Konversationsagenten auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend Teil der alltäglichen Kommunikation und ermöglichen es Nutzer:innen, mit künstlicher Intelligenz auf persönliche und sozial bedeutsame Weise zu interagieren. Dieses Projekt untersucht, wie unterschiedliche Gesprächsstile die Bereitschaft von Nutzer:innen beeinflussen, während der Interaktion mit Chatbots persönliche Informationen preiszugeben. Konkret vergleicht die Studie einen expertenähnlichen Chatbot, der formal und informationsorientiert kommuniziert, mit einem partnerähnlichen Chatbot, der einen unterstützenden und sozial zugewandten Gesprächsstil verwendet. Darüber hinaus wird untersucht, wie der Interaktionskontext (emotionale versus kognitive Gespräche) die Selbstoffenbarung der Nutzer:innen sowie ihre Wahrnehmung von sozialer Unterstützung und Glaubwürdigkeit des Chatbots beeinflusst. Die Studie kombiniert Fragebogendaten mit Interaktionsdaten, um sowohl subjektive Erfahrungen als auch sprachliche Merkmale der Gespräche zu analysieren. Durch die Untersuchung, wie Gesprächsdesign Offenheit und Wahrnehmungen der Interaktion prägt, trägt das Projekt zu einem besseren Verständnis sozialer Prozesse in der Mensch–KI-Kommunikation bei und liefert Erkenntnisse für die Entwicklung verantwortungsvoller konversationeller Systeme.