Adaptive Emotion Regulation and Coping Strategies as Correlates of AI-Based Mental Health Support Acceptability among University Students

तकनीकी सारांश: विश्वविद्यालय के छात्रों के बीच AI-आधारित मानसिक स्वास्थ्य सहायता की स्वीकार्यता के सहसंबंधों के रूप में अनुकूलनशील भावना विनियमन और मुकाबला करने की रणनीतियाँ

समस्या विवरण
यह अध्ययन मनोवैज्ञानिक संकट की बढ़ती व्यापकता को संबोधित करता है, जो आधुनिक तनावों जैसे कि त्वरित जीवनशैली, सोशल मीडिया-संचालित तुलना और प्रदर्शन के दबावों के कारण और अधिक बढ़ गया है। जबकि व्यक्तियों के पास इन मांगों को प्रबंधित करने के लिए मुकाबला करने (coping) और भावना विनियमन (emotion regulation) तंत्र होते हैं, महत्वपूर्ण बाधाएं अक्सर पारंपरिक मनोवैज्ञानिक सहायता तक पहुँचने से रोकती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)-आधारित मानसिक स्वास्थ्य प्रणालियाँ सुलभ विकल्पों के रूप में उभरी हैं; हालाँकि, इस बात की समझ सीमित है कि मुकाबला करने और भावना विनियमन रणनीतियों में व्यक्तिगत अंतर इन AI उपकरणों की स्वीकार्यता को कैसे प्रभावित करते हैं। विशेष रूप से, शोध यह निर्धारित करने का प्रयास करता है कि क्या अनुकूल बनाम कुअनुकूलित नियामक प्रवृत्तियाँ AI-आधारित मानसिक स्वास्थ्य चैटबॉट्स के प्रति अनुकूल दृष्टिकोणों के साथ सह-संबंधित हैं।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में 100 विश्वविद्यालय के छात्रों (आयु 18-26 वर्ष, $M=20.84$) को शामिल करते हुए एक क्रॉस-सेक्शनल, सह-संबंधी अनुसंधान डिजाइन का उपयोग किया गया, जिन्हें भारत में सुविधा नमूनाकरण (convenience sampling) के माध्यम से चुना गया था। नमूना मुख्य रूप से महिला (72.3%) और स्नातक छात्र (90.1%) था।

डेटा संग्रह के लिए तीन मानकीकृत स्व-रिपोर्ट माप का उपयोग किया गया:

1. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन मेंटल हेल्थ स्केल (AIMHS): इसने AI चैटबॉट्स के प्रति दृष्टिकोण का आकलन किया, जिसमें दो उप-पैमाने शामिल थे: AI तकनीकी लाभ (मानव की तुलना में सहानुभूति और समस्या-समाधान क्षमताएं) और AI व्यक्तिगत लाभ (पहुँच, सामर्थ्य और निरंतर उपलब्धता)।
2. ब्रीफ-COPE (Brief-COPE): इसने तीन उप-पैमानों के माध्यम से मुकाबला करने की रणनीतियों को मापा: समस्या-केंद्रित मुकाबला (Problem-Focused Coping), भावना-केंद्रित मुकाबला (Emotion-Focused Coping), और परिहारक मुकाबला (Avoidant Coping)।
3. इमोशन रेगुलेशन क्वेश्चनरी-30 (ERQ-30): इसने दस विशिष्ट रणनीतियों का आकलन किया, जिन्हें अनुकूल (जैसे, व्यवहारिक सक्रियता, समस्या-समाधान, स्वीकृति, संज्ञानात्मक पुनर्मूल्यांकन) और कुअनुकूलित (जैसे, स्थितिजन्य परिहार, सामाजिक अलगाव, चिंतन/rumination, अभिव्यंजक दमन) रूपों में वर्गीकृत किया गया था।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए JASP सॉफ्टवेयर का उपयोग किया गया, जिसमें वर्णनात्मक सांख्यिकी, पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण और अप्रत्यक्ष प्रभावों के परीक्षण के लिए बूटस्ट्रैपिंग प्रक्रियाओं का उपयोग करते हुए खोजपूर्ण समानांतर मध्यस्थता (parallel mediation) विश्लेषण शामिल थे।

मुख्य परिणाम
विश्लेषण ने निम्नलिखित प्राथमिक निष्कर्ष प्रस्तुत किए:

• AI दृष्टिकोणों के साथ सहसंबंध:

  • समस्या-केंद्रित मुकाबले ने AI व्यक्तिगत लाभ ($r = .25$) और कुल दृष्टिकोण ($r = .23$) के साथ एक महत्वपूर्ण सकारात्मक सहसंबंध दिखाया।
  • परिहारक मुकाबले ने कुल दृष्टिकोण के साथ एक महत्वपूर्ण नकारात्मक सहसंबंध ($r = -.20$) प्रदर्शित किया।
  • अनुकूल भावना विनियमन रणनीतियाँ AI व्यक्तिगत लाभ के साथ सकारात्मक रूप से सह-संबंधित थीं। विशेष रूप से, संज्ञानात्मक पुनर्मूल्यांकन ($r = .34$), समस्या-समाधान ($r = .28$), अभिव्यंजक दमन ($r = .28$), स्वीकृति ($r = .26$), और व्यवहारिक सक्रियता ($r = .25$) ने महत्वपूर्ण सकारात्मक संबंध दिखाए।
  • किसी भी भावना विनियमन उप-पैमाने और AI तकनीकी लाभ के बीच कोई महत्वपूर्ण सहसंबंध नहीं पाया गया।

• मध्यस्थता विश्लेषण (Mediation Analysis):

  • एक समानांतर मध्यस्थता मॉडल ने यह जांचा कि क्या भावना विनियमन रणनीतियाँ अनुभूत AI व्यक्तिगत लाभ और समस्या-केंद्रित मुकाबले के बीच के संबंध को मध्यस्थता करती हैं।
  • कुल अप्रत्यक्ष प्रभाव महत्वपूर्ण था ($B = 0.28$, 95% CI [0.09, 0.54])।
  • संज्ञानात्मक पुनर्मूल्यांकन ($B = 0.22$) और व्यवहारिक सक्रियता ($B = 0.13$) महत्वपूर्ण मध्यस्थों के रूप में उभरे।
  • एक बार इन मध्यस्थों को ध्यान में रखने के बाद, समस्या-केंद्रित मुकाबले पर AI व्यक्तिगत लाभ का प्रत्यक्ष प्रभाव गैर-महत्वपूर्ण हो गया, जो एक अप्रत्यक्ष-मात्र (पूर्ण) मध्यस्थता पैटर्न का सुझाव देता है।

मुख्य योगदान
यह अध्ययन यह स्थापित करके साहित्य में योगदान देता है कि AI-आधारित मानसिक स्वास्थ्य सहायता की स्वीकार्यता एकसमान नहीं है, बल्कि यह व्यक्ति के मनोवैज्ञानिक नियामक प्रोफाइल द्वारा महत्वपूर्ण रूप से आकार लेती है।

1. AI धारणाओं का विभेदन: निष्कर्ष AI की तकनीकी क्षमताओं (सहानुभूति/समस्या-समाधान) और व्यक्तिगत उपयोगिता (पहुँच) के बीच अंतर करते हैं। अध्ययन ने पाया कि व्यक्तिगत अंतर तकनीकी सक्षमता के बजाय व्यक्तिगत/व्यावहारिक लाभों से जुड़े थे।
2. विनियमन और स्वीकार्यता का जुड़ाव: शोध पहचान करता है कि जो व्यक्ति अनुकूल भावना विनियमन रणनीतियों (विशेष रूप से संज्ञानात्मक पुनर्मूल्यांकन और व्यवहारिक सक्रियता) और समस्या-केंद्रित मुकाबले का उपयोग करते हैं, वे AI मानसिक स्वास्थ्य उपकरणों के प्रति अधिक ग्रहणशील होते हैं।
3. मध्यस्थता तंत्र: यह अध्ययन खोजपूर्ण साक्ष्य प्रदान करता है कि AI को व्यावहारिक रूप से फायदेमंद मानने और समस्या-केंद्रित मुकाबले में संलग्न होने के बीच का संबंध विशिष्ट भावना विनियमन रणनीतियों द्वारा मध्यस्थता किया जाता है।

महत्व और दावे
लेखक दावा करते हैं कि ये निष्कर्ष AI-आधारित मानसिक स्वास्थ्य हस्तक्षेपों की स्वीकार्यता को आकार देने में मनोवैज्ञानिक व्यक्तिगत अंतरों की संभावित प्रासंगिकता को उजागर करते हैं। अध्ययन सुझाव देता है कि जो व्यक्ति अनुकूल भावनात्मक प्रसंस्करण और सक्रिय मुकाबले में संलग्न होते हैं, वे AI सहायता के प्रति अधिक ग्रहणशील हो सकते हैं, और इसे एक "संज्ञानात्मक मचान" (cognitive scaffold) के रूप में देखते हैं जो विचारों को बाहरी रूप देने और संरचित आत्म-चिंतन में सहायता करता है।

एक शोध पत्र यह तर्क देता है कि AI प्रणालियाँ पूरक संसाधनों के रूप में कार्य कर सकती हैं जो समस्या-केंद्रित प्रवृत्तियों के साथ संरेखित होती हैं, जो उन लोगों के लिए व्यावहारिक सहायता और मार्गदर्शन प्रदान करती हैं जो दमन (suppression) का उपयोग करते हैं और जिनके लिए पारस्परिक दबाव प्रकटीकरण में बाधा बन सकता है। हालाँकि, लेखक एक मध्यम रुख बनाए रखते हैं, यह स्पष्ट करते हुए कि क्रॉस-सेक्शनल और स्व-रिपोर्ट प्रकृति के कारण, निष्कर्ष कारण संबंधी मध्यस्थता के बजाय खोजपूर्ण जुड़ाव का प्रतिनिधित्व करते हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि भविष्य के AI मानसिक स्वास्थ्य प्रणालियों के विकास को उपयोगकर्ताओं के मुकाबला करने और भावना विनियमन प्रोफाइल पर विचार करना चाहिए ताकि सहायता को बेहतर ढंग से अनुकूलित किया जा सके और इन उपकरणों को पारंपरिक चिकित्सीय प्रथाओं के साथ एकीकृत किया जा सके।