AI PSYCH · Findings
מחקר לא מפורסם — הזינו סיסמה
Unpublished research — enter password
חקרני · לפני רישום מוקדם · אימות קוד בהמתנה · EXPLORATORY
הממצאים: AI לבריאות הנפש, תחת אש

Findings - AI for mental health, under fire (W1→W2)

סיפור בעשרה פרקים. כל פרק וכל גרף נושאים שורת-מקור: איזו שאלה, מי נשאל לפי מבנה השאלון, ועל איזה N. כל מספר חושב ב-R מהנתונים והוזרק לדף בקוד. 11.6.2026.
348
המדגם הנקי · 104 משתמשים / 244 לא
קרבה 0-4 · עומק 0-3
המדד הדו-חלקי המתוקן
OR 1.95
האנשה ← שימוש (שורד FDR)
OR 1.542
מצוקת מלחמה ← אימוץ
κ .92-.96
מהימנות הקידוד התמטי
p=.66
מסלולים אחרי ניקוי
פרק 0

הסיפור בקצרה

The Story in Brief
שני גלים, אותם אנשים, מלחמה באמצע, ושאלה גסה אחת שהפכה לתוכנית מחקר שלמה.
גל-1 (נובמבר 2025)584 משיבים
גל-2 (יוני 2026, באמצע מלחמת ישראל-איראן)379 חזרו
הוצאו (סתרו את עצמם בין הגלים)31
המדגם האנליטי348
השאלה במרכז"השתמשת אי-פעם ב-AI לבריאות הנפש?" (כן/לא)

בנובמבר 2025 שאלנו 584 ישראלים איך הם משתמשים בבינה מלאכותית, ומה היא עושה להם. ביוני 2026, באמצע מלחמת ישראל-איראן, חזרנו אל אותם אנשים.

בלב שני הגלים עמדה שאלה אחת גסה: "השתמשת אי-פעם ב-AI לבריאות הנפש?" שאלה כזו נוחה לספירה ועיוורת לכל השאר, ולכן בנינו סביבה תוכנית מחקר שלמה.

בדרך הוצאנו 31 משיבים שסתרו את עצמם בין הגלים; יש להם פרק חקירה משלהם. ומה מחכה בהמשך: מדד חדש בשני חלקים, שכפול אחד נקי שעבר מלחמה, שער כניסה שנפתח בזמן הקרבות, ותעלומה אחת שפתחנו וסגרנו.

וכלל קריאה אחד מלווה הכול: כל פרק אומר מאיפה המספרים שלו, מי נשאל לפי הסתעפות השאלון, וכמה ענו.

English version

In November 2025 we surveyed 584 Israelis about their AI use; in June 2026, mid Israel-Iran war, we returned to the same people.

At the core sat one crude question: have you ever used AI for your mental health? Easy to count, blind to everything else; we built a research program around it.

We excluded 31 self-contradicting reporters (their own chapter awaits). Ahead: a two-part measure, a replication that crossed a war, a wartime gateway, one mystery opened and closed. Each chapter states where its numbers come from.

🧭 מאיפה הנתונים: שני גלי סקר על אותם אנשים: 584 בנובמבר 2025 (גל-1), 379 ביוני 2026 (גל-2); אחרי הוצאת 31 משיבים שסתרו את עצמם, המדגם האנליטי הוא 348.
פרק 1

מפת הנתונים: מי ענה על מה

The Data Map: Who Answered What
שאלה בינארית אחת מפצלת את השאלון: 104 ראו את שאלות החוויה, 244 מעולם לא.
הבלוקים האוניברסליים (מצוקה, שימוש כללי, טיפול אנושי, האנשה, היקשרות ל-AI, צרכים, מלחמה)348 מתוך 348
בלוק החוויה (שביעות רצון, משבר, נושאים, שאלות פתוחות)104 העונים "כן"; 0 מתוך 244 העונים "לא"
היקשרות בין-אישית (ECR)נמדדה בגל-1 בלבד
שאלות החוויה של גל-1רק משתמשי גל-1: 72 הממשיכים במדגם האנליטי (ועוד 31 המוצאים בקובץ המלא)

לפני שמספרים מה מצאנו, צריך לדעת מי בכלל נשאל מה. לשאלון של גל-2 יש צומת: כולם צועדים יחד דרך הבלוקים האוניברסליים, ואז שאלה בינארית אחת מפצלת את הדרך.

מי שענה "כן, השתמשתי ב-AI לבריאות הנפש" נכנס לבלוק החוויה; מי שענה "לא" מדלג, ולעולם לא רואה את השאלות האלה. ספרנו בנתונים: אפס מתוך 244. לא סירוב, תכנון.

מכאן הכלל המעשי: מספר על נושאים, משברים, שביעות רצון או ציטוטים מתאר משתמשים בלבד; טענה על כולם נשענת רק על הסולמות האוניברסליים. הטבלה שבעמוד מפרטת, שאלה-שאלה. המפה הזאת שולטת בכל מה שיבוא.

English version

The Wave-2 survey has a fork. Everyone answers the universal blocks; one binary question then routes people.

The 104 who said "yes" entered the experience block. The 244 who said "no" answered none of it: 0 of 244, by design, not refusal.

So any number about topics, crisis, satisfaction, or quotes describes users only; claims about everyone rest on the universal scales alone. The table on the page shows the question-by-question detail.

🧭 מאיפה הנתונים: מבנה השאלון של גל-2, מאומת מקובץ הנתונים עצמו: ספרנו, שאלה-שאלה, מי מתוך 348 ענה עליה.
מה נמדדמקורמי נשאלענו בפועלמשתמשים / לא-משתמשים
מצוקה (DASS-21, 21 פריטים)סולם DASS-21 מלא, גל-2כולם348104 / 244
מצוקה גל-1DASS-21, גל-1כולם348104 / 244
תדירות שימוש כללי ב-AIשאלת תדירות כללית (1-6), גל-2כולם348104 / 244
שימוש ב-AI לבריאות הנפש (כן/לא)השאלה הבינארית, גל-2כולם348104 / 244
אותה שאלה בגל-1השאלה הבינארית, גל-1כולם348104 / 244
טיפול נפשי אנושיכן/לא, גל-2כולם348104 / 244
האנשה (16 פריטים)סולם האנשה, גל-2כולם348104 / 244
היקשרות ל-AI (9 פריטים)ECR-AI, גל-2כולם348104 / 244
מענה צרכים מה-AI (9 פריטים)NEEDS-AI, גל-2כולם348104 / 244
מצוקת מלחמהשאלות הקשר מלחמה, גל-2כולם348104 / 244
חרדת היקשרות בין-אישיתECR כללי, גל-1; הוסר בגל-2כולם (גל-1 בלבד)348104 / 244
פנייה ל-AI במשבר חריףבלוק MHAI, גל-2 (הסתעפות: רק מי שענה כן)משתמשים בלבד104104 / 0
שביעות רצון מהשימושבלוק MHAI, גל-2משתמשים בלבד104104 / 0
4 השאלות הפתוחותבלוק MHAI, גל-2משתמשים בלבד104104 / 0
חוויית שימוש בגל-1בלוק MHAI, גל-1משתמשי גל-1 בלבד7272 / 0
📐 מילון הסולמות: ממה בנוי כל מדד (פריטים · סולם תשובה · חישוב · מי ענה) — כל המספרים חושבו מהנתונים
הסולםמה שואליםסולם תשובה לפריטאיך מחושב הציוןמי ענה
מצוקה (DASS-21)21 היגדים על השבוע האחרון (3 תתי-סולמות, 7 פריטים כל אחד: דיכאון, חרדה, דחק; למשל "התקשיתי להירגע")0-3 לכל פריטסכום הפריטים כפול 2: ציון כולל 0-126 (תצפי: עד 122); כל תת-סולם 0-42. דורש מענה מלא.כולם, שני הגלים
האנשה (ANTRO)16 היגדים על ייחוס תכונות אנושיות ל-AI (אישיות, אמפתיה, תודעה)1-5 הסכמהממוצע 16 הפריטים: 1-5כולם, שני הגלים
היקשרות ל-AI (ECR-AI)9 היגדים: חרדה (3, "אני חושש שה-AI לא יבין אותי") והימנעות (6, פריטים 1-4 הפוכים)1-7 הסכמהממוצע לכל תת-סולם בנפרד: 1-7כולם, שני הגלים
מענה צרכים מה-AI (NEEDS-AI)9 צרכים פסיכולוגיים (שליטה, מסוגלות, קבלה, אמון, משמעות...) - עד כמה ה-AI עונה על כל אחד0-4ממוצע 9 הפריטים: 0-4כולם, גל-2
חרדת היקשרות בין-אישית (ECR)3 היגדים על דאגה ביחסים קרובים (תת-סולם החרדה)1-7ממוצע: 1-7כולם, גל-1 בלבד
תדירות שימוש כללי ב-AIשאלה אחת: באיזו תדירות את/ה משתמש/ת בכלי AI1-6 (נמוך עד כמעט יום-יום)ערך בודדכולם, גל-2
רשימת שימושים כללייםסימון מרובה: 10 מטרות שימוש (תמיכה רגשית, נושאים אישיים, לימוד, כתיבה...)מסומן / לא מסומןאי-סימון = לא נבחר (לא חוסר-מענה)כולם, גל-2
מצוקת מלחמה (מורגשת)שאלה אחת: באיזו מידה את/ה חש/ה מצוקה בעקבות הסבב הנוכחי1-5 (כלל לא - מאוד)ערך בודדכולם, גל-2
חשיפה לטילים/מקלט (אובייקטיבית)שאלה אחת: שכיחות חשיפה לירי טילים / שהייה במרחב מוגן1-4ערך בודדכולם, גל-2
חוויית השימוש (MHAI)שביעות רצון כללית (1-5); "האם עזר?"; דירוג שימוש רגשי/פרקטי/משברי; כוונת המשך; פנייה במשבר (כן/לא); 13 נושאי שיחה (סימון מרובה)דירוגים 1-5; כן/לאפריטים בודדים (לא סולם מסכם)104 המשתמשים בלבד
🧭 הטבלה חושבה ישירות מהנתונים (09_provenance.R): "ענו בפועל" = ספירת תשובות לא-ריקות במדגם הנקי.
פרק 2

למה כן/לא לא מספיק

Why Yes/No Isn't Enough
קחו את הכן/לא ברצינות, והוא קורס: הדליפה רצה בשני הכיוונים.
"כן" בגל-1 שהפך ל"מעולם לא" בגל-231, הוצאו מהמדגם
"לא" בבינארית + שימוש רגשי ברשימה הכללית43 משתמשים סמויים
"כן" בבינארית בלי שום שימוש רגשי כללי32
מקור המדידהשאלות שכולם ענו עליהן בלבד, בלי הבלוק המסועף

קחו את שאלת הכן/לא ברצינות, והיא קורסת. 31 אנשים ענו "כן" בגל הראשון, ובגל השני טענו שמעולם לא השתמשו. "אי-פעם" לא יכול להפוך ל"מעולם לא": זו סתירה לוגית, לא שינוי דעה, והם הוצאו (פרק משלהם בהמשך).

ובכיוון ההפוך: 43 ענו "לא", אבל ברשימת השימושים הכלליים סימנו תמיכה רגשית או נושאים אישיים וקיומיים. הם מדברים עם ה-AI על החיים שלהם, רק בלי לקרוא לזה בריאות הנפש: אלה המשתמשים הסמויים.

ועוד 32 ענו "כן" בלי לסמן שום שימוש רגשי. הדליפה רצה בשני הכיוונים, ונמדדה כולה משאלות שכולם ענו עליהן; דווקא בגלל זה אפשר לסמוך עליה.

English version

Take the binary seriously and it collapses. Thirty-one people said "yes" at Wave 1, then claimed at Wave 2 they had never used it; "ever" cannot become "never." We excluded them.

In the other direction, 43 said "no" yet marked emotional support or personal topics on the general-uses list everyone answers: the hidden users. Another 32 said "yes" without marking any emotional use.

The leak runs both directions, measured entirely with questions everyone answered.

🧭 מאיפה הנתונים: שתי שאלות שכולם ענו עליהן: השאלה הבינארית (בשני הגלים) ורשימת השימושים הכלליים; בלי שום שימוש בבלוק המסועף.

הדליפה משני הכיוונים

שלוש קבוצות שהבינארי מסווג לא נכון.

🧭 מקור: השאלה הבינארית + רשימת השימושים הכללית · נשאלו: כולם (N=348)
פרק 3

מדד בשני חלקים: קרבה ועומק

A Two-Part Measure: Proximity and Depth
מדד אחד היה מבריח את הבינארי פנימה; לכן שניים: קרבה לכולם, עומק למשתמשים.
קרבה (0-4, כל 348)אלפא .546 (מדד עקביות פנימית); דרגות: None 17.2%, Low 33.6%, Moderate 22.7%, High 26.4%
הסולם מטפס (מ-None ל-High)סיפוק צרכים מה-AI מ-0.51 ל-1.55; מצוקת גל-2 מ-16.9 ל-29.8
ניבוי סיפוק צרכיםהבינארי לבדו 8% מהשונות; עם הקרבה 13.1% (תוספת 5.1%, p<.001; p: הסיכוי לתוצאה כזו במקרה)
תוספת הקרבה במדדים אחריםהאנשה +1.6% (p=.017); חרדת היקשרות ל-AI: אין (p=.26)
המשתמשים הסמויים (37 במדגם האנליטי)Moderate 43%, High 38%: רובם בקרבה בינונית-גבוהה
עומק נמוך מול גבוה (בתוך 104)מצוקת גל-2 21.9 מול 35.6; שביעות רצון 2.95 מול 3.77; ניבוי שינוי במצוקה: אף אחד מהמדדים (p=.223/.381)

השאלון מתפצל, ולכן גם המדידה חייבת להתפצל. מדד יחיד שמערבב את כל האותות היה מבריח את הבינארי פנימה בדלת האחורית: רוחב הנושאים והפנייה במשבר קיימים רק אצל מי שענה "כן". לכן שני חלקים.

קרבה (0-4), מפריטים אוניברסליים בלבד, מחושבת לכל 348: הצהרה עצמית, שימוש רגשי כללי, ומינון השימוש. האלפא שלה צנוע בכוונה: שלושת הרכיבים פורמטיביים (מרכיבים הגדרה, לא משקפים תכונה אחת); זה מסנן, לא סולם אישיות.

והסולם עובד: סיפוק הצרכים מה-AI עולה דרגה-דרגה, המצוקה עולה בערך, והקרבה מוסיפה ניבוי מעבר לכן/לא. המשתמשים הסמויים מפרק 2 מקבלים פנים: רובם מתנהגים כמו משתמשים בכל האותות, רק התווית חסרה.

עומק (0-3), בתוך 104 המשתמשים בלבד, מדרג בחדות: עומק גבוה מסמן יותר מצוקה ויותר שביעות רצון. תיאורי בלבד.

ולסיום, השורה שמרסנת את כולן: לא קרבה ולא עומק מנבאות שינוי במצוקה בין הגלים. מעורבות מסמנת רמת מצוקה, לא שינוי בה.

English version

The survey forks, so the measurement forks: two parts. A single index would smuggle the binary in through the back door: topic breadth and crisis use exist only for "yes" people.

Proximity (0-4), universal items only, scores all 348. Its alpha is modest by design: a formative screener, not a personality scale.

The ladder climbs (need satisfaction 0.51 to 1.55), and proximity adds prediction beyond yes/no. The hidden users sit mostly medium-high.

Depth (0-3) grades the 104 users sharply, yet neither predicts distress change: engagement marks level, not change.

🧭 מאיפה הנתונים: חלק הקרבה בנוי משלוש שאלות אוניברסליות (כל 348 ענו); חלק העומק משתי שאלות מהבלוק המסועף, ולכן מחושב רק בתוך 104 המשתמשים.
איך בנוי המדד — רכיב אחר רכיב
חלק 1 · קרבה (PROXIMITY) — טווח 0 עד 4 · חושב לכל 348 המשתתפים
רכיבמאיזו שאלהאיך מנוקד
הצהרה"האם השתמשת ב-AI לבריאות הנפש?" (כן/לא)כן = 1 · לא = 0
שימוש רגשירשימת השימושים הכלליים: "תמיכה רגשית" (1) או "נושאים אישיים" (3) — ראו בדיקת כל 10 השימושים למטהסומן לפחות אחד = 1 · אחרת 0
מינוןתדירות שימוש כללי ב-AI (1-6)כמעט יומי (6) = 2 · תכוף (4-5) = 1 · אחר = 0
= קרבהסכום שלושת הרכיבים0 - 4
🧭 שלושתם אותות אוניברסליים — כל אחד ענה עליהם, גם מי שלא משתמש. דרגות: None=0, Low=1, Moderate=2, High=3-4.
חלק 2 · עומק (DEPTH) — טווח 0 עד 3 · רק ל-104 המשתמשים
רכיבמאיזו שאלהאיך מנוקד
רוחב נושאיםמתוך 13 נושאי שיחה אפשריים — בכמה השתמש?שלושה ומעלה = 2 · אחד-שניים = 1 · אפס = 0
שימוש במשבר"האם פנית ל-AI במצב נפשי חריף/משבר?"כן = 1 · לא = 0
= עומקסכום שני הרכיבים0 - 3
🧭 שתי שאלות אלה הוצגו רק למי שענה "כן" בהצהרה (104 מתוך 348). לכן הן מודדות עומק בתוך ציבור המשתמשים — ולא מחליפות את שאלת הכן/לא.
רכיב "השימוש הרגשי" — האם רק 2 מהשימושים מתאימים?

המדד סופר כיום שני שימושים מתוך 10 כ"רגשיים": תמיכה רגשית (1) ונושאים אישיים (3). אבל זו הנחה — ושווה לבדוק אותה בנתונים. לכל אחד מ-10 השימושים ברשימה הכללית בדקנו כמה אחוז מהמשתמשים לבריאות הנפש בוחרים בו, לעומת מי שלא משתמש, והפער ביניהם.

כל 10 השימושים: פער בין משתמשים ללא-משתמשים

ירוק = נספר כיום (1,3); כתום = בולט אך לא נספר; אפור = חלש.

🧭 מקור: רשימת השימושים הכללית · נשאלו: כולם (N=348)
מה רואים: ניהול החיים האישיים (פער +30.9, OR 4.45) ורעיונות וסיעור מוחות (פער +25.2, OR 2.8) בולטים כמעט כמו השניים שכן נספרים — ואינם נספרים. למידה, תכנות, חיפוש מידע ותרגום קשורים חלש בלבד.
פער = אחוז הבחירה בקרב 104 המשתמשים פחות אחוז הבחירה בקרב 244 הלא-משתמשים. (שימוש 1 "נפרד" לגמרי: כמעט אף לא-משתמש בוחר בו.)
בדיקת רגישות: האם הגדרה רחבה יותר משנה את המדד?
הגדרת "שימוש רגשי"כמה סומנו% בדרגה הגבוההקשר קרבה↔צרכים (ρ)קשר קרבה↔האנשה (ρ)
הנוכחי (1 + 3)10926.4%0.3880.208
רק רגשי (1)6021.8%0.3490.184
+ ניהול חיים (1,2,3)15331%0.3820.188
רחב (1,2,3,5)21635.6%0.3320.161
🧭 הרחבת ההגדרה מגדילה את מספר ה"רגשיים" ומסיטה אנשים לדרגה גבוהה — אבל הקשרים של הקרבה עם הצרכים ועם ההאנשה נשארים יציבים (ρ סביב 0.33-0.39 ו-0.16-0.21). כלומר המדד עמיד; הבחירה המדויקת אינה קריטית לממצאים. המדד הראשי נשאר 1+3, וזו החלטה לדיון.

דרגות הקרבה (0-4)

מאותות אוניברסליים בלבד: הצהרה + שימוש רגשי + מינון.

🧭 מקור: שלוש שאלות אוניברסליות · נשאלו: כולם (N=348)

הסולם עדיין מטפס

מענה צרכים עולה (ירוק); הימנעות יורדת (ורוד).

🧭 מקור: NEEDS-AI + ECR-AI · נשאלו: כולם (N=348)

מצוקה לפי דרגת קרבה

High נושאת את המצוקה (29.8).

🧭 מקור: DASS-21 · נשאלו: כולם (N=348)

מעבר לכן/לא (R²)

בינארי בלבד מול בינארי + קרבה.

🧭 מקור: סולמות אוניברסליים · נשאלו: כולם (N=348)

הנסתרים: היכן הם בקרבה?

רובם Moderate/High - משתמשים בכל מלבד התווית.

🧭 מקור: רשימת השימושים + קרבה · נשאלו: כולם (37 נסתרים במדגם)

עומק בתוך המשתמשים (0-3)

מענה צרכים, מצוקה ושביעות רצון לפי רצועת עומק.

🧭 מקור: בלוק MHAI · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)
פרק 4

מי משתמש? ההאנשה, פעמיים

Who Uses It? Anthropomorphism, Twice
מי שמאניש את ה-AI משתמש בו לנפש: אותו ממצא, אותם אנשים, פעמיים.
שרד את תיקון ההשוואות המרובות (BH-FDR)האנשה בלבד: OR=1.95 (רווח בר-סמך 1.46-2.60), p<.001
מאחורמצוקה OR=1.40 (q=.055, גבולי אחרי תיקון); נשים OR=2.15; גיל OR=0.945 לכל שנה
יציבות בין הגליםהאנשה r=.71; מצוקה r=.76; סטטוס שימוש phi=.78; חרדת היקשרות ל-AI r=.43
נתיב פרוספקטיבי (מבחן סובל לנתיב העקיף)z=2.36, p=.018; OR כולל 1.18, ישיר 1.06
הבומרנג מגל-1, בתוך 104 המשתמשיםלא שוחזר: b=-0.003, p=.66 (בגל-1: b=+0.015, p=.002)

מה מנבא בגל-2 מי משתמש ב-AI לבריאות הנפש? תשעה מבחנים, שורד אחד: האנשה, הנטייה לייחס ל-AI תכונות אנושיות. כמעט כפליים בסיכוי על כל עליית סטיית-תקן, והיחיד ששרד את התיקון להשוואות מרובות.

וזה בדיוק הדפוס מגל-1: אותם אנשים, שבעה חודשים, מלחמה באמצע, אותה תוצאה. המדדים עצמם יציבים בין הגלים; חרדת ההיקשרות ל-AI הכי פחות יציבה.

מצאנו גם נתיב פרוספקטיבי: מחרדת היקשרות בין-אישית בגל-1 (אז נשאלו כולם), דרך מצוקת גל-1, אל שימוש בגל-2. רוב הדרך עוברת דרך המצוקה.

ומה לא שוחזר? אפקט ה"בומרנג" מגל-1 (האנשה כפול מצוקה מנבא חרדת היקשרות ל-AI). בחנו אותו איפה שאפשר, בתוך 104 המשתמשים: אי-שכפול נקי, וכך אנחנו מדווחים אותו.

English version

At Wave 2, one of nine tests survived multiple-comparison correction: anthropomorphism predicted AI mental-health use (OR = 1.95, p < .001). Distress, female gender, and younger age trailed behind.

This replicates Wave 1: same people, seven months apart, a war in between. The measures themselves were stable across waves; AI-attachment anxiety least (r = .43).

Prospectively, Wave-1 attachment anxiety ran through distress to Wave-2 use. And the Wave-1 backfire interaction did not replicate among the 104 users: a clean non-replication, reported as such.

⚖️ פסיקת סיבתיות
האנשה: מתאם בלבד, הכיוון לא ידוע: אולי האנשה מובילה לשימוש, אולי השימוש מגביר האנשה, ואולי גורם שלישי מאחורי שניהם.
מדיאציה: חצי-סיבתי: סדר הזמנים תומך, המנבאים נמדדו לפני התוצאה, אבל אין ניסוי ואין הקצאה אקראית.
Anthropomorphism: correlation only; direction unknown (anthropomorphism may lead to use, use may build anthropomorphism, or a third factor may drive both). | Mediation: semi-causal; temporal order supports it, but there is no experiment and no random assignment.
🧭 מאיפה הנתונים: כל המנבאים מסולמות אוניברסליים (n=348); חרדת היקשרות בין-אישית נמדדה בגל-1, אצל כולם; הבומרנג נבחן בתוך 104 המשתמשים.

מי משתמש בגל-2 (OR + רב"ס)

פס = רווח בר-סמך; נקודה = OR; ירוק = מובהק.

🧭 מקור: סולמות אוניברסליים · נשאלו: כולם (N=348)

יציבות בין הגלים (r)

אותם אנשים, 7 חודשים, מלחמה באמצע.

🧭 מקור: סולמות אוניברסליים בשני הגלים · נשאלו: כולם (N=348)
פרק 5

המלחמה כשער כניסה: דיוקן 32 המצטרפים

The War as a Gateway: A Portrait of the 32 Adopters
התחושה, לא הצפירות: מצוקת מלחמה מורגשת, לא חשיפה לטילים, ניבאה הצטרפות.
קבוצת ביניים (לא-משתמשים/מצטרפים/ממשיכים)גיל 47.9/42.3/37.3; מצוקת גל-1 20.5/27.8/33.1; קרבה 1.13/2.62/3.24
מודל האימוץ (276 לא-משתמשי גל-1)מצוקה מורגשת OR=1.54, p=.031 (q=.07); חשיפה לטילים OR=1.16, p=.51; גיל OR=0.965 לשנה
מגדרעם החשיפה לטילים במודל, נשים OR=2.23, p=.044
האנשה בגל-1מצטרפים 2.66, כמו הלא-משתמשים (2.72), לא כמו הממשיכים (3.07)
צעדים זהירים (מצטרפים מול ממשיכים)עומק 1.56 מול 2.10 (p=.002); "האם עזר?" 19% מול 57%; כוונת המשך 2.69 מול 3.68
ובכל זאת9 מ-32 (28%) פנו ל-AI במשבר חריף (ממשיכים 40%, p=.28); 25% מתארים עלייה בשימוש (ממשיכים 12%)

מתוך 276 שלא השתמשו ב-AI לבריאות הנפש בגל-1, 32 התחילו במהלך המלחמה. מי הם? קבוצת ביניים: כמעט בכל מדד אוניברסלי הם יושבים בין הלא-משתמשים לממשיכים.

והם כבר עמדו ליד הדלת: מחציתם השתמשו ב-AI כמעט מדי יום, עוד לפני שאימצו אותו לנפש. ההפתעה: בהאנשה של גל-1 הם דומים דווקא ללא-משתמשים. הם לא היו "רומנטיקני AI" מראש.

מה משך אותם פנימה? התחושה, לא הצפירות: מצוקת המלחמה המורגשת מנבאת אימוץ, החשיפה האובייקטיבית לטילים לא. צעירים אימצו יותר, וכשהחשיפה לטילים נכנסת למודל, ההבדל המגדרי נעשה מובהק.

ובפנים? צעדים זהירים: פחות עומק, פחות נושאים, פחות שביעות רצון מהממשיכים. ובכל זאת, 9 מתוך 32 כבר פנו ל-AI במשבר נפשי חריף בחודשיהם הראשונים, ורבע מתארים עלייה בשימוש.

והד אחד לסיום: 31 הנעלמים הראו בגל-1 כוונת המשך של 3.26, ואז נעלמו; המצטרפים החדשים מתחילים עוד מתחת לזה. הדלת נפתחה פנימה; האם יישארו, זו שאלה לגל-3.

English version

Thirty-two of the 276 Wave-1 non-users started using AI for mental health during the war: an in-between group on every universal measure, half of them already near-daily general-AI users.

The surprise: their Wave-1 anthropomorphism matched the never-users', not the continuers'. Not AI romantics beforehand.

Felt war distress predicted adoption; objective missile exposure did not. The feeling, not the sirens.

Once inside they were lukewarm ("helped?" 19% vs 57%), yet 9 of 32 already used AI in an acute crisis. Whether they stay is the Wave-3 question.

⚖️ פסיקת סיבתיות
חצי-סיבתי: האימוץ חדש (אחרי גל-1) וקשור למצוקת המלחמה, אבל מצוקת המלחמה נמדדה באותו שאלון עצמו, לא לפניו, ואין ניסוי.
Semi-causal: adoption is new (after Wave 1) and tied to war distress, but war distress was measured in the same survey, not before it, and there is no experiment.
🧭 מאיפה הנתונים: מודל האימוץ נאמד על 276 שלא השתמשו בגל-1, מפריטים אוניברסליים בלבד; ההשוואות בתוך המשתמשים (32 מצטרפים מול 72 ממשיכים) ושאלת המשבר מהבלוק שרק 104 המשתמשים ראו; שאלות המלחמה נשאלו אצל כולם.

מי אימץ במלחמה (OR + רב"ס)

מצוקת מלחמה מורגשת מנבאת; חשיפה לטילים לא (OR=1.16, p=.51).

🧭 מקור: סולמות אוניברסליים · נשאלו: כולם (תת-מדגם 276)

בדיוק באמצע: מצוקת גל-1

המצטרפים (27.8) בין הלא-משתמשים (20.5) לוותיקים (33.1).

🧭 מקור: DASS-21 גל-1 · נשאלו: כולם

מה עשו בפנים: רדוד וספקני

מצטרפים (כתום) מול ותיקים (ירוק).

🧭 מקור: בלוק MHAI · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

"עזר לי" ומשבר חריף (%)

עזר: 19% מול 57%; משבר: 9 מתוך 32 כבר בחודשים הראשונים.

🧭 מקור: בלוק MHAI · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

מה השתנה בשימוש (תמטי)

רוב: אין שינוי; המלחמה כרקע, לא כסיבה.

🧭 מקור: שאלה פתוחה · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)
פרק 6

תעלומת 31 הנעלמים

The Case of the Vanishing 31
הממצא הדרמטי ביותר שלנו עמד כולו על 31 המדווחים הכי פחות עקביים, ונפל.
מערכה ראשונה (כל 379)ממשיכים: ירידה של 1.97 נקודות DASS; מפסיקים: עלייה של 6.77; p=.045
מערכה שנייה (348 הנקיים)האפקט נעלם: F=0.42, p=.66
חריגיםחציון ההחמרה בתוך ה-31: 4 נקודות בלבד (הממוצע 6.77); מבחנים עמידים לחריגים: p=.060-.142
ה"כן" שלהם מגל-1 אמיתיכל ה-31 ענו על בלוק החוויה; שביעות רצון רגילה (3.74 מול 3.88)
אבל כבר אז התנתקוכוונת המשך 3.26 מול 3.81 (p=.045); שימוש במשבר 16% מול 44% (p=.006)
גל-1 בלעדיהםכמעט לא זז: OR האנשה 2.09 מול 1.96

מערכה ראשונה. מבט על כל 379: מי שהמשיך להשתמש השתפר, ומי שהפסיק התרסק. לרגע נראה שמצאנו את ממצא הכותרת.

מערכה שנייה. ה"מפסיקים" הם בדיוק 31 האנשים שטענו בגל-2 שמעולם לא השתמשו, בסתירה לתשובתם מגל-1. הוצאנו אותם, ועם 348 הנקיים האפקט נעלם. הממצא הדרמטי ביותר שלנו נשען כולו על המדווחים הכי פחות עקביים.

מערכה שלישית. חשדנו בחריגים, וצדקנו חלקית: חציון ההחמרה נמוך בהרבה מהממוצע, ובמבחנים עמידים לחריגים האפקט לא שורד. רשלנים? לא, בשאר המדדים הם יציבים כמו כולם.

האם ה"כן" שלהם מגל-1 היה אמיתי? ההסתעפות עצמה מעידה: כל ה-31 ענו על בלוק החוויה, עם שביעות רצון רגילה. אבל כבר אז הם היו פחות מושקעים: פחות כוונת המשך, פחות שימוש במשבר.

ולהוציא אותם גם מגל-1? אין צורך: בלעדיהם המודל כמעט לא זז. הפענוח שלנו: משתמשים אמיתיים אך קלים, שה"מעולם לא" שלהם הוא ניסוח מרושל של "כבר לא"; וההידרדרות? כיוון מעניין, סטטיסטיקה שברירית.

English version

Act 1, all 379: continuers improved, discontinuers crashed. For a moment it looked like the headline finding.

Act 2: the discontinuers were exactly the 31 who claimed at Wave 2 they had never used AI. We excluded them; in the clean 348 the effect vanished.

Act 3, the audit. Outliers? Partly: robust tests fail. Careless? No. A fake Wave-1 "yes"? The branching testifies: all 31 answered the experience block, satisfaction normal, yet already disengaging.

Real but light users whose "never" means "no longer." Wave-1 results barely move without them.

⚖️ פסיקת סיבתיות
אין עדות לקשר: שום דבר כאן לא מראה שהשימוש, או הפסקתו, שינה את המצוקה. "מי שהפסיק הידרדר" הוא רמז שביר, לא ממצא.
No evidence of a link: nothing here shows that using AI, or quitting it, changed distress. "Quitters deteriorated" is a fragile hint, not a finding.
🧭 מאיפה הנתונים: השוואת מצוקה בין הגלים על כל 379; תשובות החוויה של ה-31 מגל-1 קיימות בדיוק כי הסתעפות גל-1 פתחה להם את בלוק המשתמשים, וכל ה-31 ענו עליו.

שלוש מערכות בגרף אחד

כחול = נקי (348); ורוד = עם 31 המוצאים (379).

🧭 מקור: DASS בשני הגלים · נשאלו: כולם

האפקט נמוג בבדיקות עמידות

p של אפקט הקבוצות; ירוק = מתחת ל-0.05.

🧭 מקור: DASS · כל 379

הם כבר נפרדו בגל-1

ה-31 (ורוד) מול הממשיכים (ירוק).

🧭 מקור: בלוק חוויית גל-1 · נשאלו: משתמשי גל-1 בלבד (31 + 72)

החקירה בשורה אחת

סיכום

שאלהתשובה
חריגים מושכים את הממוצע?חלקית (חציון +4, ממוצע +6.77)
רשלנים בכל השאלון?לא - יציבים בכל מדד אחר
ה"כן" בגל-1 מזויף?לא - ענו על הכול, מרוצים
להוציא גם מגל-1?אין צורך - התוצאות כמעט זהות
🧭 מקור: כל המדדים, שני הגלים · השוואת 31 מול 348
פרק 7

מה האנשים סיפרו

What People Told Us
416 טקסטים ממשתמשים בלבד, ובתוכם הדליפה השנייה נתפסת על חם.
קידוד כפול, שני מקודדים בלתי תלוייםקאפא .92-.96 (מדד הסכמה שמנכה צירופי מקרה); קידוד-המשנה: הסכמה 98.2%, קאפא .966
מה עושים שםדרכי התמודדות 41; שאלה-תשובה כללית 16; שיתוף רגשי 13; יחסים 9; בקושי משתמשים 9
מה עזר / מה הזיקהפחתת חרדה 16, עצה ביחסים 11, הכוונה מעשית 11; עצה שגויה 11, תשובות גנריות 6
סלי ה"אין""לא עזר" 40 (20 מפורש, 10 לא זוכרים, 9 בקושי); "אין בעיה" 70 (49 מפורש)
11 ה"בקושי השתמשתי"91% בלי שימוש רגשי כללי (מול 24% משאר המשתמשים); קרבה 1.91 מול 3.18; 73% מצטרפי מלחמה
הצלבת מצוקה (חקרני; קבוצות 17/60/8)"השימוש עלה" +2.35; "ללא שינוי" -2.97; "ירד או הפסיק" -8.5

קודם, למי מקשיבים. ארבע השאלות הפתוחות הוצגו רק לעונים "כן": 104 משתמשים, 416 טקסטים. ל-244 הלא-משתמשים אין כאן קול; שאלתם היחידה, למה לא, ממתינה לקידוד.

פרט אחד קובע: שאלות העזרה והבעיה מותנות ("אם היו פעמים ש..."), ולכן "לא" הוא תשובה לתנאי, לא סירוב. הכול קודד כפול, והנושא השכיח: מתארים מצב ומבקשים דרכי התמודדות.

את שני סלי ה"אין" (לא עזר; אין בעיה) פתחנו בקידוד-משנה, ובפנים הפתעה: 11 אנשים עונים "בקושי השתמשתי", אף שענו "כן" לשאלה הבינארית. ההצלבה מסבירה: כמעט כולם בלי שימוש רגשי ברשימה הכללית, קרבה נמוכה, ורובם מצטרפי מלחמה.

זו תמונת הראי של המשתמשים הסמויים מפרק 2: תווית בלי התנהגות. הטקסטים תפסו את הדליפה השנייה על חם.

ולסיום, הצלבה עם המצוקה: מי שכתבו "השימוש עלה" החמירו, "ללא שינוי" השתפרו, "ירד או הפסיק" השתפרו הכי הרבה. קבוצות קטנות, חקרני בלבד; הכיוון מתיישב עם הסיפור הכמותי: המצוקה מושכת את השימוש.

English version

The four open questions went only to the 104 users (416 texts); the 244 non-users' "why not" awaits coding.

The helpful/problematic questions were conditional, so "no" answers the condition, not a refusal. Everything was double-coded; the dominant theme: describing a situation, asking how to cope.

Sub-coding the "none" buckets found 11 people answering "I barely used it" despite a binary "yes": the hidden users' mirror image. The label without the behavior, caught in the act.

The distress cross, exploratory: those whose use increased worsened; those who stopped improved most.

🧭 מאיפה הנתונים: ארבע השאלות הפתוחות הוצגו רק ל-104 המשתמשים (416 טקסטים); תשובות "אין מקרה" עברו קידוד-משנה כפול; ל-244 הלא-משתמשים אין כאן קול.
נוסח השאלות, מילה במילה (הוצגו רק ל-104 המשתמשים):
שימוש טיפוסי: אנא תאר/י בכמה משפטים כיצד נראית אינטראקציה טיפוסית שלך עם כלי בינה מלאכותית לצורך תמיכה נפשית. מה את/ה בדרך כלל שואל/ת או מעלה לדיון?
מה עזר: אם היו פעמים שבהן כלי הבינה המלאכותית היה מועיל במיוחד עבור בריאותך הנפשית או מטרות הקשורות לטיפול, האם תוכל/י לשתף דוגמה ספציפית?
מה היה בעייתי: אם היו פעמים שבהן כלי הבינה המלאכותית לא היה מועיל, או אפילו בעייתי, עבור בריאותך הנפשית או מטרות הקשורות לטיפול, האם תוכל/י לשתף דוגמה ספציפית?
האם השתנה: האם את/ה מרגיש/ה שדפוסי השימוש שלך ב-AI השתנו בתקופה האחרונה? אם כן, כיצד?
🧭 מתוך קובץ ה-QSF של שאלון גל-2. שימו לב: שאלות "עזר/בעייתי" מנוסחות בתנאי ("אם היו פעמים ש...") - תשובת "לא" היא תשובה לגיטימית לתנאי, לא סירוב.

שימוש טיפוסי

קידוד כפול, κ=.94.

🧭 מקור: שאלה פתוחה · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

מה עזר

40 אומרים: שום דבר. אבל מה בדיוק?

🧭 מקור: שאלה פתוחה · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

בתוך ה"אין": פירוק התשובות

עזר (40) ובעייתי (70) - מה באמת כתבו.

🧭 מקור: תת-קידוד כפול · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

משתמשי-תווית-בלבד: ההצלבה

11 שכתבו "לא השתמשתי" מול שאר 93 המשתמשים.

"לא השתמשתי" (11)השאר (93)
בלי שימוש רגשי ברשימה הכללית91%24%
קרבה ממוצעת (0-4)1.913.18
עומק ממוצע (0-3)1.362.0
אחוז מצטרפים חדשים73%26%
🧭 תת-קידוד כפול של תשובות "אין מקרה" (הסכמה 98.2%, קאפא 0.966) מוצלב עם המדדים האוניברסליים

מה הזיק

70 אומרים: כלום.

🧭 מקור: שאלה פתוחה · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)

דיווח מילולי מול DASS בפועל

קבוצות קטנות - חקרני.

🧭 מקור: קידוד תמטי + DASS · נשאלו: משתמשים בלבד (N=104, לפי ההסתעפות)
"כן, משתמשים יותר, ונגיש וזמין לי"
"עזר לי ללמוד טכניקות נשימה בזמן חרדה"
"פחות כותבת לו כי פחות משעמם לי"
"פשוט לא קיבלתי את העצות , זה הכל"
פרק 8

אז מה גרם למה

So What Caused What?
מצוקה מושכת אל ה-AI; אין עדות שה-AI משנה את המצוקה.
מצוקה מושכת אל ה-AIהעדות תומכת; חצי-סיבתי לכל היותר
ה-AI משנה את המצוקהאין עדות
קרבה ועומקמסמנות מי נמצא במצוקה, לא מי ישתפר

לאורך כל הדף שאלנו על כל ממצא שאלה אחת: מה מותר לומר על סיבתיות? הפסיקות נעו בין "מתאם בלבד", דרך "חצי-סיבתי" כשסדר הזמנים תומך אבל אין ניסוי, ועד "אין עדות". הטבלה שלפניכם, שנבנית ישירות מהקוד, מרכזת אותן ממצא-ממצא.

והשורה התחתונה של כל הטבלה: בנתונים האלה, מצוקה מושכת אנשים אל ה-AI, אבל אין עדות שה-AI משנה את המצוקה. והמעורבות, קרבה או עומק, מסמנת מי נמצא במצוקה עכשיו, לא מי ישתפר מחר.

English version

Throughout this page we asked one question of every finding: what does it permit us to say about causation? The verdicts range from correlation-only, through semi-causal (temporal order supports, no experiment), to no evidence; the table below, built directly from the code, collects them finding by finding.

The bottom line: in these data, distress pulls people toward AI, but there is no evidence that AI changes distress. Engagement, proximity or depth, marks who is distressed, not who will improve.

🧭 מאיפה הנתונים: אין כאן מספר חדש: הטבלה נבנית אוטומטית מהקוד ואוספת את פסיקות הסיבתיות מהפרקים הקודמים, ממצא-ממצא.
הטענההראיההפסיקהלמה
מצוקת מלחמה ← התחלת שימושOR 1.542, p=.031 (q=.07)🟡 חצי-סיבתיחצי-סיבתי: עיתוי תומך, נמדד באותו שאלון
האנשה ↔ שימוש לבריאות הנפשOR 1.95, p<.001, שורד FDR🟣 מתאם בלבדמתאם חזק ויציב; כיוון לא ידוע
חרדת היקשרות ← מצוקה ← שימושSobel z=2.36, p=.018🟡 חצי-סיבתיחצי-סיבתי: פרוספקטיבי, ללא ניסוי
מצוקה ← פנייה ל-AI במשברOR 1.918, p=.023🟡 חצי-סיבתימתאם בקרב משתמשים, אותו גל
שימוש/הפסקה ← שינוי במצוקהF=0.42, p=.66 (נקי)❌ אין עדותאין עדות: לא שרד ניקוי ובדיקות עמידות
מעורבות (קרבה/עומק) ← שינוי במצוקהb=0.836, p=.22; עומק p=.38❌ אין עדותמסמנת את רמת המצוקה, לא מנבאת שינוי
השורה התחתונה: בנתונים האלה, מצוקה מושכת אנשים אל ה-AI - אבל אין עדות שה-AI משנה את המצוקה. המעורבות מסמנת מי במצוקה; היא לא מנבאת מי ישתפר.
פרק 9

מה הלאה

What's Next
כל מה שקראתם היה חקרני; את הסיבוב הבא נקבע מראש.
צעד 1אלעד עובר על הקוד, שורה-שורה (סקריפטים 01-09)
צעד 2הכרעת הצוות על 31 הנעלמים; המלצתנו: להשאירם בחוץ, לדווח כניתוח רגישות
צעד 3קידוד "למה לא" של 244 הלא-משתמשים
צעד 4שלד למאמר הראשון: המדד הדו-חלקי, שכפול ההאנשה, המלחמה כשער כניסה
צעד 5רישום מוקדם (פרה-רגיסטרציה) של החלק האישושי, לפני שמציצים בנתונים

חמישה צעדים, לפי הסדר. שניים הכרעות: אלעד עובר על הקוד שורה-שורה, והצוות חורץ את גורל 31 הנעלמים; ההמלצה שלנו, להשאירם בחוץ ולדווח עליהם כניתוח רגישות.

שניים השלמות: לקודד את "למה לא" של 244 הלא-משתמשים, הקולות שחסרים בפרק הקודם, ולבנות שלד למאמר הראשון משלושת החלקים שהחזיקו מעמד: המדד הדו-חלקי, שכפול ההאנשה, והמלחמה כשער כניסה.

והחמישי, לפני כל טענה חדשה: רישום מוקדם (פרה-רגיסטרציה) של החלק האישושי. כל מה שקראתם כאן היה חקרני; את הסיבוב הבא נקבע מראש, שחור על גבי לבן, לפני שמציצים בנתונים.

השאלה הבאה כבר מנוסחת: לא אם אנשים פונים ל-AI במצוקה, אלא מה השימוש הזה עושה להם.

English version

Five steps. Two are decisions: Elad verifies the code line by line, and the team rules on the 31; our recommendation, keep them excluded and report as a sensitivity analysis.

Two are completions: code the non-users' "why not," and draft Paper #1's skeleton from the parts that held.

Fifth, before any new claim: pre-register the confirmatory subset. Everything here was exploratory; the next round gets committed before anyone peeks at the data.

The next question: not whether people turn to AI in distress, but what that use does to them.

🧭 מאיפה הנתונים: תוכנית עבודה, לא ממצא: הצעדים נגזרים מהפרקים שלמעלה ומסקריפטים 01-09 שבתיקיית הניתוח.
AI PSYCH · גל-1 ← גל-2 · מדגם נקי 348 (104 משתמשים, 244 לא-משתמשים) · כל המספרים מ-results.json (סקריפטים 01-09, R 4.5.3) · קידוד תמטי 416 טקסטים, κ=.92-.96 · הנרטיב אומת מספרית מול הקוד · הוכן ע"י קלוד עבור אלעד רפואה ודורית הדר-שובל.