Resonance: Drawing from Memories to Imagine Positive Futures through AI-Augmented Journaling
作者: Wazeer Zulfikar, Treyden Chiaravalloti, Jocelyn Shen, Rosalind Picard, Pattie Maes
发布时间: 2025-04-02
来源: arxiv
研究方向: 心理健康与人工智能
主要内容
Resonance是一个基于人工智能的日记工具，旨在通过利用用户的过去记忆来生成针对未来活动的建议，以增强用户对未来积极未来的想象能力。
主要贡献
1. 设计了Resonance，一个基于人工智能的日记工具，通过利用用户的过去记忆来生成针对未来活动的建议。
2. 通过随机对照实验证明了使用Resonance可以显著改善用户的心理健康，降低抑郁症状。
3. 研究了人工智能生成的活动建议和用户想象执行建议的过程对用户情感状态的影响。
4. 提出了未来人工智能辅助日记工具的设计方向，以促进心理健康和提高用户满意度。
研究方法
1. 随机对照实验：将参与者随机分配到实验组和控制组，实验组使用Resonance工具，控制组仅使用日记界面。
2. 自我报告调查：使用PHQ8量表评估抑郁症状，使用SBI量表评估用户的感恩信念，使用每日情感量表评估用户的积极和消极情感。
3. 文本分析：使用LIWC分析评估用户输入的情绪语言。
4. Spearman相关分析：分析用户对建议的接受程度与建议的个性化和新颖性之间的关系。
实验结果
使用Resonance的用户在两周内PHQ8分数显著降低，抑郁症状得到改善。AI生成的建议和想象执行建议的过程与用户积极情感的增加相关。
未来工作
研究如何提高用户对AI辅助日记工具的接受度，例如通过提供多模态输入选项、增强隐私保护功能等。探索如何通过机器学习来提高建议的个性化和相关性。研究想象在AI辅助日记中的作用，以及如何将其与用户的实际行为相结合。