Hoe gebruikerspromptstrategieën en ChatGPT’s contextuele aanpassing conversatiegerichte informatiezoekervaringen vormen

Waarom onze gesprekken met AI ertoe doen

Miljoenen mensen wenden zich inmiddels tot chatbots zoals ChatGPT voor vragen over gezondheid, wetenschap en openbaar beleid. Deze studie stelt een eenvoudige maar belangrijke vraag: wat gebeurt er eigenlijk in die gesprekken? Door te onderzoeken hoe gewone Amerikanen vragen stellen en hoe ChatGPT zijn antwoorden aanpast, laten de onderzoekers zien dat subtiele verschillen in formulering en onderwerp niet alleen kunnen beïnvloeden hoe mensen over de AI denken, maar ook wat zij uiteindelijk geloven over kwesties in de echte wereld.

Opzet van de studie

Het onderzoeksteam rekruteerde een nationaal representatieve groep van 937 Amerikaanse volwassenen en vroeg elk van hen om een meermaals terugkerend informatiezoekend gesprek te voeren met ChatGPT. Deelnemers werden willekeurig toegewezen aan een van zes onderwerpen die gezondheid (zoals COVID-19-vaccins en kunstmatige zoetstoffen), wetenschap (zoals klimaatverandering en microplastics) en beleid (zoals immigratie en wegverkeerinfrastructuur) besloegen. Sommige onderwerpen waren opzettelijk controversieel, andere relatief neutraal. Iedereen kreeg de opdracht zich voor te stellen dat ze zich voorbereidden op een buurtgesprek en minstens vijf beurten met ChatGPT te chatten om informatie te verzamelen voordat ze hun houdingen en indrukken rapporteerden.

Hoe mensen daadwerkelijk met ChatGPT praten

Ondanks de ophef rond “prompt engineering” vond de studie dat de meeste mensen geen geavanceerde trucs gebruiken wanneer ze met ChatGPT praten. Slechts 19,1% van de gebruikers hanteerde minstens één expliciete promptingstrategie, zoals het geven van extra achtergrond, het vragen om bronnen, het verzoeken van een bepaalde schrijfstijl of het vragen om stapsgewijze redenering. De overgrote meerderheid typte eenvoudigweg directe vragen. Degenen die zulke strategieën gebruikten, waren vaker hoger opgeleid en neigden politiek naar de Democratische kant. Mensen die al veel vertrouwd waren met AI-tools waren bijzonder geneigd om de stijl van ChatGPT te verfijnen (bijvoorbeeld door te vragen om kortere of meer conversatiegerichte antwoorden). Daarentegen gaven mensen met meer voorkennis over een onderwerp er de voorkeur aan minder strategieën te gebruiken, waarschijnlijk omdat zij minder behoefte voelden aan extra sturing.

Hoe ChatGPT zijn antwoorden verandert

De auteurs onderzochten vervolgens de taal van zowel gebruikersberichten als ChatGPT-reacties over duizenden beurten. Ze keken niet naar feitelijke inhoud, maar naar communicatiestijlen: vragen om informatie, feiten vermelden, persoonlijke ervaring delen, aansporen tot actie en het gebruik van cognitief complexere taal. Ze telden ook hoe vaak ChatGPT webkoppelingen opnam en hoe sterk het vertrouwde op gestructureerde opmaak zoals koppen en opsommingen. De antwoorden van ChatGPT verschoven duidelijk met de situatie. Wanneer het onderwerp controversieel was, neigden de antwoorden ertoe mentaal zwaarder en actiegericht te zijn; ze bevatten meer externe links maar waren minder star van opmaak. Verschillende promptingtactieken duwden ChatGPT ook in specifieke richtingen: meer achtergrondinformatie leidde tot meer actiegerichte adviezen, stijlverzoeken stimuleerden eenvoudiger formuleringen en inhoudsgerichte verzoeken moedigde meer uitgebreide, cognitief complexe verklaringen aan.

Hoe deze antwoorden mensen beïnvloeden

De meest opvallende bevinding kwam voort uit het koppelen van ChatGPT’s stijl aan de reacties van mensen. Antwoorden die hoger scoorden op cognitieve complexiteit—die ideeën op een gelaagdere, analytische manier samenweefden—hadden een dubbel effect. Enerzijds bevielen deze antwoorden gebruikers minder: ze beoordeelden de reacties als van lagere kwaliteit, vonden de AI minder sympathiek en oordeelden zelfs dat de AI minder intelligent was. Anderzijds waren dezezelfde complexe antwoorden effectiever in het veranderen van mensen hun opvattingen over de kwesties zelf. Na slechts één dergelijk gesprek toonden deelnemers sterkere bezorgdheid over microplastics en klimaatverandering, en grotere steun voor vaccinatie, immigratie, kunstmatige zoetstoffen en wegvernieuwingsprojecten, zelfs rekening houdend met hun aanvankelijke meningen.

Wat dit betekent voor dagelijks AI-gebruik

Voor alledaagse gebruikers suggereert de studie dat je geen expertise-prompts nodig hebt om nuttige informatie van ChatGPT te krijgen, maar dat de manier waarop je vraagt nog steeds uitmaakt, en dat niet iedereen even vaardig of comfortabel is in het vormgeven van die gesprekken. Voor ontwerpers en beleidsmakers benadrukt het werk een nieuw soort digitale kloof: verschillen niet alleen in wie toegang heeft tot AI, maar ook in wie weet hoe er effectief mee te praten. Het onthult ook een spanningsveld in het ontwerp. Eenvoudige, makkelijk leesbare antwoorden laten gebruikers zich beter voelen over de AI, terwijl meer mentaal veeleisende antwoorden stilletjes hun houdingen op betekenisvolle manieren kunnen beïnvloeden. Het bouwen van chatsystemen die zowel toegankelijk zijn als transparant over deze invloed zal essentieel zijn naarmate mensen in toenemende mate op AI vertrouwen om complexe maatschappelijke debatten te navigeren.

Bronvermelding: Xue, H., Oh, Y.J., Zhou, X. et al. Users’ prompting strategies and ChatGPT’s contextual adaptation shape conversational information-seeking experiences. Sci Rep 16, 12112 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42465-4

Trefwoorden: conversatiegerichte AI, digitale kloof, promptstrategieën, ChatGPT, attitudeverandering