[1]Du, Y. (2025). Confirmation Bias in Generative AI Chatbots: Mechanisms, Risks, Mitigation Strategies, and Future Research Directions. arXiv preprint arXiv:2504.09343.
[2] Eg, R., Tønnesen, Ö. D., & Tennfjord, M. K. (2023). A scoping review of personalized user experiences on social media: The interplay between algorithms and human factors. Computers in Human Behavior Reports, 9, 100253.
[3] Zhao, S., Jiang, Y., Peng, X., & Hong, J. (2021). Knowledge sharing direction and innovation performance in organizations: do absorptive capacity and individual creativity matter? European journal of innovation management, 24(2), 371-394.
[4] https://www.serendip.site/
a. 視野の広さ:認知的柔軟性尺度「選択肢の認識」(「どんな状況においても自分には多くの行動の選択肢がある」)。4週間の上昇度8.5%、効果量d=0.45、P<0.01。 b. 専門外を含む情報態度:異文化コミュニケーション自信(「異なる専門や文化を持つ人との会話でも、たいていとても落ち着きリラックスしている」)。上昇度8.8%、効果量d=0.419、P<0.05。 c. 周囲や社会との接続:変革マインド「アイデア実現」(「革新的なアイデアを職場環境に体系的に導入しようとしている」)。上昇度11.2%、効果量d=0.365、P<0.01。
a. 専門外を含む情報態度: 専門外情報の認知負荷(「自分の専門外の情報を理解するのは、かなり労力がかかると感じる」)。総閲覧記事数が多いほど変化量は低下し(順位相関係数 ρ = −0.527, P < 0.01)、専門外情報に対する認知負荷が軽減する傾向が認められた。なお、本項目は逆転的に解釈されるため、変化量の低下は改善を意味する。 b. 周囲や社会との接続: 知識共有(「有益だと思った情報は、チーム内で紹介するようにしている」)。総閲覧記事数が多いほど変化量は大きくなり(ρ = 0.424, P < 0.05)、知識共有行動の高まりが認められた。 c. アウトカム: 自己評価ワークパフォーマンス(「過去2週間(14日間)の間の勤務日におけるあなたの総合的なパフォーマンスは優れている」)。総閲覧記事数が多いほど変化量は大きくなり(ρ = 0.484, P < 0.01)、自己評価ワークパフォーマンスの向上が認められた。
総じて、SERENDIPの記事を多く閲覧した参加者ほど、専門外情報に対する心理的負担が低下し、知識共有行動およびワークパフォーマンスの向上が大きい傾向が示された。閲覧記事数に伴うスコア上昇量から試算すると、月間配信記事をすべて閲覧した場合、ワークパフォーマンスは尺度幅の約7.6%改善し、効果量は d = 0.318 と見積もられた。
* P < 0.05、** P < 0.01。uncorrected.