Kinder behandeln LLM-Chatbots wie Menschen: Eine systematische Überprüfung zeigt, warum

Anthropomorphism in Children's Interactions with LLM Chatbots

Eine systematische Literaturübersicht analysiert 35 empirische Studien (2022–2025) zur Interaktion von Kindern mit LLM-Chatbots. Die Forscher identifizieren vier Haupttreiber für Anthropomorphismus: menschenähnliche Persona, adaptive Unterstützung, unterstützende Begleitung und nicht-menschliches Design. Als Folgen zeigen sich paradoxe soziale und moralische Reaktionen, ein doppeltes Bewusstsein gegenüber den Bots, verschiedene soziale Bindungen, das Ausloten sozialer Grenzen und die Zuschreibung menschlicher Narrative bei Gesprächsabbrüchen. Die Ergebnisse informieren die Gestaltung kindgerechter Chatbots.