@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241734,
 author = {山本, 祐輔},
 issue = {3},
 month = {Dec},
 note = {本研究では，批判的な情報探索を促進するためのチャットボットの回答戦略を提案する．この回答戦略は，ドラマ等で用いられる，物語の結末を明示せずに終わらせ，次に何が起こるのかについて読者の好奇心を刺激する「クリフハンガー効果」技法から着想を得ている．一般的なチャットボットは，ユーザーの質問に対して適切で包括的な回答を提供する．それに対して，我々の提案する戦略を用いたチャットボットは，ユーザーの興味を引き起こす可能性のあるヒントで回答を締めくくる．この回答戦略は，人間が自ら始めた未完了のタスクを完了したいと強く思う心理現象に関連しており，ユーザーの批判的な意思決定に向けた探求心を刺激することを目的としている．提案回答戦略の効果を示すために，300人の参加者を対象としたオンラインユーザ実験を実施した．実験の結果，示唆的チャットボットのユーザーがボットに対してより多くの質問をし，長時間の意思決定や情報探索行動に従事し，さまざまな観点から自分の意見を形成する傾向があることを明らかにした．},
 title = {批判的な情報探索促進に向けた対話的生成AIの回答戦略の検討},
 year = {2024}
}