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A exposição a perspectivas diversas é útil para romper a bolha de filtragem em plataformas de vídeo públicas online. O recente avanço dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) ilumina o potencial de criar um chatbot de debate que incentive os usuários a examinarem criticamente suas posições sobre um tópico formado ao assistirem vídeos. No entanto, se o espectador é influenciado pelo chatbot pode depender de sua persona. Neste artigo, investigamos o efeito de dois atributos relevantes da persona - identidade social e estilos retóricos - no pensamento crítico. Em um estudo de métodos mistos (n=36), descobrimos que chatbots com identidade de grupo externo (vs. grupo interno) (t(33)=-2.33, p=0.03) e retórica persuasiva (vs. erística) (t(44)=1.98, p=0.05) induziram o pensamento crítico de forma mais eficaz, fazendo com que os participantes reexaminassem seus argumentos. No entanto, as posições dos participantes permanecem em grande parte inalteradas, provavelmente devido à falta de conhecimento contextual e toque humano do chatbot. Nosso artigo fornece uma base empírica para projetar a persona de chatbots para remediar bolhas de filtragem em comunidades online.
Tanprasert et al. (Sat,) estudaram esta questão.