São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente sobre machine learning e inteligência artificial revela como diferentes métodos de comunicação influenciam a auto-divulgação, evidenciando o impacto de novas tecnologias na interação humana.
Contexto da pesquisa
Estudos anteriores mostraram que a auto-divulgação, ou o compartilhamento de informações pessoais, é crucial para a construção de relacionamentos e bem-estar mental. Pesquisadores da Universidade Waseda, no Japão, liderados pela professora Junko Ichino, investigaram como a introdução de novos meios de comunicação, como vídeo e realidade virtual (VR), afeta esse processo.
Método proposto
O estudo considerou quatro mídias de comunicação: face a face, vídeo, e VR embutido utilizando avatares realistas e não realistas. Com uma amostra de 144 participantes, divididos em 72 duplas, os pesquisadores conduziram sessões de auto-divulgação em diferentes plataformas. Os métodos empregados incluem análises quantitativas da auto-divulgação, proporcionando um foco em variáveis como gênero e tipo de meio utilizado.
Resultados e impacto
Os resultados indicam que a auto-divulgação, especialmente em VR com avatares não realistas, é 1,5 vezes mais alta do que em interações face a face. Por outro lado, a comunicação via vídeo não apresentou diferença significativa em comparação às interações presenciais. Além disso, foi constatado que a configuração de gênero das duplas influenciou as taxas de auto-divulgação, com interações entre mulheres apresentando os índices mais elevados.
“Nosso estudo revela que a VR pode facilitar a auto-divulgação de sentimentos pessoais em um grau maior do que as conversas face a face”
(“Our study shows that VR can facilitate self-disclosure of personal feelings to a greater extent than face-to-face conversations.”)— Junko Ichino, Professora, Universidade Waseda
Esses achados têm implicações significativas para a aplicação de tecnologias de VR em serviços de terapia e suporte emocional, prometendo transformar a forma como profissionais de saúde mental interagem com seus pacientes.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
