Psychological and behavioural responses in human-agent vs. human-human interactions: a systematic review and meta-analysis

Declaração do Problema
Agentes inteligentes interativos (por exemplo, chatbots, humanos virtuais, robôs) estão cada vez mais integrados em domínios profissionais e pessoais, evoluindo de ferramentas reativas para agentes proativos e autônomos. Embora esses sistemas alcancem desempenho em nível humano em tarefas específicas, permanece incerto se eles elicitem as mesmas respostas psicológicas e comportamentais que parceiros humanos. A evidência empírica existente está fragmentada entre disciplinas (ciência da computação, psicologia, comunicação, negócios) e tradições metodológicas, produzindo achados mistos. Alguns estudos sugerem equivalência nas respostas (apoiando o paradigma "Computadores São Atores Sociais"), enquanto outros indicam déficits ou respostas distintas (desafiados por frameworks como o Modelo de Limiar da Influência Social ou a Teoria do Vale da Estranheza). Revisões anteriores priorizaram argumentos teóricos sobre síntese sistemática, focaram estreitamente em tipos específicos de parceiros (por exemplo, avatares versus agentes) ou trataram respostas psicológicas e comportamentais diversas como uma entidade monolítica. Consequentemente, há uma falta de compreensão holística e baseada em evidências de como as respostas humanas na Interação Humano-Agente (HAI) se comparam à Interação Humano-Humano (HHI) quando o desempenho da tarefa é correspondido.

Metodologia
Este estudo realizou uma revisão sistemática e meta-análise seguindo as diretrizes PRISMA 2020.

• Coleta de Dados: Uma busca sistemática foi realizada no Scopus, Web of Science, ACM Digital Library e PsycInfo (2000–2024). De 11.456 registros, 162 estudos elegíveis (146 contribuindo para a meta-análise; 468 tamanhos de efeito) foram selecionados.
• Critérios de Inclusão: Os estudos devem envolver participantes adultos saudáveis em interações diádicas comparando parceiros agente versus humano com desempenho correspondido. A tarefa de interação, a dinâmica e o papel/desempenho do parceiro tiveram que ser consistentes entre as condições, isolando a identidade do parceiro (agente versus humano) como a variável primária.
• Classificação: Uma abordagem empírica-conceitual foi utilizada para classificar indutivamente 23 tipos distintos de respostas humanas em seis temas: (1) Prosocialidade e moralidade, (2) Percepções sociais dos parceiros de interação, (3) Confiança nos parceiros de interação, (4) Alinhamento social, (5) Agência pessoal e desempenho da tarefa, e (6) Experiências de interação.
• Abordagem Analítica: O estudo empregou abordagens meta-analíticas frequentistas e bayesianas utilizando modelos de efeitos aleatórios (três níveis para contabilizar múltiplos tamanhos de efeito dentro dos estudos). O g de Hedges foi utilizado como métrica de tamanho de efeito. A heterogeneidade foi avaliada por meio das estatísticas $Q$ e $I^2$. Meta-regressões univariadas foram conduzidas para explorar moderadores (características do estudo, participante, parceiro, cenário e medição) para tipos de resposta com dados suficientes ($k \geq 10$) e heterogeneidade significativa.
• Qualidade e Viés: Uma lista de verificação de qualidade personalizada de 23 itens foi desenvolvida para avaliar o rigor do desenho do estudo, o rigor dos dados/relatórios e a integridade da pesquisa. O viés de publicação foi avaliado por meio de gráficos de funil e testes de Egger. Análises de sensibilidade (remoção de valores atípicos, priores alternativos, tamanhos de efeito aproximados) confirmaram a robustez dos resultados.

Principais Contribuições

• Primeira Síntese Holística: Esta é a primeira meta-análise a comparar sistematicamente um amplo espectro de respostas psicológicas e comportamentais na HAI versus HHI usando parceiros com desempenho correspondido.
• Mapeamento Diferenciado de Respostas: O estudo vai além de medidas monolíticas de "influência social", distinguindo entre tipos específicos de resposta (por exemplo, separando o engajamento moral do desempenho da tarefa, ou a confiança subjetiva da confiança comportamental).
• Validação de Dupla Metodologia: Ao integrar abordagens frequentistas e bayesianas, o estudo fornece evidências complementares, quantificando a força da evidência tanto para a presença quanto para a ausência de efeitos (por meio de Fatores Bayes).
• Identificação de Moderadores: A pesquisa identifica fatores contextuais e de design específicos (por exemplo, meio de interação, forma do agente, natureza da tarefa) que moderam as diferenças entre HAI e HHI, destacando a dependência de contexto dos efeitos do parceiro.

Resultados
A meta-análise revelou uma paisagem matizada de semelhanças e diferenças:

• Diferenças Significativas (Desvantagem do Agente):
  • Prosocialidade e Moralidade: Indivíduos exibiram significativamente menos comportamento prosocial (por exemplo, compartilhamento em jogos ditador) e menor engajamento moral (redução de atos morais, intenções, culpa) com agentes em comparação com humanos.
  • Percepções Sociais: Agentes foram percebidos como significativamente menos presentes socialmente, menos agradáveis e menos competentes. Crucialmente, aos agentes foi atribuída significativamente menos agência (capacidade de ação intencional) e responsabilidade (prestação de contas por resultados).
• Semelhanças Significativas (Paridade):
  • Confiança e Alinhamento: Confiança comportamental, confiança subjetiva (frequentista), alinhamento social (sincronia, aceitação de conselhos) e autoagência percebida não mostraram diferenças significativas entre agentes e humanos.
  • Desempenho e Experiência: Desempenho objetivo da tarefa, comportamento econômico estratégico e a maioria das experiências de interação (satisfação, intenção futura, naturalidade, prazer, carga de trabalho, engajamento) foram comparáveis.
• Moderadores:
  • Aparência e Meio: A "desvantagem do agente" na likabilidade percebida e competência foi significativa quando a aparência diferia ou em configurações face a face/físicas, mas desapareceu ou diminuiu quando as aparências correspondiam ou em meios mediados por computador/virtuais.
  • Realismo da Interação: Diferenças na atribuição de agência e responsabilidade foram significativas em estudos online/hipotéticos, mas não significativas em estudos laboratoriais/em tempo real.
  • Natureza da Tarefa: A satisfação com a interação foi maior com agentes em interações oposicionais, mas comparável em interações cooperativas.
  • Operacionalização: Qualidades relacionais percebidas (por exemplo, orientação ao cliente) foram menores para agentes em estudos hipotéticos/vignettes, mas comparáveis em interações em tempo real.

Significado e Implicações
O artigo afirma que, embora os agentes possam alcançar valor instrumental em par com humanos (em termos de desempenho da tarefa, confiança e alinhamento), eles atualmente carecem de valor intrínseco comparável ao dos humanos (em termos de engajamento moral, prosocialidade e atribuições sociais como agência e responsabilidade).

• Teórico: Os achados sugerem que as respostas sociais devem ser tratadas como construtos distintos, e não como uma entidade monolítica. Os resultados apoiam um "Modelo de Limiar" onde reações automáticas de baixo nível (como desempenho da tarefa) podem ser semelhantes, mas atribuições sociais deliberadas de alto nível (como moralidade e responsabilidade) divergem.
• Design e Regulação: O estudo implica que os agentes são colaboradores eficazes para tarefas orientadas a objetivos, mas exigem design cuidadoso em domínios sensíveis moralmente (saúde, educação). Os designers devem abordar a "lacuna de responsabilidade" criando estruturas claras de prestação de contas. Além disso, a alta heterogeneidade nas respostas subjetivas sugere que as desvantagens dos agentes são maleáveis; o design estratégico (por exemplo, correspondência de aparências, otimização de contextos de interação) pode mitigar déficits na percepção social.
• Pesquisa Futura: A revisão estabelece uma linha de base para a "pré-era da IA Generativa", observando que a maioria dos estudos incluídos utilizou agentes tradicionais ou Wizard-of-Oz. Ela solicita que pesquisas futuras reexaminem esses efeitos com IA Generativa e explorem interações sustentadas e naturalísticas além de estudos laboratoriais pontuais.