AI PSYCH · W1→W2
מחקר לא מפורסם — הזינו סיסמה
Unpublished research — enter password
EXPLORATORY · ניתוח חוקר · cleaning & code audit pending · ניקוי הנתונים והקוד עדיין לא נבדקו

AI for Mental Health, Under Fire

בינה מלאכותית לבריאות הנפש — תחת אש · מחקר אורך גל-1 ← גל-2
The "weak" measure becomes the centerpiece: turn a rejected single yes/no AI-mental-health item into a graded engagement index, and use two wartime waves to ask quasi-causal questions — does prior AI-MH use shape the distress trajectory; who starts using during war. Refoua–Hadar-Shoval, 10 Jun 2026 · N=379 matched panel.
הופכים את החולשה ללב המחקר: מדידה דיכוטומית של שאלה אחת שדוחים בכתבי-עת → מדד עוצמה מדורג לשימוש ב-AI לבריאות הנפש; ושתי מדידות במלחמה מאפשרות שאלות של סיבתיות אפשרית — האם שימוש קודם מעצב את מסלול המצוקה, ומי מתחיל להשתמש במלחמה. פגישת אלעד–דורית, 10.6.2026 · מדגם תואם N=379.
🔎 Full interactive data explorer ↗ · האקספלורר המלא (145 vars) 📊 Snapshot · תיאורי 🔀 By wave (W1 / W2) · פילוח לפי גל 🧬 The 4 groups · ארבע הקבוצות ❓ Every question · כל השאלות 🎯 5 aims · 5 מטרות ⚠ Caveats · אזהרות
🔗 This dashboard · הדף הזה — ai-psych-wartime.pages.dev 🔎 Full data explorer · האקספלורר המלא — ai-psych-explorer.pages.dev (145 vars) 🔑 password · סיסמה — aipsych2026
379
Matched W1→W2 · מדגם תואם
27.2→27.4%
AI-MH prevalence · שכיחות
flat surface · יציב כלפי חוץ
72
Stable · יציבים (Yes→Yes)
32
Adopters · אימצו (No→Yes)
31
Quitters · הפסיקו (Yes→No)
43
Hidden emotional · נסתרים
use emotionally, say "No"
38/104
Crisis use · משבר חריף
36.5%
32 + 43
Measure mismatches · אי-התאמות
both directions

Descriptive snapshot · סטטיסטיקה תיאורית — לראות בעיניים

Prevalence is flat, but the composition churns, and the real signal is the trajectory gradient across the four transition groups.
השכיחות יציבה, אבל ההרכב מתחלף, והאות האמיתי הוא מפל המסלולים בין ארבע קבוצות המעבר.

AI-MH transition W1→W2

מעבר בין הגלים

63 people switched under a flat surface.

★ Distress change by group

שינוי מצוקה לפי קבוצה

Continuers improve; quitters worsen most.

Subscale gradient (D/A/S)

לפי תת-סולם

Discontinuers rise on all three.

DASS W1 vs W2 — flat

מצוקה — ללא שינוי כללי

No population change (all p>.45).

Uses: AI-MH = Yes vs No

סוגי שימוש: כן מול לא

What each group actually marks (% selecting).

AI perception by status

תפיסת ה-AI לפי סטטוס

Users: ↑anthropomorphism, ↑attach-anxiety, ↓avoidance.

Dose × distress change

מינון מול שינוי מצוקה

Non-monotonic: light users improved most.

Which needs AI meets (0–4)

אילו צרכים ה-AI ממלא

Agentic needs (control / competence) lead.

AI-MH experience (1–5)

חוויית השימוש

Crisis support rated lowest.

War: missile / shelter exposure

חשיפה לטילים/מקלט

Most exposed daily — but…

War: felt distress (1–5)

מצוקה מהמלחמה

…felt distress is low-to-moderate.

Hidden vs self-ID vs non-user

נסתרים / מדווחים / לא-משתמשים

Self-identified users carry the distress (left axis); anthropomorphism on right axis.

Breakdown by reported use — Wave 1 & Wave 2 · פילוח לפי דיווח שימוש — גל 1 וגל 2

Two cross-sectional splits requested: by who reported using AI-MH in Wave 1, and by who reported in Wave 2. Users at both waves are more distressed, more attachment-anxious, more anthropomorphising, younger and more female — but note the flip on the distress trajectory: W1-users slightly worsened (+0.66), W2-users improved (−1.04).
שני פילוחי-רוחב שביקשת: לפי מי שדיווח על שימוש בגל-1, ולפי מי שדיווח בגל-2. המשתמשים בשני הגלים במצוקה גבוהה יותר, חרדים-התקשרותית יותר, מאנישים יותר, צעירים יותר ויותר נשים — אך שימו לב להיפוך במסלול המצוקה: משתמשי גל-1 החמירו מעט (+0.66), משתמשי גל-2 השתפרו (−1.04).
By Wave-1 report · לפי דיווח גל-1  (Used 103 · Not 276)
By Wave-2 report · לפי דיווח גל-2  (Used 104 · Not 275)
Blue = the higher of the two rows per column · כחול = הגבוה מבין השניים בכל עמודה. DASS-change = W2−W1 (negative = improved).

Who are the four transition groups? · מי הן ארבע קבוצות המעבר?

Profile heatmap (column-standardised; blue = higher than the others, red = lower). Continuers: youngest, most distressed, most attachment-anxious, highest AI-need-satisfaction — and they improved. Discontinuers: most anthropomorphising — and they worsened most.
מפת-חום של פרופילים (תקנון לפי עמודה; כחול = גבוה מהשאר). הממשיכים: הצעירים, במצוקה הגבוהה, החרדים-התקשרותית ביותר, מענה-הצרכים הגבוה — והם השתפרו. המפסיקים: מאנישים הכי הרבה — והם הידרדרו הכי הרבה.
Standardised within each row · n: Never 244 · Adopter 32 · Continuer 72 · Discontinuer 31.

Every question from the meeting — answered · כל שאלה מהפגישה — נענית

Each item: the question (EN+HE), what we will run, and the first-look signal already in the data. Green = a lead; red = the naïve test is null (and why the sophisticated approach is needed).
לכל פריט: השאלה, מה נריץ, והאות הראשוני שכבר בנתונים. ירוק = כיוון; אדום = הבדיקה הנאיבית ריקה.

Five aims, one dissertation · חמש מטרות, דוקטורט אחד

Grain of salt · גרגיר של מלח

Read before trusting any number · לקרוא לפני שסומכים על מספר
  • Cleaning not audited. The 31 "Yes→No" & the 32+43 measure-mismatches must be scrutinised first. · ניקוי הנתונים טרם נבדק.
  • Coding flag found: war_house = 1 No / 2 Yes (only 4 evacuated), war_close 0/1 (11), duty 1 No/2 Yes (34) — recodes need verifying. · בעיית קידוד במשתני מלחמה.
  • Flat DASS ⇒ no global war-shock to "buffer". · המצוקה הכללית יציבה.
  • Small subgroup n (Adopter 32, Discontinuer 31) — gradients are hypotheses. · תת-קבוצות קטנות.
  • Artifact risk: "any-AI-use moderates distress" can be confounded. · סיכון לארטיפקט.
Immediate next steps · הצעדים הבאים
When Dorit approves the direction → I run the full code (proper cleaning + the 5-aim analysis pipeline) and present every finding fully code-based & reproducible, in two layers: ① a rigorous statistical explanation (model · effect size · significance · limitations) and ② a simple plain-language explanation of what it actually means.
כשדורית תאשר את הכיוון → אני מריץ את כל הקוד (ניקוי מסודר + צינור הניתוחים של 5 המטרות) ומציג כל ממצא מבוסס-קוד וניתן-לשחזור, בשני רבדים: ① הסבר סטטיסטי מדויק, ② הסבר פשוט בשפה אנושית של מה זה אומר בפועל.
  • Phase 0: this layer → the full interactive explorer ↗ (W1–W2, 145 variables, same password). · אקספלורר אינטראקטיבי מלא.
  • Audit the cleaning on the mismatch cases — Elad+Dorit rule — before inference. · לאשר כלל ניקוי לפני הסקה.
  • Build Aim 1 (graded index + LCA) & Aim 2 (trajectory model). · מדד מדורג + מודל מסלולים.
  • Pre-register the confirmatory subset. · פרה-רגיסטרציה לחלק המאשש.
"קלוד יקבל את ההקלטה ואת כל הפנטזיות שלנו… להכין לנו דוח." — Elad
AI PSYCH · Study 1 Wave 1→Wave 2 (wartime) · N=379 matched panel · all numbers in R from AI_Study_W1W2_Merged.rds (descriptives_full.R, 2026-06-10) · exploratory; cleaning & code audit pending · prepared by Claude for Elad Refoua & Dorit Hadar-Shoval.