AI PSYCH · Findings
מחקר לא מפורסם — הזינו סיסמה
Unpublished research — enter password
FULL RUN v1 · EXPLORATORY · code verification by Elad pending · אימות קוד על-ידי אלעד בהמתנה

Findings: AI for Mental Health, Under Fire

ממצאים: הריצה המלאה גל-1 ← גל-2 · 11.6.2026
Dorit approved the plan → the full pipeline ran: agreed cleaning rule, the graded engagement index, trajectory / adoption / replication models, FDR control, and a light pass on the open-ended texts. Every number on this page is injected by code from the R output (results.json) - nothing is hand-typed.
דורית אישרה את התוכנית ← הצינור המלא רץ: כלל הניקוי המוסכם, המדד המדורג, מודלי מסלולים / אימוץ / שחזור, בקרת FDR, ומעבר ראשוני על הטקסטים הפתוחים. כל מספר בדף מוזרק בקוד מתוך פלט ה-R - שום דבר לא הוקלד ידנית.
348
Analytic N · מדגם
379 − 31 excluded (Yes→No rule)
α = 0.765
Graded index · המדד המדורג
5 components, 0-7
OR 1.95
Anthropomorphism → AI-MH
p < .001 · survives BH ✓
OR 1.542
War distress → adoption
p = .031 (q=.07)
OR 1.918
Distress → crisis use
p = .023
F = 0.42
Trajectory (cleaned) · מסלולים
p = .659 - null after cleaning
33.7%
War in "change" texts · מלחמה בטקסטים
vs 1-6% other fields

The five headlines · חמש הכותרות - כל אחת בשתי שכבות: סטטיסטית ופשוטה

1 · The graded index WORKS המדד המדורג עובד
📊 Statistical: alpha = 0.765; monotone gradient on AI-need satisfaction 0.51 → 1.68; incremental validity over the yes/no item: ΔR² = 0.063, F = 25.34, p < .001.
💬 The 5-signal engagement index behaves like a real scale: the higher the tier, the more needs AI meets and the less people avoid it - and it predicts outcomes the binary item misses. This is the methods contribution reviewers asked for.
💬 מדד 5 הרכיבים מתנהג כמו סולם אמיתי: ככל שהדרגה עולה - יותר צרכים נענים ופחות הימנעות, והוא מנבא מעבר לשאלת הכן/לא. זו תרומת המדידה שהשופטים ביקשו.
2 · Anthropomorphism replicates (only BH survivor) האנשה משתחזרת - השורד היחיד של FDR
📊 Statistical: AI-MH status at W2: anthropomorphism OR = 1.95 [1.46, 2.6], p < .001 (q < .001); distress OR = 1.4, p = .016 (q = .055); female OR = 2.152; age OR = 0.945.
💬 The Wave-1 signature returns intact in Wave 2: seeing AI as human-like is the strongest, most robust marker of using it for mental health - stronger than distress itself.
💬 החתימה מגל-1 חוזרת בשלמותה: לראות את ה-AI כאנושי הוא הסמן החזק והעמיד ביותר לשימוש בו לבריאות הנפש - חזק יותר מהמצוקה עצמה.
3 · The trajectory headline DID NOT survive cleaning כותרת המסלולים לא שרדה את הניקוי
📊 Statistical: Cleaned 3-group ANCOVA: F(2, 342) = 0.42, p = .659, eta²p = 0.0024. Sensitivity with the 31 excluded cases: F = 2.71, p = .045; Discontinuer adjusted change = +6.98.
💬 The dramatic first-look gradient (continuers improve, quitters crash) lived ENTIRELY inside the 31 inconsistent reporters we agreed to exclude. Honest bottom line: with the agreed cleaning, groups do not differ in distress change. Either the +7 was an artifact of inattentive responders - or discontinuation really hurts and the rule deletes the signal. A team decision point.
💬 המפל הדרמטי מהמבט הראשון (ממשיכים משתפרים, מפסיקים קורסים) ישב כולו בתוך 31 המדווחים הלא-עקביים שהוסכם להוציא. בשורה התחתונה הכנה: עם כלל הניקוי המוסכם, הקבוצות אינן נבדלות בשינוי המצוקה. או שה-7+ היה ארטיפקט של חוסר קשב - או שהפסקת שימוש באמת מזיקה והכלל מוחק את האות. נקודת הכרעה לצוות.
4 · War distress pulls people to AI; distress pulls users to crisis use מצוקת מלחמה מושכת ל-AI; מצוקה מושכת לשימוש במשבר
📊 Statistical: Adoption (No→Yes, n = 276, events = 32): war distress OR = 1.542 [1.04, 2.29], p = .031 (q = .07); age OR = 0.965, p = .023. Crisis use among users: distress OR = 1.918 [1.1, 3.36], p = .023.
💬 Who started using AI for mental health during the war? Those who felt the war most - and younger people. And among users, the more distressed turned to AI in acute crisis. AI functions as a wartime coping resource - reaching exactly the people with the fewest alternatives.
💬 מי התחיל להשתמש ב-AI לבריאות הנפש במלחמה? אלה שהרגישו את המלחמה הכי חזק - וצעירים. ובקרב משתמשים, המצוקתיים יותר פנו אליו במשבר חריף. ה-AI מתפקד כמשאב התמודדות מלחמתי - ומגיע בדיוק לאנשים עם הכי מעט חלופות.
5 · Mediation holds; the backfire does NOT replicate התיווך מחזיק; אפקט הבומרנג לא משתחזר
📊 Statistical: Prospective mediation (attach-anxiety → W1 distress → W2 use): Sobel z = 2.36, p = .018 (total OR 1.177 → direct 1.061). Backfire at W2 (n = 104): interaction b = -0.0034, p = .658 (W1 found b = +.015, p = .002).
💬 The Cyberpsychology pathway repeats prospectively: anxious attachment leads to AI help-seeking THROUGH distress. But the HCB 'relational amplifier' interaction does not reappear in Wave-2 users - an honest non-replication to report (different wave, n = 104).
💬 המסלול מהמאמר בסייברפסיכולוגיה חוזר פרוספקטיבית: התקשרות חרדה מובילה לשימוש דרך מצוקה. אבל אינטראקציית 'המגבר היחסי' מ-HCB לא חוזרת אצל משתמשי גל-2 - אי-שחזור כן שצריך לדווח (גל אחר, n=104).

See it in charts · לראות בגרפים

Engagement tiers

דרגות מעורבות

None / Low / Moderate / High (index 0 / 1-2 / 3-4 / 5-7).

Gradient: AI-need satisfaction

מענה צרכים לפי דרגה

Monotone rise - the index is meaningful.

Gradient: AI-avoidance falls

הימנעות יורדת עם הדרגה

Mirror image - engagement = less avoidance.

Distress by tier (W2 level)

מצוקה לפי דרגה

High tier carries the distress - engagement marks need.

Incremental validity (R²)

תוקף מוסף מעל הכן/לא

Binary item vs binary + graded index.

⚠ Where the gradient went

לאן נעלם המפל

Adjusted distress change: cleaned (3 groups) vs with the 31 excluded.

Adoption predictors (OR, 95% CI)

מנבאי אימוץ

No→Yes among W1 non-users. CI bar + OR dot.

W2 status predictors (OR, 95% CI)

מנבאי סטטוס בגל-2

Anthropomorphism dominates (BH survivor).

W1-W2 stability (r)

יציבות בין הגלים

Traits stable; AI-anxiety the most state-like.

Backfire: simple slopes

בומרנג: שיפועים פשוטים

Interaction ns at W2 - the W1 backfire did not replicate.

War mentions in open texts (%)

אזכורי מלחמה בטקסטים

The war dominates the usage-change narratives.

Index distribution (0-7)

התפלגות המדד

Full range used; no floor/ceiling collapse.

Voices from the data · קולות מהשטח (ציטוטים מילוליים, שאלת שינוי-השימוש)

"לא השתנתה מאז המלחמה עבודה רגילה"
"לא, לא מרגישה שהשתנו בעקבות במלחמב"
"לא, אותו שימוש בדיוק אין קשר למלחמה"
"האמת שלא אני פחות מוצאת את עצמי פונה בשביל עצמי אלא יותר להתמודדות עם הקרובים אליי"
"יש לי יותר זמן להתמקד בכתיבה שהיא אחת ממשימות העבודה שלי. אז הוא עוזר לי מאד בכתיבה"
Verbatim participant quotes; fixed deterministic selection rule. Deep thematic coding = phase 2 · ציטוטים מילוליים; קידוד תמטי עמוק בשלב הבא.

Multiplicity control · בקרת ריבוי השוואות (BH-FDR, 9 מבחנים)

Focal testpq (BH)q < .05
Trajectory: group effect on DASS_w2 (3 groups, ANCOVA)= .659.736no
Dose-response: graded index -> DASS_w2= .198.357no
Adoption: concurrent war distress= .031.070no
Adoption: W1 anthropomorphism= .736.736no
Replication: anthropomorphism -> AI-MH (W2)< .001.000YES
Replication: distress -> AI-MH (W2)= .016.055no
Prospective mediation (Sobel)= .018.055no
Backfire interaction (users, W2)= .658.736no
War-exposure x W1-use moderation= .649.736no
Honest caveats · אזהרות כנות
  • Exploratory; not pre-registered. Code verification by Elad pending. · חוקר; אימות קוד בהמתנה.
  • The trajectory story now hinges on the 31 excluded reporters - audit them individually before any causal claim. · סיפור המסלולים תלוי ב-31 שהוצאו - לבדוק אותם פרטנית.
  • Adoption model: 32 events / 6 predictors (EPV ~5). War-distress is W2-concurrent, not pre-exposure. · מודל האימוץ גבולי בעוצמה; מצוקת מלחמה נמדדה במקביל.
  • Index validated against concurrent criteria; needs out-of-sample check. · המדד תוקף מול מדדים מקבילים בלבד.
What happens next · מה הלאה
  • Elad verifies the code (organized: 01-06 + RUN_ALL in W1W2_Findings_2026-06-11). · אלעד מאמת את הקוד.
  • Team decision on the 31 excluded cases (artifact vs real discontinuation). · הכרעת צוות על 31 המקרים.
  • Paper 1 skeleton: the graded index + anthropomorphism replication + war adoption. · שלד מאמר: המדד + שחזור ההאנשה + אימוץ במלחמה.
  • Phase 2: deep thematic coding of the open texts; pre-register the confirmatory subset. · קידוד תמטי עמוק + פרה-רגיסטרציה.
AI PSYCH · W1→W2 full run · analytic N = 348 (379 − 31 per the agreed rule) · every number injected from results.json (R 4.5.3, scripts 01-06, 2026-06-11) · prepared by Claude for Elad Refoua & Dorit Hadar-Shoval.