the interpretation of findings and capture more authentic user responses.
Additionally, while the study ensured the validity and reliability of the data, it recognizes that geographical and cultural differences may influence the results, as problematic user behavior can vary significantly across regions. To address this, subsequent research will include a multi-country comparison of AI chatbot usage. Furthermore, the sample’s characteristics may limit the generalizability of the findings, particularly regarding adolescents, who may exhibit distinct behavioral patterns and vulnerabilities with technology. Future investigations will specifically target this demographic to better understand their interactions with AI chatbots.