Einsamkeit und KI: Ersetzen Chatbots menschliche Beziehungen oder ergänzen sie sie sinnvoll?

In den letzten Jahren haben sich KI-gestützte Tools wie ChatGPT oder Gemini rasant verbreitet und sind mittlerweile in vielen Lebensbereichen präsent. Besonders zunehmend werden solche Systeme für persönliche Gespräche genutzt, etwa über Hobbys, Reisen, Alltagsprobleme, psychische Gesundheit oder aktuelle Ereignisse. Diese Entwicklung wirft die zentrale gesellschaftliche Frage auf, ob solche Gespräche mit KI menschliche Beziehungen ersetzen oder sie sinnvoll ergänzen. Einerseits besteht die Sorge, dass Menschen sich stärker in digitale Welten zurückziehen und reale soziale Kontakte vernachlässigen, was Einsamkeit, soziale Isolation und Rückzug verstärken. Andererseits gibt es Hinweise darauf, dass KI-Systeme Menschen emotional entlasten und dabei helfen, besser mit persönlichen oder sozialen Herausforderungen umzugehen.

Bisherige Forschung hat sich vor allem auf soziale Roboter oder spezifische Gruppen wie Studierende oder ältere Menschen konzentriert. Erste neuere Studien zeigen, dass KI-gestützte Gesprächssysteme Einsamkeit und Isolationsgefühle verringern, indem sie Unterstützung, Anregungen und ein Gefühl von Verbundenheit vermitteln. Gleichzeitig fehlen umfassende Untersuchungen für die allgemeine erwachsene Bevölkerung und für die gezielte Nutzung frei verfügbarer KI-Tools für persönliche Gespräche. Diese Forschungslücke ist problematisch, da soziale Verbundenheit eine zentrale Rolle für die Gesundheit spielt. Einsamkeit und soziale Isolation stehen in engem Zusammenhang mit höheren Krankheits- und Sterblichkeitsraten. Das Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) zeigt, dass sich jeder fünfte Mensch in Deutschland manchmal einsam fühlt. Dabei lassen sich verschiedene Facetten von Einsamkeit unterscheiden. Am häufigsten betroffen sind Menschen vom Alleinsein (56%), also vom Vermissen anderer Menschen, während Gefühle von sozialer Isolation (20%) oder Ausgeschlossenheit (28%) seltener auftreten. Verschiedene Faktoren wie niedriges Einkommen, Geschlecht oder Alter beeinflussen das Auftreten von Einsamkeit.

Ziel aktueller Untersuchungen ist es daher, zu prüfen, ob die Nutzung von KI für persönliche Gespräche mit Einsamkeit, wahrgenommener sozialer Isolation und sozialem Rückzug zusammenhängt und ob bestimmte Bevölkerungsgruppen besonders betroffen sind. Grundsätzlich lassen sich zwei gegensätzliche Perspektiven unterscheiden: Einerseits könnten KI-Systeme emotionale Unterstützung bieten, Stress reduzieren und das Gefühl von Zugehörigkeit stärken, ähnlich wie menschliche soziale Unterstützung. Andererseits besteht die Befürchtung, dass KI reale Beziehungen teilweise ersetzt und dadurch langfristig soziale Entfremdung begünstigt. Angesichts der Tatsache, dass Einsamkeit weltweit als ernstes Gesundheitsproblem gilt und mit Depressionen, Angststörungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und erhöhter Sterblichkeit verbunden ist, wird deutlich, wie wichtig es ist, den Einfluss von KI-basierten sozialen Interaktionen besser zu verstehen.

Die Studie „Association of using AI tools for personal conversation with social disconnectedness outcomes“ untersuchte anhand einer repräsentativen Online-Befragung mit 3.270 TeilnehmerInnen im Alter von 18 bis 74 Jahren in Deutschland, wie die Häufigkeit der Nutzung von KI-Tools ausschließlich für persönliche Gespräche mit sozialen Gefühlen wie Einsamkeit, wahrgenommener sozialer Isolation und sozialem Rückzug zusammenhängt. Dazu wurden etablierte Messinstrumente eingesetzt, insbesondere die Loneliness-Skala nach De Jong Gierveld (6‑Item‑Version), die von 0 bis 6 reicht, wobei höhere Werte stärkere Einsamkeit anzeigen. Der durchschnittliche Wert in der Gesamtstichprobe lag bei 3,3 Punkten (Standardabweichung ± 2,0), was ein mittleres Einsamkeitsniveau widerspiegelt.

Die Ergebnisse nach Nutzungshäufigkeit zeigten, dass rund 48 Prozent der Befragten solche KI-Tools nie für persönliche Gespräche nutzten, 27 Prozent sie ein- bis dreimal pro Monat oder seltener nutzten und 25 Prozent mindestens einmal pro Woche. Personen, die die Tools ein- bis dreimal pro Monat oder seltener nutzten, wiesen im Vergleich zu Nie-NutzernInnen nur einen leichten Anstieg der Einsamkeitswerte auf (β = +0,14, p = 0,096). Deutlich ausgeprägter war der Effekt bei wöchentlichen Nutzern, die im Mittel um etwa 0,37 Punkte höhere Werte auf der 0–6‑Skala berichteten (β = +0,37, p < 0,001). Dies zeigt, dass häufige Nutzung von KI für persönliche Gespräche mit stärkerem empfundenem Einsamkeitsgefühl einhergeht. Weitere Analysen zeigten, dass Geschlecht und Alter die Zusammenhänge moderierten. Die negativen Effekte auf soziale Isolation und Rückzug waren bei Männern stärker ausgeprägt und nahmen mit zunehmendem Alter ab, während das Bildungsniveau keine signifikante Rolle spielte. Die Autorinnen und Autoren weisen darauf hin, dass es sich um Querschnittsdaten handelt, sodass nicht eindeutig festgestellt werden kann, ob häufige KI-Nutzung soziale Isolation verursacht oder ob sozial isolierte Menschen eher KI-Tools nutzen.

Die Studie „Artificial intelligence chatbots as a source of virtual social support: Implications for loneliness and anxiety management“ verfolgte einen experimentellen Ansatz und untersuchte, wie unterschiedliche Arten von Unterstützungsnachrichten durch soziale KI-Chatbots die Wahrnehmung emotionaler Bestätigung beeinflussen, insbesondere im Kontext von Einsamkeit und Angst. Dabei wurden personalisierte Nachrichten mit weniger personalisierten verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass stark auf die Person zugeschnittene Nachrichten zu erhöhter emotionaler Validierung führten. Teilnehmende fühlten sich durch diese empathisch formulierten KI-Antworten stärker verstanden und bestätigt. Dieser Effekt wurde unter anderem dadurch vermittelt, wie hoch die wahrgenommene Qualität sozialer Unterstützung und das subjektive Gefühl zwischenmenschlicher Wärme waren. Zudem spielte die Wahrnehmung einer sozialen Präsenz der KI, also wie „real“ und eingebettet in soziale Kontexte die Interaktion erschien, eine Rolle. Die Studie verdeutlicht, dass KI-Chatbots durch gezielte, personenzentrierte Kommunikation potenziell als Quelle sozialer Unterstützung wirken, besonders dort, wo menschliche Unterstützung nicht verfügbar ist. Gleichzeitig wird betont, dass die langfristigen Auswirkungen und Grenzen solcher virtuellen Unterstützungssysteme noch weiter erforscht werden müssen.

Die Untersuchung „A Study of Social Chatbots Affordances Mitigating Loneliness“ von Wang und Kolleginnen analysierte, wie soziale Chatbots Einsamkeit reduzieren können und welche Mechanismen dabei eine Rolle spielen. Das Forschungsmodell basiert auf der Affordanztheorie von Leonardi und den impliziten Emotionstheorien von Tamir. Zwei zentrale Affordanzen von Chatbots wurden betrachtet: Shared Identity, also die Fähigkeit des Chatbots, eine eigene soziale Identität zu vermitteln, die es Nutzenden ermöglicht, sich verbunden zu fühlen, sowie Social Support, also Funktionen, die emotionale Unterstützung, Anerkennung, Zugehörigkeit und Rat vermitteln. Beide Affordanzen können direkt Einsamkeit verringern und indirekt über die durch den Chatbot erzeugte Intimität, also Vertrauen und die Bereitschaft, persönliche Gedanken zu teilen, wirken. Ein weiterer zentraler Faktor ist die Emotionsregulation der Nutzerinnen und Nutzer. Menschen, die glauben, dass Emotionen veränderbar sind, reagieren stärker auf die Affordanzen des Chatbots, während Personen, die Emotionen als unveränderlich ansehen, geringere Effekte zeigen.

Methodisch setzte die Studie ein Longitudinal-Design über einen Monat ein, bei dem Studierende zufällig einem von drei Chatbots zugewiesen wurden: einem mit Shared Identity Affordance, einem mit Social Support Affordance oder einem mit beiden Affordanzen. Zu zwei Zeitpunkten wurden Einsamkeit, durch den Chatbot erzeugte Intimität, Wahrnehmung der Affordanzen und Emotionsregulation gemessen. Die Untersuchung liefert wichtige Beiträge, indem sie erstmals systematisch zeigt, welche Chatbot-Affordanzen Einsamkeit mindern und Intimität fördern, und ein Modell entwickelt, das die Mechanismen menschlich-chatbotischer Interaktionen erklärt. Praktisch liefert sie Erkenntnisse für die Gestaltung sozialer Chatbots, die Menschen bei psychischen Gesundheitsproblemen unterstützen können, insbesondere in Situationen mit Fachkräftemangel oder Stigmatisierung.

Insgesamt zeigen die Studien ein ambivalentes Bild: Während KI-gestützte Gespräche Menschen emotional unterstützen und soziale Nähe vermitteln können, gibt es Hinweise, dass häufige Nutzung mit höheren Einsamkeitswerten und stärkerem sozialen Rückzug verbunden ist. Die Forschung legt nahe, dass der Erfolg von KI-Interaktionen stark von der Gestaltung der Systeme, der Personalisierung, den wahrgenommenen sozialen Affordanzen und individuellen psychologischen Faktoren abhängt. Ein tieferes Verständnis dieser Zusammenhänge ist entscheidend, um KI-Systeme so zu entwickeln, dass sie menschliche Beziehungen sinnvoll ergänzen, statt sie zu ersetzen.

Quellen: 

Berlin, D. I. W. (2025). DIW Berlin: Einsamkeit in Deutschland : die gefährdetste Gruppe sind Menschen mit niedrigem Einkommen [Text]. DIW Berlin. Quelle

Hajek, A., Zwar, L., Gyasi, R. M., Yon, D. K., Pengpid, S., Peltzer, K., & König, H.-H. (2025). Association of using AI tools for personal conversation with social disconnectedness outcomes. Journal of Public Health. Quelle

Merrill Jr., K., Mikkilineni, S. D., & Dehnert, M. (2025). Artificial intelligence chatbots as a source of virtual social support: Implications for loneliness and anxiety management. Annals of the New York Academy of Sciences, 1549(1), 148–159. Quelle

Wang, W., Sun, H., & Miranda, S. (2024). A Study of Social Chatbots Affordances Mitigating Loneliness. SIGHCI 2023 Proceedings. Quelle

Yang, Y., Wang, C., Xiang, X., & An, R. (2025). AI Applications to Reduce Loneliness Among Older Adults: A Systematic Review of Effectiveness and Technologies. Healthcare, 13(5). Quelle