Methodological Middle Spaces: Addressing the Need for Methodological Innovation to Achieve Simultaneous Realism, Control, and Scalability in Experimental Studies of AI-Mediated Communication
Methodological Middle Spaces: Addressing the Need for Methodological Innovation to Achieve Simultaneous Realism, Control, and Scalability in Experimental Studies of AI-Mediated Communication
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方法论的中间空间：满足方法论创新的需求，以在人工智能介导的通信的实验研究中同时实现现实性、控制性和可扩展性
DOI：
10.1145/3579506
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发表时间：
2023
影响因子：
--
通讯作者：
DiFranzo, Dominic
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aghajari, Zhila;Baumer, Eric P.;Hohenstein, Jess;Jung, Malte F.;DiFranzo, Dominic
随着人工智能介导的沟通（AI-MC）在日常互动中变得越来越普遍，对其对人际关系和整个社会的影响进行严格理解变得越来越重要。受控实验研究是形成这种认识的关键手段，但各种复杂性使得实验AI-MC研究难以同时达到实验真实性、实验控制性和可扩展性的标准。在概述了这些方法论挑战之后，本文提出了方法论中间空间的概念，作为解决这些挑战的一种手段。这一概念表明，同时达到所有这三个标准的关键是放弃对任何单一标准的完美达到。这一概念的实用性通过其用于指导进行基于文本的AI-MC实验的平台设计来证明。通过一系列的三个实例研究，本文说明了方法论中间空间的概念如何为具体实验方法的设计提供信息。这样做使这些研究能够检查使用现有方法很难或不可能调查的研究问题。论文最后描述了未来的研究如何类似地应用方法论中间空间的概念，以扩大AI-MC研究的方法论可能性，从而实现目前不可能实现的贡献。
As AI-mediated communication (AI-MC) becomes more prevalent in everyday interactions, it becomes increasingly important to develop a rigorous understanding of its effects on interpersonal relationships and on society at large. Controlled experimental studies offer a key means of developing such an understanding, but various complexities make it difficult for experimental AI-MC research to simultaneously achieve the criteria of experimental realism, experimental control, and scalability. After outlining these methodological challenges, this paper offers the concept of methodological middle spaces as a means to address these challenges. This concept suggests that the key to simultaneously achieving all three of these criteria is to abandon the perfect attainment of any single criterion. This concept's utility is demonstrated via its use to guide the design of a platform for conducting text-based AI-MC experiments. Through a series of three example studies, the paper illustrates how the concept of methodological middle spaces can inform the design of specific experimental methods. Doing so enabled these studies to examine research questions that would have been either difficult or impossible to investigate using existing approaches. The paper concludes by describing how future research could similarly apply the concept of methodological middle spaces to expand methodological possibilities for AI-MC research in ways that enable contributions not currently possible.
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