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AIDB Daily Papers

SpeakSoftly:LLMを活用したリアルタイム介入による親密な関係における非暴力コミュニケーション支援

原題: SpeakSoftly: Scaffolding Nonviolent Communication in Intimate Relationships through LLM-Powered Just-In-Time Interventions
著者: Ka I Chan, Hongbo Lan, Jun Fang, Yuntao Wang, Yuanchun Shi
公開日: 2026-04-07 | 分野: 心理 ヒューマンコンピュータインタラクション 人間とAIの共生 深層学習 自然言語処理 ユーザ コミュニケーション 行動 テキスト LLM 評価 対話 感情 AI デザイン 機械学習 人間 NLP

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、LLMを活用し、カップルのテキストコミュニケーションにおける対立を非暴力コミュニケーション(NVC)に基づいて支援するシステムSpeakSoftlyを開発した。
  • SpeakSoftlyは、NVC-PromptとNVC-Guideという2つの機能により、攻撃的な言葉遣いの検出と修正提案、感情とニーズの分析を行い、自己認識と相手の視点への理解を促進する点が新しい。
  • ユーザー調査の結果、Empathetic Guideモードが行動と認識の両面で変化を促し、Neutral Guideモードは認知負荷が低いため、現実の対立において有効であることが示された。

Abstract

Conflicts are common in text-based communication, particularly in intimate relationships, where misunderstandings can easily escalate into verbal aggression. To address this, we present SpeakSoftly, a system that applies Nonviolent Communication (NVC) principles to scaffold couples' conflict communication through LLM-powered just-in-time interventions. Informed by formative interviews with couples and NVC principles, we designed two core features: NVC-Prompt, which detects verbal aggression and suggests revisions to prevent escalation, and NVC-Guide, which analyzes dialogues to uncover users' feelings and needs, fostering self-awareness and perspective-taking. These features were implemented across three progressive intervention modes, each varying in intervention depth and tone: Basic Reminder, Neutral Guide, and Empathetic Guide. We conducted a mixed-methods user study with 18 couples across simulated and real-life conflict settings to evaluate the effectiveness of each mode. Results showed that Empathetic Guide significantly facilitated both behavioral and cognitive changes, while Neutral Guide was effective only for behavioral changes in simulated conflicts. In real-life conflicts, Neutral Guide showed distinct advantages due to lower cognitive load demands. We discuss the mechanisms behind these findings and propose design implications for in-situ interventions in high-stakes communication contexts.

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