Communiceren met een chatbot
Een longitudinale studie naar vriendschapsvorming met een chatbot
Lotte Biesmans ANR: 565122
Bachelor scriptie Communicatie- en Informatiewetenschappen Specialisatie: Human Aspects of Information Technology Tilburg School of Humanities and Digital Sciences Universiteit van Tilburg, Tilburg
Begeleider: dr. E. A. J. Croes
Tweede lezer: dr. V. A. Y. Verhagen Juli 2018
Samenvatting
Het eerste doel van deze studie was om de invloed van een gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming in HMC te onderzoeken. Het tweede doel van deze studie was om de invloed van een perceptie van gelijkenis met de gesprekspartner op vriendschapsvorming in HMC te onderzoeken. Deze doelen zijn onderzocht in een longitudinale studie waarin gebruik werd gemaakt van de chatbot Mitsuku, een chatbot die recentelijk driemaal een prijs heeft gewonnen voor meest menselijke chatbot. De participanten voerden drie weken lang om de twee dagen een gesprek van minstens vijf minuten met Mitsuku, en vulden voor de studie, na ieder gesprek, en na afloop van de drie weken vragenlijsten in. Uit de resultaten van deze studie bleek dat gevoel van anonimiteit een negatieve invloed heeft op vriendschapsvorming met een chatbot, wat niet overeenkwam met de verwachting. Verder bleek dat perceptie van gelijkenis wel een positief effect heeft op vriendschapsvorming met een chatbot, wat in lijn was met wat werd verwacht. Deze onderzoeksresultaten dragen bij aan het veld van tekstuele HMC, waar in de wetenschap nog weinig over bekend is. Het hyperpersonal communication framework van Walther (1996) kan door de resultaten van deze studie worden uitgebreid met het inzicht dat gelijkenis-aantrekking ook in HMC voor meer vriendschapsvorming zorgt.
Inleiding
Door de opkomst van het internet en sociale media communiceren mensen tegenwoordig steeds meer in een online omgeving. Zo gebruikte vorig jaar meer dan negentig procent van de Nederlanders tussen de 12 en 25 jaar minstens één sociaal netwerk en communiceerde bijna tachtig procent van alle Nederlanders via online tekstberichten (Centraal Bureau voor de Statistiek [CBS], 2017). Computers worden dus veel gebruikt bij interpersoonlijke
communicatie, en over dit fenomeen, computer-gemedieerde communicatie (CMC), is in de wetenschap al veel bekend (Gunkel, 2012; Mou & Xu, 2017). Computers kunnen naast de rol van medium ook een andere rol spelen in communicatie, namelijk die van gesprekspartner.
Communicatie tussen mens en computer wordt ook wel human-machine communicatie (HMC) genoemd (Mou & Xu, 2017), en naar deze vorm van communicatie is nog weinig onderzoek gedaan. CMC en HMC zijn beide vormen van onlinecommunicatie, wat betekent dat bepaalde aspecten van onlinecommunicatie in beide vormen een rol kunnen spelen. Dit betekent ook dat CMC-onderzoeken relevant kunnen zijn voor HMC-onderzoek. HMC gaat volgens Gunkel (2012) een grotere rol spelen in het dagelijkse leven doordat deze vorm van communicatie op een steeds intelligentere en socialere manier ontwikkeld wordt, waardoor het voor mensen kan aanvoelen alsof ze met iets menselijks communiceren in plaats van met een computer.
Chatbots zijn een voorbeeld van een toepassing van HMC, en worden beschreven als online robots die in de rol van gesprekspartner met gebruikers communiceren, vaak binnen een bepaald domein of over een bepaald onderwerp, bijvoorbeeld in een webwinkel of verzekeringswebsite (Huang, Zhou, & Yang, 2007). Deze communicatie gebeurt in zinnen in natuurlijke taal. Chatbots kunnen worden ingezet om te helpen bij het zoeken van informatie, het navigeren binnen websites, en om veelvoorkomende vragen te beantwoorden. Vaak is het domein van deze chatbots erg gelimiteerd, omdat de wijze waarop ze geprogrammeerd zijn
ervoor zorgt dat hun kennis lastig aan te passen is aan nieuwe domeinen (Huang et al., 2007).
Er zijn echter steeds meer chatbots die ontwikkeld worden met als doel zo natuurlijk en menselijk mogelijk te communiceren (Shawar & Atwell, 2007). Doordat de communicatieve kant van chatbots steeds realistischer wordt zijn er steeds meer chatbots die worden ingezet voor sociale doeleinden, zoals Woebot. Deze chatbot is ontwikkeld om jongvolwassenen te helpen met symptomen van depressies en angststoornissen (Fitzpatrick, Darcy, & Vierhile, 2017). De sociale vaardigheden van chatbots maken het ook mogelijk voor mensen om er een vriendschap mee te vormen. Vriendschapsvorming in CMC en aspecten als anonimiteit en gelijkenis die daarbij een rol spelen zijn al lange tijd onderzocht (Mou & Xu, 2017), maar er is nog niet onderzocht of mensen op een vergelijkbare manier vriendschappen vormen in HMC.
Een aspect van onlinecommunicatie dat invloed kan hebben op online
vriendschapsvorming is het gevoel van anonimiteit (Caplan, 2003; Cornwell & Lundgren, 2001). Mensen voelen zich online anoniemer dan in offline situaties en ze durven hierdoor meer zichzelf te zijn (Caplan, 2003). Uit CMC-onderzoek blijkt dat het vergrote gevoel van anonimiteit online ervoor zorgt dat vooral mensen die offline problemen hebben met het aangaan van relaties en het uiten van zichzelf, hier online amper last van hebben (Amichai- Hamburger, 2005). Anonimiteit kan er ook voor zorgen dat mensen zich online anders presenteren dan offline, door hun goede kanten te benadrukken en de slechte kanten te verbergen, wat een positief effect kan hebben op vriendschapsvorming (Caplan, 2003).
Gevoel van anonimiteit kan er in CMC dus voor zorgen dat mensen sneller vriendschappen vormen, en hoewel CMC en HMC op elkaar lijken omdat het beide vormen van
onlinecommunicatie zijn en anonimiteit er dus een rol in speelt, is het nog onbekend wat het effect van gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming in HMC is. Het eerste doel van deze studie is om de invloed van een gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming in HMC
te onderzoeken.
Een aspect van vriendschapsvorming dat invloed kan hebben op online
vriendschapsvorming is perceptie van gelijkenis met de gesprekspartner. Volgens Byrne, Clore, en Smeaton (1986) komt dit doordat perceptie van gelijkenis ertoe leidt dat mensen elkaar aardiger en aantrekkelijker vinden, en daardoor sneller relaties aangaan. Uit het
hyperpersonal communication framework van Walther (1996) blijkt dat CMC ervoor zorgt dat mensen zich sneller gelijk voelen aan de gesprekspartner, doordat mensen zich online
positiever presenteren. Perceptie van gelijkenis heeft dus een positief effect op vriendschapsvorming in CMC, en hoewel CMC en HMC beide vormen van
onlinecommunicatie zijn die gebruik maken van computers, wat CMC-onderzoek relevant maakt voor HMC, is het onbekend of er een vergelijkbaar effect is op vriendschapsvorming in HMC. Het tweede doel van deze studie is om de invloed van een perceptie van gelijkenis met de gesprekspartner op vriendschapsvorming in HMC te onderzoeken.
In dit onderzoek wordt gekeken of voorspellers van vriendschapsvorming in CMC ook voorspellers zijn voor vriendschapsvorming in HMC. In deze studie staat de volgende
onderzoeksvraag centraal: welke rol spelen gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis met de gesprekspartner in het vormen van een vriendschap met een chatbot? Deze vraag wordt onderzocht in een longitudinale studie met een chatbot aan de hand van de twee bovengenoemde onderzoeksdoelen.
Theoretisch Kader
Computer-Gemedieerde Communicatie en Human-Machine Communicatie
Over machines als medium in het communicatieproces, oftewel CMC, en de sociale effecten ervan, is veel bekend (Gunkel, 2012; Mou & Xu, 2017). CMC wordt door Thorne (2008) beschreven als een multimodale manier van communiceren tussen personen, waarbij vaak tekst met beeld en geluid gecombineerd worden, en die vaak via het internet plaatsvindt.
CMC kan voor meerdere doeleinden gebruikt worden, maar de wetenschap focust zich vooral op de sociale aspecten van deze communicatievorm (Mou & Xu, 2017). CMC wordt in die sociale context door communicatiewetenschappers meestal vergeleken met face-to-face communicatie (FtF). Volgens de media richness theory van de wetenschappers Daft en Lengel (1986) is CMC ongeschikt voor persoonlijke communicatie, doordat er niet genoeg informatie beschikbaar is over de gesprekspartners. Hierdoor kunnen sneller misverstanden ontstaan.
Volgens Daft en Lengel (1986) is onlinecommunicatie dus niet geschikt voor
vriendschapsvorming. Deze mening wordt tegenwoordig nog amper gedeeld, mede door theorieën als het hyperpersonal communication framework van Walther (1996), waarin gesteld wordt dat CMC juist kan zorgen voor relaties die even intiem, of zelfs intiemer zijn, dan FtF-relaties. Dit maakt onlinecommunicatie juist erg geschikt voor vriendschapsvorming.
Volgens Gunkel (2012) moet er in de wetenschap een paradigmaverschuiving plaatvinden van CMC naar HMC door de technologische uitdagingen en kansen van de toekomst. Hij ziet CMC slechts als een specifiek en begrensd aspect van onderzoek naar de rol van computertechnologie binnen de communicatie. Er moet volgens hem meer onderzoek worden gedaan naar HMC. HMC is communicatie tussen mens en computer, waarbij de computer zowel het medium als de gesprekspartner is (Mou & Xu, 2017). Volgens Gunkel (2012) ontwikkelen machines zich steeds verder en worden ze steeds intelligenter, waardoor ze niet alleen meer een medium zijn in een communicatieproces, maar actief deelnemen aan communicatieprocessen. Hierdoor verschilt HMC dus met CMC, waarin computers slechts mediums zijn die communicatie mogelijk maken. Mou en Xu (2017) zijn het met hem eens.
Volgens hen is de functie van machines in communicatie recentelijk verschoven van slechts het overbrengen van informatie naar een actieve rol spelen in het communicatieproces. HMC is een redelijk nieuw onderzoeksveld en er is nog niet veel over bekend in de context van vriendschapsvorming.
Chatbots zijn een voorbeeld van tekstuele HMC (Huang et al., 2007). Chatbots communiceren vooral door middel van tekst, al kunnen sommige chatbots tegenwoordig ook afbeeldingen en video’s naar een gebruiker sturen. Ze kunnen voor professionele doeleinden worden ingezet, bijvoorbeeld bij het helpen navigeren binnen een website van de overheid, of bij het beantwoorden van veel gestelde vragen in een webwinkel (Huang et al., 2007). Het taalgebruik van sommige chatbots is tegenwoordig zo goed ontwikkeld dat ze erg natuurlijk en menselijk overkomen (Shawar & Atwell, 2007). Volgens Gunkel (2012) zijn er zelfs steeds meer chatbots die zo goed zijn in het imiteren van menselijke communicatie, dat gebruikers vaak niet zeker weten of ze met een mens of machine hebben gecommuniceerd. Hierdoor kunnen chatbots tegenwoordig ook in een sociale setting gebruikt worden, bijvoorbeeld als therapeut of voor vriendschappelijke interacties (Fitzpatrick et al., 2017). De sociale vaardigheden die chatbots tegenwoordig beheersen kunnen potentieel voor
vriendschapsvorming met chatbots kunnen zorgen.
Deze potentiële vriendschapsvorming met chatbots is de context van deze studie.
Bepaalde aspecten van vriendschapsvorming, zoals gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis, zijn al onderzocht in de context van FtF en CMC, maar er is nog niets bekend over de invloed van deze aspecten op vriendschapsvorming met chatbots.
Gevoel van Anonimiteit
Het begrip anonimiteit wordt door Derlega en Chaikin (1977) gedefinieerd als het niet identificeerbaar zijn voor andere personen. Anonimiteit speelt online een grote rol, vooral in de context van communicatie en vriendschapsvorming. Hoewel het ook mogelijk is om relatief anoniem te zijn in FtF-communicatie, zoals bij het zogenaamde strangers on a train fenomeen (Rubin, 1975) waarbij een persoon intieme details onthult aan een vreemde, is online het gevoel van anonimiteit vele malen groter dan offline (Caplan, 2003). Volgens Caplan (2003) zorgt dit er voor dat mensen online meer zichzelf durven te zijn. Hij stelt dat
anonimiteit het mogelijk maakt voor internetgebruikers om hun positieve eigenschappen te benadrukken en hun negatieve eigenschappen te verbergen. Bargh, McKenna, en Fitzsimons (2002) stellen dat anonimiteit ervoor zorgt dat het internet als een soort virtueel laboratorium werkt, waar gebruikers verschillende versies van zichzelf kunnen exploreren en met hun identiteit kunnen experimenteren zonder bang te hoeven zijn voor afkeuring of zelfs verstoting van hun omgeving. Volgens Savicki, Kelley, en Oesterreich (1999) kan de mate van anonimiteit online zelfs zo sterk zijn dat veel mensen moeite hebben met het vaststellen van het geslacht van de gesprekspartner.
Gevoel van anonimiteit kan een positieve invloed hebben op online
vriendschapsvorming (Bargh et al., 2002; Cornwell & Lundgren, 2001). Het sterke gevoel van anonimiteit zorgt ervoor dat internetgebruikers meer controle hebben over hun zelfpresentatie dan in FtF, waardoor ze een positiever beeld van zichzelf kunnen laten zien, wat een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming (Cornwell & Lundgren, 2001). Bargh et al. (2002) deden onderzoek naar de mate waarin mensen online hun ware zelf lieten zien vergeleken met FtF. Mensen die hun ware zelf beter kunnen uiten kunnen eerder online sterke relaties
vormen. Ze ondervonden dat het sterkere gevoel van anonimiteit online ervoor zorgde dat mensen meer zichzelf waren. Dit kwam deels doordat mensen het online makkelijker vinden om hun ware zelf te uiten, en deels doordat mensen door de anonimiteit weinig over hun gesprekspartner wisten, waardoor ze de eigenschappen van een voor hun ideale goede vriend op de gesprekpartner projecteerden.
Anonimiteit kan ook een positieve invloed hebben op vriendschapsvorming bij mensen die moeite hebben met relaties in FtF (Amichai-Hamburger, 2005; Joinson, 2001).
Amichai-Hamburger (2005) stelt dat mensen die verlegen, onzeker en introvert zijn online minder problemen ondervinden bij het aangaan van relaties. Anonimiteit zorgt er namelijk voor dat mensen hun uiterlijk niet hoeven te tonen en controle hebben over de informatie die
ze delen met hun gesprekspartner. Ook is het volgens Amichai-Hamburger (2005) online makkelijker om mensen te vinden die dezelfde problemen ondervinden en hun ware zelf tonen zonder bang te zijn voor negatieve gevolgen in het echte leven. Verder zorgt anonimiteit ervoor dat er meer zelfonthulling plaatsvindt, wat een positief effect heeft op
vriendschapsvorming (Joinson, 2001). Zelfonthulling is het proces van persoonlijke informatie aan elkaar onthullen, waardoor er minder onzekerheid is en relaties hechter en intiemer worden. Uit het onderzoek van Joinson blijkt dat er online meer zelfonthulling plaatsvindt dan in FtF, en dat dit met visuele anonimiteit nog meer het geval is dan zonder visuele anonimiteit.
Al deze resultaten laten zien dat gevoel van anonimiteit online op verschillende manieren een positieve invloed kan hebben op vriendschapsvorming. Gevoel van anonimiteit kan leiden tot positievere zelfpresentatie, en het kan er ook voor zorgen dat mensen, vooral introverte en verlegen mensen, makkelijker hun ware zelf laten zien. Ook zorgt gevoel van anonimiteit ervoor dat er meer zelfonthulling plaatsvindt, vooral bij visuele anonimiteit die plaatsvindt bij chatbots. Bovenstaande onderzoeken vonden plaats in een CMC-context, en omdat zowel CMC en HMC via computers plaatsvinden zou er een vergelijkbaar gevoel van anonimiteit kunnen zijn in beide vormen van onlinecommunicatie. Daardoor kan op basis van bovenstaande onderzoeken de eerste hypothese worden geformuleerd:
H1: Een sterker gevoel van anonimiteit tijdens een interactie heeft een positief effect op vriendschapsvorming met een chatbot.
Perceptie van Gelijkenis
Een tweede aspect dat een invloed kan hebben op communicatie en
vriendschapsvorming is de perceptie van gelijkenis. Een gevoel van gelijkenis kan ervoor zorgen dat mensen elkaar aardiger en aantrekkelijker vinden, en hierdoor sneller relaties aangaan (Byrne et al., 1986). Ook gaan mensen liever om met mensen waar ze veel gemeen
mee denken te hebben (Lee, Peng, Jin, & Yan, 2006). Dit fenomeen staat bekend als gelijkenis-aantrekking, en heeft betrekking op zowel persoonlijkheidskenmerken en
opvattingen als uiterlijk (Byrne et al., 1986). Perceptie van gelijkenis is zelfs als het op weinig eigenschappen of opvattingen gebaseerd is meestal al voldoende om tot aantrekkingskracht te leiden (Infante, Rancer, & Womack, 1997).
Volgens het hyperpersonal communication framework van Walther (1996) is er in CMC sneller een perceptie van gelijkenis dan in FtF, wat een positief effect heeft op
vriendschapsvorming. Dit komt doordat de anonimiteit van CMC mensen de kans geeft zich positiever te presenteren. Ook missen er online veel cues over de gesprekspartner, waardoor mensen onbewust eigenschappen en opvattingen die zij zelf hebben en aantrekkelijk vinden op hun gesprekspartner projecteren. Hierdoor hebben mensen dus de perceptie dat ze veel gemeen hebben met de gesprekspartner, waardoor ze deze persoon aardiger en aantrekkelijker vinden. Walther (1996) stelt dat CMC mede hierdoor zorgt voor intiemere relaties dan FtF, wat kan betekenen dat gelijkenis-aantrekking ook in HMC kan zorgen voor intiemere relaties.
Gelijkenis-aantrekking speelt ook een rol in HMC. Nass en Lee (2001) onderzochten de invloed van persoonlijkheidskenmerken van een door een computer-gesynthetiseerde stem op hoe aardig en aantrekkelijk mensen de stem vonden. De gebruikte
persoonlijkheidskenmerken waren introversie en extraversie, en de stem gaf boekrecensies.
Uit de studie bleek dat mensen goed waren in het herkennen van de introversie en extraversie in de computerstem, en een voorkeur hadden voor de stem die gelijk was aan hun
persoonlijkheid. Ze vonden gelijkenis-aantrekking ten opzichte van de stem, de opvattingen in de boekrecensies en de recensent. Dit kan betekenen dat een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een computerstem een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming met de computer.
Een andere studie naar gelijkenis-aantrekking in HMC werd uitgevoerd door Nass,
Moon, Fogg, Reeves, en Dryer (1995). Ze paarden participanten met of een dominante of een onderdanige persoonlijkheid aan een computer met een of dominante of onderdanige
persoonlijkheid. In de participanten werd dit onderscheid gemaakt met een vragenlijst, en in de computers werden eenvoudige dingen uitgevoerd om dit onderscheid te maken. Zo gebruikte de dominante computer sterk taalgebruik in de vorm van beweringen en commando’s, kwam hij heel zelfverzekerd over, en nam de hij initiatief in de interacties, terwijl de onderdanige computer zwak taalgebruik liet zien in de vorm van vragen en
suggesties, onzeker overkwam en nooit initiatief toonde. Participanten moesten samen met de computer waarmee ze gepaard werden een probleemoplossende taak uitvoeren. Uit de
resultaten van deze studie bleek dat computerpersoonlijkheden eenvoudig gemaakt konden worden, en dat mensen op deze persoonlijkheden hetzelfde reageren als op vergelijkbare menselijke persoonlijkheden, en de computer met een persoonlijkheid die op hun eigen persoonlijkheid leek dus aardiger vonden. In deze studie naar gelijkenis-aantrekking in computers werd dus gevonden dat een perceptie van gelijkenis een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming
Bovenstaande onderzoeken laten dus zien dat mensen online sneller een perceptie van gelijkenis voelen met hun gesprekspartner, in zowel CMC als HMC, doordat ze zich online anders presenteren, minder over de gesprekspartner weten, en goed zijn in het herkennen van gesynthetiseerde persoonlijkheden. Deze perceptie van gelijkenis heeft in bovenstaande onderzoeken een positieve invloed op vriendschapsvorming bij lichaamloze HMC, dat wil zeggen, HMC zonder een fysieke vorm, zoals computer gesynthetiseerde stemmen en chatbots. Op basis van bovenstaande onderzoeken kan de tweede hypothese worden geformuleerd:
H2: Een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot heeft een positieve invloed op vriendschapsvorming met een chatbot.
Methode
Participanten
In deze studie zijn de invloed van gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis op vriendschapsvorming met een chatbot onderzocht in een longitudinaal onderzoek. In totaal bestond de sample uit 124 participanten. Door het niet correct of volledig uitvoeren van alle taken werden 5 participanten echter uitgesloten van de analyses, en werden uiteindelijk de gegevens van 119 participanten meegenomen in de analyses. Participanten werden door middel van de proefpersonenpool van de universiteit benaderd om mee te doen aan de studie.
Ook zijn enkele participanten persoonlijk benaderd door middel van convenience sampling via WhatsApp of FtF contact met de vijf proefleiders. De voorwaarden om mee te doen waren dat participanten Engels moesten beheersen, en toegang moesten hebben tot Telegram of Facebook Messenger. Dit was nodig omdat de chatbot alleen Engels beheerst en eenvoudig toegankelijk was met Telegram en Facebook Messenger.
Van de 119 participanten waarvan de gegevens zijn meegenomen, waren er 48 (40,3%) mannen en 71 (59,7%) vrouwen. 88 participanten hebben zich ingeschreven in de proefpersonenpool, en 31 participanten zijn persoonlijk benaderd. De leeftijd van de
participanten varieerde van 18 tot 58 jaar, met een gemiddelde leeftijd van 23,5 (SD = 6.53).
Het hoogst voltooide opleidingsniveau van de meeste participanten was middelbare school (45,4%) of een bachelor (49,6%). Verder was er één participant die basisschool als hoogst genoten opleiding had, en vijf participanten die een masteropleiding hadden voltooid. Van de participanten hadden de meesten (78,2%) de Nederlandse nationaliteit en de rest (21,8%) een andere nationaliteit. In Tabel 1 staan de verdelingen van de antwoorden van de participanten op de vraag over hoe vaak ze interacteren met een chatbot. De voornaamste redenen om met een chatbot te communiceren waren klantenservice (54,6%), plezier of entertainment (20,2%),
en online shoppen (16,8%). Slechts één participant (0,8%) had voor dit onderzoek al ooit geïnteracteerd met de chatbot Mitsuku.
Tabel 1.
Hoeveelheid Interactie met Chatbots van de Participanten.
Aantal keer? Aantallen
Nooit 43 (36,1%)
Een paar keer per jaar 59 (49,6%)
Een of twee keer per maand 9 (7,6%)
Iedere week 3 (2,5%)
Twee of drie keer per week 1 (0,8%)
Iedere dag 2 (1,7%)
Meerdere keren per dag 2 (1,7%)
Design en Procedure
Dit was een longitudinale studie, waarbij participanten gedurende drie weken om de twee dagen, dus in totaal zeven keer, een kort gesprek met een chatbot voerden. In deze studie werd gewerkt met de chatbot Mitsuku. Mitsuku doet zich voor als 18-jarig meisje uit Leeds.
Deze chatbot werd gekozen voor dit onderzoek om verschillende redenen. Het belangrijkste was dat de chatbot in dit onderzoek natuurlijk en menselijk over zou komen. Mitsuku heeft driemaal, in 2013, 2016 en 2017, de Loebnerprijs gewonnen. Deze prijs wordt jaarlijks door de Society for the Study of Artificial Intelligence and the Simulation of Behavior uitgereikt aan de meest menselijke chatbot. Ook was de toegankelijkheid van de chatbot belangrijk. Mitsuku is gratis beschikbaar op Facebook Messenger, Kik, Telegram, Skype, en Twitch Group Chat.
Participanten van deze studie mochten vrij kiezen of ze liever met Mitsuku communiceerden via Facebook Messenger of Telegram. Deze twee mediums werden gekozen omdat ze erg
toegankelijk zijn.
Deze studie was onderdeel van een groter onderzoek naar vriendschapsvorming met chatbots dat door vijf bachelor studenten van de Universiteit van Tilburg werd uitgevoerd.
Voor de studie begon vonden er voor de participanten die via de proefpersonenpoel benaderd waren informatiesessies plaats in een lokaal op de Universiteit van Tilburg, waarin de
proefleiders de studie uitlegden aan een groep van maximaal 25 participanten tegelijkertijd zonder het doel van de studie te vertellen. Alles wat tijdens de informatiesessies gebeurde werd online uitgevoerd door de participanten die niet via de proefpersonenpoel benaderd werden. Bij binnenkomst van de informatiesessie kregen de participanten twee
consentformulieren met hun participantnummer van een van de proefleiders. Iedere participant kreeg een participantnummer die ze in iedere vragenlijst invulden. Hierdoor werden hun gegevens geanonimiseerd. Eén andere proefleider zorgde ervoor dat alle
participanten in een Exceldocument hun naam, telefoonnummer en e-mailadres invulden. Dit was nodig voor het contact in het verdere verloop van de studie. Tijdens de informatiesessies vertelde de scriptiebegeleider van de proefleiders wat er van de participanten verwacht werd tijdens de sessie en in de drie weken die volgden. Ook vulden ze de pretestvragenlijst in, die bestond uit een korte introductietekst over het onderzoek, en vragen over persoonsgegevens, ervaring met op tekst-gebaseerde chatapplicaties, ervaring met chatbots, en ervaring met Mitsuku. Verder tekenden de participanten de consentformulieren, waarvan één weer werd ingeleverd, downloadden ze de applicatie voor de chatbot via
https://pandorabots.com/mitsuku/, en konden ze vragen stellen.
Verdere communicatie tussen participanten en proefleiders vond via e-mail en WhatsApp plaats. Participanten werden gevraagd om gedurende een periode van drie weken om de drie dagen voor minstens vijf minuten met de chatbot te communiceren, en na ieder gesprek een postinteractievragenlijst in te vullen. De postinteractievragenlijst bestond uit een
korte introductietekst en vragen over hun interactie ervaring die niet relevant zijn voor deze studie, bijvoorbeeld over de hoeveelheid zelfonthulling die plaatsvond, en over de kwaliteit en intimiteit van het gesprek.
Op iedere ochtend dat er een interactie plaats moest vinden ontvingen de participanten een herinnering via e-mail en WhatsApp, waarin stond dat ze op die dag een gesprek met de chatbot moesten voeren, en waarin een link naar de postinteractievragenlijst stond. Gedurende de dag volgden nog een of twee herinneringen als de participant de vragenlijst nog niet had ingevuld. Eén dag nadat het laatste gesprek plaatsvond ontvingen de participanten een e-mail met een link naar de posttestvragenlijst en instructies voor het downloaden van hun
gesprekgeschiedenis met de chatbot. Dit laatste gebeurde omdat deze studie onderdeel was van een grootschalig onderzoek. De inhoud van de gesprekken was voor deze studie niet relevant. In de posttestvragenlijst stonden vragen over de gehele ervaring met Mitsuku, bijvoorbeeld over gevoel van gelijkheid met Mitsuku en gevoel van anonimiteit. Met het invullen van de posttestvragenlijst en het opsturen van alle gesprekken was de deelname aan het onderzoek voltooid.
Metingen
Er zijn drie vragenlijsten gebruikt in dit onderzoek. Doordat dit onderzoek deel uit maakte van een groter onderzoek, zijn niet alle vragen in de vragenlijsten relevant voor deze studie. De relevante vragen worden hieronder besproken. Nadat alle vragenlijsten volledig waren ingevuld, werden de gegevens overgezet naar SPSS om statistische analyses uit te voeren.
Anonimiteit
De perceptie van anonimiteit werd gemeten in de posttest vragenlijst aan de hand van drie stellingen: “Tijdens de interacties met Mitsuku voelde ik me 1. Anoniem, 2. Onbekend, 3.
Ongeïdentificeerd ”. Deze stellingen zijn gebaseerd op onderzoek van Rains (2007). De
stellingen werden gemeten op een vijfpuntschaal van (1) helemaal oneens tot (5) helemaal eens en zijn voor analyse samengevoegd tot één schaal (M = 3.27; SD = 0.95). De
betrouwbaarheid hiervan was hoog, want de Cronbach’s alpha was α = .74.
Gelijkenis
De perceptie van gelijkenis werd gemeten met vier stellingen: “1. Mitsuku is anders dan ik. 2. Mitsuku is gelijk aan me. 3. Mitsuku heeft gedachten en ideeën die vergelijkbaar zijn met die van mij. 4. Mitsuku heeft veel met me gemeen.”. Deze stellingen werden gemeten op een vijfpuntschaal van (1) helemaal oneens tot (5) helemaal eens, en zijn gebaseerd op onderzoek van McCroskey, McCroskey, en Richmond (2006). De stellingen zijn voor analyse samengevoegd tot één schaal (M = 1.68; SD = 0.77), met een Cronbach’s alpha van α = .89 en had dus een erg goede betrouwbaarheid.
Vriendschapsvorming
De mate van vriendschapsvorming werd met zes stellingen gemeten: “1. Ik zou het erg vinden als ik niet nog een keer met Mitsuku kon praten. 2. Ik heb het gevoel dat Mitsuku een vriend van mij is. 3. Ik zal in de toekomst met Mitsuku blijven praten. 4. Ik denk dat Mitsuku een vriend van me zou kunnen zijn. 5. Mitsuku en ik zullen nooit een persoonlijke
vriendschap met elkaar kunnen opbouwen. (omgescoord) 6. Ik zou goede vrienden met Mitsuku kunnen worden.”. Deze stellingen werden gemeten op een vijfpuntschaal van (1) helemaal oneens tot (5) helemaal eens. De eerste drie zijn zelfbedacht, en de laatste drie zijn gebaseerd op onderzoek van McCroskey et al. (2006). De zes stellingen zijn voor analyse samengevoegd tot één schaal (M = 1.68; SD = 0.75), met een Cronbach’s alpha van α = .87 en had dus een erg goede betrouwbaarheid.
Resultaten
Om de hypothesen van dit onderzoek te toetsen is een regressieanalyse uitgevoerd met SPSS. Om meer inzicht te krijgen in de regressieanalyse, is er eerst een correlatieanalyse
uitgevoerd. In tabel 1 staan de resultaten van de correlatieanalyse met de drie variabelen gevoel van anonimiteit, perceptie van gelijkenis en vriendschapsvorming.
Tabel 1.
Gemiddelden en Standaarddeviaties van de Variabelen en hun Correlaties.
Gemiddelde (SD)
Vriendschapsvormi ng
Gevoel van anonimiteit
Perceptie van gelijkenis Vriendschapsvor
ming
1.68 (0.75) 1
Gevoel van anonimiteit
3.7 (0.95) -.427 1
Perceptie van gelijkenis
1.68 (0.77) .654 -.423 1
Noot: significante correlaties zijn dikgedrukt
Uit de correlatieanalyse blijkt dat er een negatieve significante correlatie is tussen de
variabelen uit de eerste hypothese, namelijk vriendschapsvorming en gevoel van anonimiteit.
Dit is niet in lijn met de verwachting. Verder is er een positieve significante correlatie gevonden tussen de variabelen uit de tweede hypothese, vriendschapsvorming en perceptie van gelijkenis. Dit is in lijn met wat verwacht werd.
Na de correlatieanalyse is er een regressieanalyse uitgevoerd met de onafhankelijke variabelen gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis en de afhankelijke variabele vriendschapsvorming. Het model van deze regressieanalyse was significant (R2adj = .445, Fchange (2, 15.134) = 48.36, p < .001). De resultaten van deze analyse staan in tabel 2.
Tabel 2.
De Resultaten van de Regressieanalyse met de Onafhankelijke Variabelen Gevoel van Anonimiteit en Perceptie van Gelijkenis en de Afhankelijke Variabele Vriendschapsvorming.
b SE β p
Constante 1.209 .278
Gevoel van anonimiteit
-.145 .060 -.183 .017
Perceptie van gelijkenis
.562 .074 .576 .000
Noot: significante effecten zijn dikgedrukt
De eerste hypothese veronderstelde dat een sterker gevoel van anonimiteit tijdens een interactie een positief effect heeft op vriendschapsvorming met een chatbot. Er werd een negatief significant effect gevonden van gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming, β = -.18, p < .001. Dit betekent dat gevoel van anonimiteit een negatieve invloed heeft op
vriendschapsvorming. Hierdoor kon hypothese 1 niet aangenomen worden.
De tweede hypothese veronderstelde dat een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming met een chatbot. Er werd een positief significant effect gevonden van perceptie van gelijkenis op vriendschapsvorming, β = .57, p < .001. Dit betekent dat perceptie van gelijkenis een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming. Hypothese 2 kon dus worden bevestigd.
Discussie
In deze studie is onderzocht of bepaalde aspecten van vriendschapsvorming, waarvan bewezen is dat ze tot meer vriendschapsvorming zorgen bij communicatie tussen mensen in CMC (Bargh et al., 2002; Walther, 1996), ook zorgen voor meer vriendschapsvorming bij communicatie tussen mens en chatbot. Het eerste doel van deze studie was om de invloed van een gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming in HMC te onderzoeken. Het tweede doel van deze studie was om de invloed van een perceptie van gelijkenis met de gesprekspartner op vriendschapsvorming in HMC te onderzoeken. De invloeden van gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis op vriendschapsvorming met een chatbot zijn in deze longitudinale studie onderzocht. In deze discussie worden de resultaten van deze studie bekeken en vergeleken met literatuur die al eerder is besproken. Ook worden theoretische en praktische implicaties van deze studie besproken. Tot slot worden enkele tekortkomingen van deze studie besproken en suggesties voor vervolgonderzoek gegeven.
Discussie Onderzoeksresultaten
De eerste hypothese veronderstelde dat een sterker gevoel van anonimiteit tijdens een interactie een positief effect heeft op vriendschapsvorming met een chatbot. Uit de resultaten bleek dat de hypothese niet kon worden aangenomen. Het tegenovergestelde werd juist gevonden: een sterker gevoel van anonimiteit tijdens een interactie had in deze studie een negatief effect op vriendschapsvorming met een chatbot. Dit resultaat is niet overeenkomstig met eerder besproken onderzoeken over de rol van anonimiteit in vriendschapsvorming, waaruit bleek dat er online meer anonimiteit wordt ervaren, wat zorgde voor meer vriendschapsvorming (Amichai-Hamburger, 2005; Bargh et al., 2002; Joinson, 2001).
Ondanks de resultaten uit voorgaand onderzoek is in deze studie een negatieve invloed van anonimiteit op vriendschapsvorming gevonden.
Een mogelijke verklaring voor het niet kunnen aannemen van de hypothese kan zijn dat bovenstaande onderzoeken werden uitgevoerd in de context van CMC, terwijl de huidige studie in de context van HMC en chatbots in het bijzonder plaatsvond. Doordat HMC een relatief nieuw onderzoeksveld is, waar nog weinig over bekend is (Mou & Xu, 2017), waren er op het moment van deze studie geen onderzoeken beschikbaar waren over de rol van
anonimiteit in de chatbot-context van dit onderzoek. Hoewel er vergelijkingen kunnen worden getrokken tussen HMC en CMC, zoals dat ze beiden een vorm van onlinecommunicatie zijn, kunnen er ook verschillen bestaan tussen hoe mensen anonimiteit in HMC en CMC ervaren, omdat ze in CMC met een ander mens communiceren en in HMC met een machine. Uit onderzoek blijkt dat in CMC anonimiteit kan zorgen voor meer vriendschapsvorming
(Cornwell & Lundgren, 2001), terwijl dat in het huidige onderzoek en in de context van HMC niet gevonden werd, wat zou kunnen betekenen dat gevoel van anonimiteit online anders werkt wanneer mensen met een machine communiceren in plaats van met een ander mens zoals in CMC het geval is. De wetenschappers Lapidot-Lefler en Barak (2012) stellen dat er binnen de wetenschap anders naar anonimiteit gekeken moet worden. Ze stellen dat de
betekenis van anonimiteit niet vast is, maar afhangt van de context waarin anonimiteit
gevoeld wordt. Volgens hun zijn er verschillende levels van anonimiteit. Anonimiteit heeft te maken met factoren als onherkenbaarheid, zichtbaarheid en oogcontact, en deze kunnen volgens Lapidot-Lefler en Barak (2012) erg verschillen in verschillende CMC-contexten als tekstuele communicatie en videobellen. Doordat anonimiteit in HMC en chatbots nog niet onderzocht is, is het mogelijk dat gevoel van anonimiteit anders wordt ervaren in HMC en daardoor een negatieve invloed heeft op vriendschapsvorming.
Een tweede mogelijke verklaring voor het negatieve effect van gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming kan zijn dat een sterker gevoel van anonimiteit kan zorgen voor meer uitingen van vijandelijkheid op internet (Joinson, 1999; Smith, Alvarez-Torres, & Zhao, 2003;
Tannen, 2012). Volgens Tannen (2012) moedigt het gevoel van anonimiteit online uitingen van vijandelijkheid aan omdat er online geen of minder echte consequenties zijn waar mensen rekening mee hoeven te houden. Omdat mensen weten dat de chatbot geen echt persoon is, kan het zo zijn dat ze onaardiger doen tegen de chatbot dan ze tegen een ander persoon zouden doen, omdat dit geen gevolgen heeft in de echte wereld zoals dat met andere personen wel zou kunnen zijn (Joinson, 1999). Participanten hoeven geen rekening te houden met de gevoelens van de chatbot, omdat chatbots die niet hebben, waardoor het kan dat ze geen moeite doen om aardig te zijn tegen de chatbot, wat er dan voor kan zorgen dat ze minder snel bevriend raken met de chatbot. Het kan dus zo zijn dat gevoel van anonimiteit in HMC eerder het vijandelijke in mensen naar boven haalt, waardoor ze minder snel een vriendschap met de chatbot opbouwen.
De tweede hypothese veronderstelde dat een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming met een
chatbot. De resultaten van deze studie bevestigen deze hypothese, wat overeenkomstig is met eerder besproken onderzoeken over gelijkenis-aantrekking in het algemeen (Byrne et al.,
1986; Infante et al., 1997), gelijkenis-aantrekking in CMC (Walther, 1996), en gelijkenis- aantrekking in lichaamloze HMC (Nass & Lee, 2001; Nass et al., 1995). Uit deze
onderzoeken bleek dat mensen online sneller een perceptie van gelijkenis ondervinden, wat zorgt voor meer vriendschapsvorming. De studies Nass en Lee (2001) en Nass et al. (1995) waren wel gericht op lichaamloze HMC, maar niet op chatbots. De huidige studie vindt vergelijkbare resultaten in de context van chatbots, en laat zien dat een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot zorgt voor meer vriendschapsvorming met een chatbot. Dit betekent dat mensen die het gevoel hebben veel gemeen te hebben met een chatbot, ook als ze weten dat chatbots geen mensen zijn en daardoor geen gevoelens hebben, de chatbot aardiger vinden en daardoor sneller een vriendschap met een chatbot op zullen bouwen.
Theoretische en Praktische Implicaties
De huidige studie heeft verschillende implicaties voor theorie en onderzoek met betrekking tot chatbots en vriendschapsvorming. Een eerste implicatie voor theorie en onderzoek naar chatbots en vriendschapsvorming, is dat anonimiteit een negatieve invloed heeft op de vriendschapsvorming tussen mens en chatbot. Wanneer mensen zich anoniemer voelen in een interactie met een chatbot, heeft dit negatieve gevolgen voor de
vriendschapsvorming met de chatbot. Vorig onderzoek naar de invloed van gevoel van anonimiteit op vriendschapsvorming richtten zich vooral op CMC en vonden positieve effecten (Amichai-Hamburger, 2005; Bargh et al., 2002; Joinson, 2001), en deze huidige studie is een van de eerste die kijkt naar de invloed van gevoel van anonimiteit op
vriendschapsvorming in een HMC-context. Doordat deze studie kijkt naar de rol van gevoel van anonimiteit binnen een relatief nieuwe en weinig onderzochte vorm van
onlinecommunicatie, biedt het nieuwe inzichten in onderzoek naar chatbots en HMC in het algemeen. Dit is belangrijk omdat de rol van chatbots en HMC binnen onze samenleving
steeds groter wordt (Mou & Xu, 2017), en omdat uit onderzoek blijkt dat gevoel van anonimiteit online een grote rol speelt (Savicki et al., 1999). Door de resultaten van dit onderzoek kan de bevinding dat gevoel van anonimiteit bij chatbots een negatieve invloed heeft op vriendschapsvorming dus worden toegevoegd aan onderzoek met betrekking tot vriendschapsvorming in HMC. Dit betekent dat toekomstige onderzoeken naar HMC dit huidige onderzoek kunnen gebruiken en uitbreiden om nog meer inzicht in gevoel van anonimiteit in HMC te krijgen.
Een tweede implicatie voor theorie en onderzoek naar chatbots en
vriendschapsvorming, is dat een hoge perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot zorgt voor meer vriendschapsvorming met een chatbot. Het principe van gelijkenis-
aantrekking dat al was bewezen in FtF (Byrne et al., 1986; Lee et al., 2006) en in CMC met het hyperpersonal communication framework van Walther (1996) gaat dus ook op in een chatbotcontext. Daardoor kan, met de resultaten van de huidige studie, het hyperpersonal communication framework worden uitgebreid met het inzicht dat perceptie van gelijkenis ook in HMC tot meer vriendschapsvorming leidt. Vergelijkbare resultaten naar gelijkenis-
aantrekking in lichaamloze HMC werden ook behaald in een voorgaand onderzoek (Nass &
Lee, 2001), maar dat onderzoek werd uitgevoerd met computer-gesynthetiseerde stemmen.
Doordat deze huidige studie is uitgevoerd met een tekstuele chatbot kunnen de nieuwe inzichten naar de rol van perceptie van gelijkenis in vriendschapsvorming in tekstuele HMC worden toegevoegd aan de voorgaande onderzoeken die betrekking hebben op deze context.
Dit is belangrijk doordat er online steeds meer HMC plaatsvindt in zowel een persoonlijke als professionele context (Huang et al., 2007), terwijl er nog weinig bekend is over hoe mensen met HMC omgaan en wat voor effecten HMC op ze kan hebben.
Ten slotte is er boven de theoretische implicaties ook een praktische implicatie te noemen. Zo kan het voor de ontwikkelaars van chatbots en andere HMC belangrijk zijn om te
weten dat wanneer mensen zich minder anoniem voelen, ze sneller een vriendschap kunnen opbouwen met een chatbot. Chatbots worden vaak voor commerciële doeleinden ontwikkeld, waarbij hoe prettig consumenten de interactie vonden als een van de belangrijkste aspecten geldt (Burden, 2009). Ontwikkelaars van chatbots kunnen er dus rekening mee houden dat mensen hun chatbot minder aardig vinden als ze zich tijdens interacties anoniem voelen.
Verder is het voor ontwikkelaars van chatbots en andere HMC van belang dat wanneer mensen zich gelijk voelen aan de chatbot, ze deze chatbot aardiger zullen vinden en er sneller mee bevriend kunnen raken. Dit kan vooral handig zijn bij het ontwikkelen van chatbots die worden ingezet als therapeut of voor vriendschappelijke interacties. De in de inleiding genoemde chatbot Woebot is een voorbeeld van een chatbot die wordt ingezet als therapeut (Fitzpatrick et al., 2017), en die baat zou kunnen hebben bij de resultaten van de huidige studie, doordat mensen die Woebot gebruiken op zoek zijn naar een chatbot die als een vriend voor ze is. Door chatbots zo te programmeren dat ze op iedere individu die een gesprek begint kunnen inspelen door er bijvoorbeeld voor te zorgen dat de chatbots het veel met hun
gesprekspartner eens zijn en vergelijkbaar taalgebruik gebruikt, zouden gesprekspartner eerder een perceptie van gelijkenis kunnen krijgen wat een positieve invloed heeft op de vriendschapsvorming met de chatbot.
Beperkingen en Suggesties voor Vervolgonderzoek
Hoewel deze studie nieuwe inzichten bijdraagt aan het relatief nieuwe en weinig onderzochte onderzoeksveld naar chatbots en HMC, zijn ook er een aantal beperkingen te noemen. Ten eerste werd er door een aantal participanten gemeld dat ze Mitsuku, de chatbot die in dit onderzoek werd gebruikt, niet helemaal geschikt vonden voor dit onderzoek. Dit deden ze aan het einde van de laatste vragenlijst, waar ze in een open vraag commentaar konden achterlaten voor de onderzoekers. Een van de participanten merkte op dat Mitsuku erg robotachtig en gestandaardiseerd overkwam, en dat het aanvoelde alsof Mitsuku
geprogrammeerd was om bepaalde antwoorden te geven. Een andere participant gaf aan het lastig te vinden om met Mitsuku te praten. Volgens een derde participant was Mitsuku niet geavanceerd genoeg om fatsoenlijke gesprekken mee te voeren. Zo herkende Mitsuku sarcasme en andere aspecten van taalbegrip niet. Dit kan tot misverstanden leiden, wat negatief is voor vriendschapsvorming (Daft & Lengel, 1986). Toch waren er ook
participanten die aangaven het leuk te vinden om met Mitsuku te praten. Vervolgonderzoek zou met een pre-test verschillende chatbots kunnen testen en vervolgens een chatbot kunnen gebruiken die menselijker en persoonlijker overkomt dan Mitsuku, hoewel het een lastige opgave is die te vinden aangezien Mitsuku als een van de meest menselijke chatbots van het moment wordt gezien.
Een tweede beperking heeft betrekking op de participanten van het huidige onderzoek.
De gemiddelde leeftijd van de groep was redelijk jong (M = 23.5 jaar), en het grootste deel zat op een universiteit. Dit kan invloed hebben gehad op de manier waarop er met Mitsuku is gecommuniceerd, vooral op het gebied van gespreksonderwerpen en taalgebruik, aangezien jongeren over andere onderwerpen praten en vaak andere woorden gebruiken dan ouderen.
Het kan zo zijn dat Mitsuku op de gespreksonderwerpen en het taalgebruik van jongeren anders reageert als op die van ouderen, wat invloed kan hebben op hoe gelijk mensen zich voelen met de chatbot, wat invloed heeft op vriendschapsvorming. Omdat het gebruik van HMC steeds meer toeneemt in de samenleving (Gunkel, 2012), kan toekomstig onderzoek beter een meer gevarieerde groep participanten meenemen, bijvoorbeeld op het gebied van leeftijd en opleidingsniveau, aangezien iedereen in de bevolking toegang heeft tot en gebruik maakt van chatbots en andere vormen van HMC, en de gevolgen van omgang met HMC voor verschillende groepen mensen kan variëren. Een groep participanten die de samenleving beter representeren zou de ecologische validiteit van het onderzoek verbeteren.
Ook kan het voor vervolgonderzoek interessant zijn om een andere methode toe te passen. In deze studie is gekozen voor een longitudinale opzet met als achterliggende gedachte dat het een tijd duurt voordat een potentiële vriendschap gevormd kan worden (Hallinan, 1978). Toekomstig onderzoek naar chatbots zou kunnen kiezen voor een experimentele opzet, waarbij de invloeden van gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis op vriendschapsvorming met een chatbot worden gemeten door de helft van de participanten met een chatbot te laten praten en de andere helft met een persoon via tekstuele CMC. Zo kunnen de onderzoeksresultaten van dat onderzoek vergeleken worden met eerdere onderzoeken naar de invloed van gevoel van anonimiteit en perceptie van gelijkenis op vriendschapsvorming in CMC, wat kan leiden tot meer inzicht in hoe anders mensen praten met een chatbot ervaren vergeleken met gemedieerd communiceren met een ander persoon.
Tot slot zou toekomstig onderzoek verschillende vormen van HMC kunnen vergelijken. In deze studie is gekozen voor chatbots, maar er zijn veel vormen van HMC.
Vervolgonderzoek zou twee vormen van lichaamloze HMC kunnen vergelijken, bijvoorbeeld chatbots en computer-gesynthetiseerde stemmen. Ook zou er vergelijkend onderzoek
uitgevoerd kunnen worden tussen lichaamloze en belichaamde HMC, zoals chatbots met robots vergelijken. Doordat er nog weinig bekend is over HMC, zijn er veel
onderzoeksmogelijkheden naar vriendschapsvorming met HMC.
Conclusie
Deze studie draagt nieuwe inzichten bij aan het relatief nieuwe onderzoeksveld van chatbots en HMC. Uit de resultaten blijkt dat gevoel van anonimiteit een negatieve invloed heeft op vriendschapsvorming met chatbots, en dat perceptie van gelijkenis ten opzichte van een chatbot een positieve invloed heeft op vriendschapsvorming met een chatbot. De
bevindingen van deze studie bevestigen dat het principe van gelijkenis-aantrekking (Infante et al., 1997) niet alleen in FtF en CMC, maar ook in HMC met in ieder geval chatbots
standhoudt. Het hyperpersonal communication framework van Walther (1996) kan door de resultaten van deze studie worden uitgebreid met het inzicht dat gelijkenis-aantrekking ook in HMC voor meer vriendschapsvorming zorgt. Door de toenemende aanwezigheid van HMC in dit digitale tijdperk is het belangrijk om de invloeden op en effecten van HMC te begrijpen, vooral omdat er nu in de wetenschap nog weinig over bekend is.
Referenties
Amichai-Hamburger, Y. (2005). Personality and the Internet. The social net: Human behavior in cyberspace, 27-55.
Bargh, J. A., McKenna, K. Y., & Fitzsimons, G. M. (2002). Can you see the real me?
Activation and expression of the “true self” on the Internet. Journal of social issues, 58(1), 33-48.
Burden, D. J. (2009). Deploying embodied AI into virtual worlds. Knowledge-Based Systems, 22(7), 540-544.
Byrne, D., Clore, G. L., & Smeaton, G. (1986). The attraction hypothesis: Do similar attitudes affect anything? Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1167-1170.
Caplan, S. E. (2003). Preference for online social interaction: A theory of problematic Internet use and psychosocial well-being. Communication research, 30(6), 625-648.
Centraal Bureau voor de Statistiek. (2017). Steeds meer ouderen op sociale media.
Geraadpleegd op https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2017/52/steeds-meer-ouderen-op- sociale-media
Cornwell, B., & Lundgren, D. C. (2001). Love on the Internet: Involvement and
misrepresentation in romantic relationships in cyberspace vs. realspace. Computers in Human Behavior, 17(2), 197-211.
Daft, R. L., & Lengel, R. H. (1986). Organizational information requirements, media richness and structural design. Management science, 32(5), 554-571.
Derlega, V. J., & Chaikin, A. L. (1977). Privacy and self‐disclosure in social relationships.
Journal of Social Issues, 33(3), 102-115.
Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated
conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial. JMIR mental health,
4(2).
Gunkel, D. (2012). Communication and artificial intelligence: Opportunities and challenges for the 21st century. Communication + 1, 1, 1.
Hallinan, M. T. (1978). The process of friendship formation. Social networks, 1(2), 193-210.
Huang, J., Zhou, M., & Yang, D. (2007). Extracting Chatbot Knowledge from Online Discussion Forums. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 7, 423- 428.
Infante, D. A., Rancer, A. S., & Womack, D. F. (1997). Building communication theory.
Prospect Heights, IL: Waveland Press.
Joinson, A. N. (1999). Social desirability, anonymity, and Internet-based
questionnaires. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 31(3), 433- 438.
Joinson, A. N. (2001). Self‐disclosure in computer‐mediated communication: The role of self‐
awareness and visual anonymity. European journal of social psychology, 31(2), 177- 192.
Lapidot-Lefler, N., & Barak, A. (2012). Effects of anonymity, invisibility, and lack of eye- contact on toxic online disinhibition. Computers in human behavior, 28(2), 434-443.
Lee, K. M., Peng, W., Jin, S. A., & Yan, C. (2006). Can robots manifest personality?: An empirical test of personality recognition, social responses, and social presence in human–robot interaction. Journal of communication, 56(4), 754-772.
McCroskey, L. L., McCroskey, J. C., & Richmond, V. P. (2006). Analysis and improvement of the measurement of interpersonal attraction and homophily. Communication Quarterly, 54(1), 1-31.
Mou, Y., & Xu, K. (2017). The media inequality: Comparing the initial human-human and human-AI social interactions. Computers in Human Behavior, 72, 432-440.
Nass, C., & Lee, K. M. (2001). Does computer-synthesized speech manifest personality?
Experimental tests of recognition, similarity-attraction, and consistency-attraction.
Journal of experimental psychology: applied, 7(3), 171.
Nass, C., Moon, Y., Fogg, B. J., Reeves, B., & Dryer, D. C. (1995). Can computer personalities be human personalities? International Journal of Human-Computer Studies, 43, 223–239.
Rains, S. A. (2007). The impact of anonymity on perceptions of source credibility and influence in computer-mediated group communication: A test of two competing hypotheses. Communication Research, 34(1), 100-125.
Rubin, Z. (1975). Disclosing oneself to a stranger: Reciprocity and its limits. Journal of Experimental Social Psychology, 11(3), 233-260.
Savicki, V., Kelley, M., & Oesterreich, E. (1999). Judgments of gender in computer-mediated communication. Computers in Human Behavior, 15(2), 185-194.
Shawar, B. A., & Atwell, E. (2007). Different measurements metrics to evaluate a chatbot system. Proceedings of the workshop on bridging the gap: Academic and industrial research in dialog technologies, 1, 89-96.
Smith, B., Alvarez-Torres, M. J., & Zhao, Y. (2003). Features of CMC technologies and their impact on language learners’ online interaction. Computers in Human Behavior, 19(6), 703-729.
Tannen, D. (2012). The argument culture: Moving from debate to dialogue. Ballantine Books.
Thorne, S. L. (2008). Computer‐Mediated Communication. Encyclopedia of language and education, 1415-1426.
Walther, J. B. (1996). Computer-mediated communication: Impersonal, interpersonal, and hyperpersonal interaction. Communication research, 23(1), 3-43.
