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8. Jahrestagung der Wissenschaftlichen Fachgesellschaft für Künstlerische Therapien

Wissenschaftliche Fachgesellschaft für Künstlerische Therapien
13.-14.11.2025
Berlin


Meeting Abstract

Zwischen Wurzeln und Algorithmen – eine Mixed-Methods-Studie zur Wahrnehmung der Interaktion und Beziehungsgestaltung mit einem Large Language Model in der Rolle als Kunsttherapeut

Christiane Peters 1
1Alanus Hochschule für Kunst und Gesellschaft, Fachbereich für Künstlerische Therapien und Therapiewissenschaften, Alfter, Deutschland

Text

Large Language Models (LLMs) werden zunehmend im therapeutischen Kontext erforscht. Die explorative Mixed Methods-Studie untersucht, wie Probanden die Interaktion mit einem LLM in der Rolle eines Kunsttherapeuten im Vergleich zu einer Mensch-Mensch-Interaktion erleben. Der Fokus lag auf den Faktoren: wahrgenommene Empathie, dem Gefühl, verstanden zu werden, sowie dem Erleben der Reflexion des kreativen Prozesses / Bildes. Es wurden zwei Gruppen (Einzelsetting online mit menschlicher Kunsttherapeutin, N = 10 vs. individuelles LLM-Setting, N = 24) miteinander verglichen, indem nach der jeweiligen Interaktion ein Fragebogen mit offenen und geschlossenen Fragen von den Teilnehmenden ausgefüllt und qualitativ (Inhaltsanalyse nach Mayring) und quantitativ (deskriptiv) von der Studienleitung ausgewertet wurde. Es zeigt sich, dass unter den Bedingungen dieser Studie vermutet werden kann, dass LLMs das Gefühl, empathisch wahrgenommen und verstanden worden zu sein, nicht so gut vermitteln können wie menschliche Kunsttherapeuten, wobei die Streuung der Bewertung in der ChatGPT-Gruppe deutlich größer ist. Das Bild als therapeutisches Drittes ändert seine Rolle. Es wird zum rein analytischen Objekt und verliert seine Funktion als Mittel zum gemeinsamen, prozesshaften Erforschen der subjektiven Bedeutungen und Empfindungen.