【論文解説】AIの対話は“感情”を語れるか？本物のCBTとの比較で見えた限界と可能性

この研究は、**実世界の認知行動療法（CBT）セッション**と**大規模言語モデル（LLM）によって生成された合成CBT対話**における**感情的な軌跡**を比較しています。研究者たちは、感情の平均、変動性、反応速度、回復速度、そして感情の弧の類似性といった**発話感情ダイナミクス（UED）**の指標を用いて、これら2種類の対話を分析しました。主な発見は、合成対話が流暢で構造的には一貫しているものの、**感情の多様性**と**感情を伴う言語の使用**が実世界のセッションに比べて少なく、特に**クライアントの役割**において感情の進展に大きな乖離があることです。これらの結果は、LLMが生成する治療データにおける**感情的忠実度**の限界を浮き彫りにし、将来の研究のために**RealCBT**という実世界のCBTデータセットが導入されました。
Feel the Difference? A Comparative Analysis of Emotional Arcs in Real and LLM-Generated CBT Sessions
Synthetic therapy dialogues generated by large language models (LLMs) are increasingly used in mental health NLP to simulate counseling scenarios, train models, and supplement limited real-world data. However, it remains unclear whether these synthetic conversations capture the nuanced emotional dynamics of real therapy. In this work, we conduct the first comparative analysis of emotional arcs between real and LLM-generated Cognitive Behavioral Therapy dialogues. We adapt the Utterance Emotion Dynamics framework to analyze fine-grained affective trajectories across valence, arousal, and dominance dimensions. Our analysis spans both full dialogues and individual speaker roles (counselor and client), using real sessions transcribed from public videos and synthetic dialogues from the CACTUS dataset. We find that while synthetic dialogues are fluent and structurally coherent, they diverge from real conversations in key emotional properties: real sessions exhibit greater emotional variability,more emotion-laden language, and more authentic patterns of reactivity and regulation. Moreover, emotional arc similarity between real and synthetic speakers is low, especially for clients. These findings underscore the limitations of current LLM-generated therapy data and highlight the importance of emotional fidelity in mental health applications. We introduce RealCBT, a curated dataset of real CBT sessions, to support future research in this space.
Xiaoyi Wang/Jiwei Zhang/Guangtao Zhang/Honglei Guo
http://arxiv.org/abs/2508.20764v1
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