SpeakSoftly：利用大型語言模型即時介入，協助親密關係中的非暴力溝通
arXiv - Human-Computer InteractionKa I Chan, Hongbo Lan, Jun Fang, Yuntao Wang, Yuanchun Shi
開發 SpeakSoftly 系統，透過 LLM 生成的即時提示與指引，提升伴侶在衝突對話中的非暴力溝通，並證實同理導引模式最有效。
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同理導引模式能同時提升行為與認知層面，證明情緒共鳴是關鍵介入杠杆。
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它指出在高風險溝通中，情緒共鳴介入可同時改變語言行為與內在理解，對設計即時介入工具具有指導意義。
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低認知負荷的中性導引在真實衝突中更具可行性，提示介入設計需平衡深度與使用者負擔。
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這提醒設計者在實際情境下，過度介入可能造成負擔，選擇適度介入可提升使用率與效果。
核心研究發現
- 1
Empathetic Guide 模式顯著促進行為與認知改變，尤其在實際衝突情境中。
- 2
Neutral Guide 只在模擬衝突中有效於行為改變；在真實衝突中因低認知負荷而表現優勢。
- 3
Basic Reminder 介入深度最低，效果有限，未顯著改變行為或認知。
對教育工作者的啟發
SpeakSoftly 的三種介入模式提供了可調整的深度與語氣選項，實務工作者可依情境需求選擇。對於高風險衝突，建議採用同理導引模式，因其能同步提升語言行為與情緒理解；若使用者對即時提示敏感或認知負荷高，則可選擇中性導引，保持低負荷且仍能改善行為。系統設計時應加入動態調節機制，根據對話情緒強度自動切換模式，並提供可視化情緒指標，協助使用者自我調整。此框架亦可擴展至線上輔導平台或情緒教育課程，促進學生在模擬衝突中的自我覺察與同理心發展。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- SpeakSoftly: Scaffolding Nonviolent Communication in Intimate Relationships through LLM-Powered Just-In-Time Interventions
- 作者：
- Ka I Chan, Hongbo Lan, Jun Fang, Yuntao Wang, Yuanchun Shi
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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