論文の概要: Prototyping Theories with ChatGPT: Experiment with the Technology Acceptance Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05488v1
• Date: Sun, 4 Jun 2023 23:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 17:43:04.685636
• Title: Prototyping Theories with ChatGPT: Experiment with the Technology Acceptance Model
• Title（参考訳）: chatgptによる理論のプロトタイピング:技術受容モデルによる実験
• Authors: Tiong-Thye Goh
• Abstract要約: この研究の目的は、ChatGPTが理論的概念を理解し、構成物を区別する能力を評価することである。 実験の結果,ChatGPTはアクセプタンス・テクノロジー・モデル(TAM)の構成に整合した応答を生成できることが示唆された。 実験では、生成したサンプルの潜在的なバイアス、特に性別や使用経験について明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This research paper presents the findings of two experimental studies that explore the use of ChatGPT as a tool for theory prototyping. The objective of the studies is to assess ChatGPT's ability to comprehend theoretical concepts and differentiate between constructs. During the experiments, duplicated responses were identified in both Study 1 and Study 2, with duplicate response rates of 26.25% and 40% respectively. The results of the experiments indicate that ChatGPT can generate responses aligned with the constructs of the Technology Acceptance Model (TAM). The loading and reliability coefficients demonstrate the validity of the models, with Study 1 achieving an R-squared value of 82% and Study 2 achieving 71%. In Study 2, two items with negative wording exhibited low loadings and were subsequently removed from the model. Both studies exhibit reasonable discriminant validity despite high correlations among the TAM constructs. The experiments reveal potential biases in the generated samples, particularly regarding gender and usage experiences. These biases may impact the responses of constructs and should be considered when interpreting ChatGPT's conceptual capabilities. In sum, ChatGPT shows promise as a tool for theory prototyping, generating relevant responses aligned with theoretical constructs. However, further investigation is needed to address limitations such as duplicated responses, variations in prompts, and the generalizability of findings to different contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ChatGPTを理論プロトタイピングのツールとして用いた2つの実験結果について述べる。 研究の目的は、chatgptが理論的概念を理解し、構成を区別する能力を評価することである。 実験では、それぞれ26.25%と40%の重複反応率で、研究1と研究2の両方で重複反応が同定された。 実験の結果,ChatGPTは,TAM(Technology Acceptance Model)の構成要素に沿った応答を生成できることが示唆された。 負荷係数と信頼性係数はモデルの妥当性を示し,研究1ではR2乗値が82%,研究2では71%であった。 研究2では, 負の単語を持つ2項目が低負荷を示し, その後, モデルから除去された。 どちらの研究もtam構成物間の相関が高いにもかかわらず、合理的な判別的妥当性を示している。 実験は、特に性別と使用経験に関して、生成されたサンプルの潜在的なバイアスを明らかにする。 これらのバイアスは構造体の応答に影響を与える可能性があり、ChatGPTの概念的能力を解釈する際に考慮すべきである。 まとめると、chatgptはpromiseを理論のプロトタイピングのツールとして示し、理論的な構成と一致した関連する応答を生成する。 しかし、重複した応答、プロンプトのバリエーション、異なるコンテキストに対する発見の一般化可能性といった制限に対処するためには、さらなる調査が必要である。

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