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title: "Clinical Social Workers’ Perceptions of Large Language Models in Practice: Resistance to Automation and Prospects for Integration"
authors:
  - J. Creswell Báez
  - E. Ahn
  - A. Tamietti
  - B. G. Victor
  - L. Goldkind
year: 2025
type: journalArticle
doi: 10.1080/26408066.2025.2542450
url: "https://doi.org/10.1080/26408066.2025.2542450"
tags:
  - paper
llm_decision: Include
llm_confidence: 0.95
llm_categories:
  - AI_Literacies
  - Generative_KI
  - Soziale_Arbeit
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# Clinical Social Workers’ Perceptions of Large Language Models in Practice: Resistance to Automation and Prospects for Integration

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, Generative_KI, Soziale_Arbeit, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 88 |
| **Overall Confidence** | **89** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Include (Confidence: 0.95)

## Key Concepts

- [[AI Literacy in Social Work]]
- [[Algorithmic Bias in Healthcare]]

## Wissensdokument

# Clinical Social Workers' Perceptions of Large Language Models in Practice: Resistance to Automation and Prospects for Integration

## Kernbefund

Klinische Sozialarbeiter erkennen das Potenzial von LLMs für Dokumentation, klinische Entscheidungsfindung und Klientenunterstützung, äußern aber erhebliche Bedenken bezüglich Datensicherheit, algorithmischen Verzerrungen, beruflicher Normen und des Risikos einer Verschärfung von Ungleichheiten, was ihre Akzeptanz begrenzt.

## Forschungsfrage

Wie nehmen klinische Sozialarbeiter Large Language Models wahr und welche Faktoren beeinflussen ihre Akzeptanz oder Ablehnung dieser Technologien in ihrer Praxis?

## Methodik

Empirisch - Qualitative Studie mit reflexiver thematischer Analyse (reflexive thematic analysis) von Einzelinterviews mit klinischen Sozialarbeitern, theoretisch gerahmt durch das Technology Acceptance Model (TAM2)
**Datenbasis:** Einzelinterviews mit klinischen Sozialarbeitern (n nicht explizit angegeben, aber multiple Zitate von Teilnehmern #1-#18 deuten auf mindestens 18 Teilnehmer hin)

## Hauptargumente

- LLMs bieten demonstrierbare praktische Vorteile für Sozialarbeiter, einschließlich der Unterstützung bei Dokumentation, Wissensressourcen, Ideengenerierung und als virtueller Sounding Board in Supervision und Fallberatung, was zu positiven Wahrnehmungen ihrer Nützlichkeit führt.
- Erhebliche ethische und praktische Barrieren hemmen die Adoption: Vertrauensprobleme bezüglich Datensicherheit und Vertraulichkeit, Sorgen um algorithmische Bias und Equity-Implikationen, sowie mangelnde institutionelle Richtlinien und klare berufliche Normen zur ethischen Verwendung von LLMs in der sozialen Arbeit.
- Klienten nutzen bereits eigenständig LLMs für emotionale Unterstützung und Bewältigungsstrategien; Sozialarbeiter sehen LLMs als Zugangserweiterung für unterversorgte Bevölkerungsgruppen, befürchten aber die Schaffung eines zweistufigen Dienstleistungsmodells, das bestehende Ungleichheiten verschärft.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Studium der Akzeptanz und des Verständnisses von LLMs durch klinische Sozialarbeiter als Fachpersonen; Diskussion von Schulungs- und Kompetenzentwicklungsbedarf: 'A recent survey of German social work students indicates growing interest in LLMs among both technical and non-technical users'

### Evidenz 2

Fokus auf Large Language Models wie ChatGPT, Claude und Gemini und ihre Anwendung in klinischer Praxis: 'Generic LLMs such as ChatGPT, Claude, and Gemini offer broad capabilities in generating text-based documents such as treatment plans, psychoeducational materials and clinical documentation'

### Evidenz 3

Zentrale Analyse der Auswirkungen von LLMs auf die klinische Sozialarbeitspraxis, berufliche Werte und disziplinäre Grenzen: 'This major technological advancement has prompted urgent questions within the profession about how LLMs might reshape clinical social work practice and challenge our disciplinary boundaries'

### Evidenz 4

Explizite Diskussion von Verzerrungen in LLMs, ihrer Verstärkung bestehender Ungleichheiten und des Risikos von zweistufigen Dienstleistungsmodellen: 'there are concerns that AI chatbots could displace human social workers or create a two-tiered service model, where clients from high-income backgrounds continue receiving in-person support, while individuals from marginalized communities with lower incomes rely on automated, algorithm-driven care, risking a widening of existing inequalities'

### Evidenz 5

Fokus auf Zugang für marginalisierte Gruppen, LGBTQ-Individuen, autistische Personen und unterversorgte Bevölkerungsgruppen: 'LGBTQ individuals have sought mental health support from LLMs when faced with limited care options tailored to their unique needs'

### Evidenz 6

Bedenken bezüglich fairer Verteilung von Dienstleistungen, Equity im Zugang und der Vermeidung algorithmisch unfairer Praktiken: 'Under-resourced agencies, ethical and legal considerations, and limited training opportunities require careful evaluation to ensure client dignity and equity'

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Sehr hohe Relevanz für die Schnittstelle von KI und Sozialer Arbeit. Das Paper adressiert zentrale Fragen zur Implementierung generativer KI-Systeme in einer hochsensiblen Praxis, die mit vulnerablen Bevölkerungsgruppen arbeitet, und betont dabei Equity, Fairness und ethische Herausforderungen.

**Unique Contribution:** Erste empirische Untersuchung der Wahrnehmungen klinischer Sozialarbeiter zu LLMs basierend auf qualitativen Interviews, die das TAM-Modell auf einen bislang unteruntersuchten Bereich anwendet und spezifische Widerstände sowie Akzeptanzfaktoren in der Sozialarbeitspraxis offenlegt.

**Limitations:** Die Stichprobengröße wird nicht explizit angegeben; es ist unklar, wie repräsentativ die Stichprobe für verschiedene Segmente der Sozialarbeiterschaft ist (Geografie, Organisationstypen, Erfahrungsniveaus); keine Angaben zur Geschlechts- oder ethnischen Zusammensetzung der Teilnehmer.

**Target Group:** Klinische Sozialarbeiter, Sozialarbeitsprofessoren und Curriculum-Entwickler, leitende Fachpersonen in Sozialarbeitagenturen, KI-Entwickler, die Tools für Sozialwesen entwerfen, Policymaker im Bereich Mental Health und Soziale Dienste, sowie Forschende im Bereich Technologieakzeptanz und Ethik in der Gesundheitsversorgung

## Schlüsselreferenzen

- [[Davis_et_al_1989]] - User Acceptance of Computer Technology
- [[Victor_Goldkind_2025]] - The Therapist in the Machine: Confronting AI's Challenge to Clinical Social Work
- [[Venkatesh_Davis_2000]] - Technology Acceptance Model 2 (TAM2)
- [[Eubanks_2018]] - Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor
- [[Benjamin_2019]] - Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code
- [[Ma_et_al_2024]] - Evaluating the Experience of LGBTQ+ People Using LLM-Based Chatbots for Mental Health Support
- [[McNally_et_al_2024]] - Disability Expertise and Large Language Models: Autistic TikTok Creators' Use of ChatGPT
- [[Braun_Clarke_2022]] - Thematic Analysis: A Practical Guide
- [[Schueller_Morris_2023]] - Clinical Science and Practice in the Age of Large Language Models and Generative AI
- [[Wassal_et_al_2024]] - Reimagining AI in Social Work: Practitioner Perspectives on Incorporating Technology
