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AIDB Daily Papers

FoMO(取り残されることへの恐れ)をLLMチャットボットで支援する初期デザイン探求「Moodie」

原題: Moodie: An Early-Stage Design Exploration for Supporting Fear of Missing Out with LLM-based Chatbots
著者: Hsin-Yu Tsai, Jingxian Liao, Fu-Yin Cherng, Tzu-Hsiang Huang
公開日: 2026-06-05 | 分野: AI cs.HC AIエージェント HCI AI支援 AI評価

※ 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

  • ソーシャルメディア過多によるFoMO(取り残されることへの恐れ)に対し、感情調整とFoMO軽減を目的としたLLMチャットボット「Moodie」を開発した。
  • FoMOを持つ個人のニーズを理解するための形成的研究と、既存のチャットボットとの比較評価を通じて、その重要性と新規性を示した。
  • MoodieはFoMOを同程度軽減しつつ、ベースラインチャットボットよりも高いエンゲージメントと社会的つながりをもたらす結果となった。

Abstract

The excessive use of social media has led to the challenge known as Fear of Missing Out (FoMO). Existing studies fail to provide accessible, interactive tools that focus on the emotional and cognitive aspects of FoMO. This work presents Moodie, a chatbot designed using Large Language Models to support emotion regulation and reduce FoMO. We conducted a formative study to understand the needs of individuals with FoMO and developed Moodie. Then, we conducted a preliminary evaluative study (N=21) to observe how participants interact with Moodie and a baseline chatbot (GPT-4o) over one week. The results show that while both Moodie and a baseline chatbot reduced FoMO to a similar extent, Moodie resulted in greater engagement and social connection. This finding raises interesting questions about the advantages of purpose-built chatbots compared to general-purpose models for mental health support. Future research will include chat log analysis, prototype refinements, and longitudinal evaluations.

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