Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Can Infer Psychological Dispositions of Social Media Users

論文の概要: Large Language Models Can Infer Psychological Dispositions of Social Media Users

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08631v2
Date: Wed, 5 Jun 2024 15:25:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 04:16:10.073033
Title: Large Language Models Can Infer Psychological Dispositions of Social Media Users
Title（参考訳）: 大規模言語モデルはソーシャルメディア利用者の心理的配置を推測できる
Authors: Heinrich Peters, Sandra Matz,
Abstract要約: GPT-3.5とGPT-4は、ゼロショット学習シナリオにおいて、ユーザのFacebookステータス更新からビッグファイブの性格特性を導出できるかどうかを検証する。その結果, LLM-inferred と self-reported trait score の間には r =.29 (range = [.22,.33]) の相関が認められた。予測は、いくつかの特徴について、女性と若い個人にとってより正確であることが判明し、基礎となるトレーニングデータやオンライン自己表現の違いから生じる潜在的なバイアスが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate increasingly human-like abilities across a wide variety of tasks. In this paper, we investigate whether LLMs like ChatGPT can accurately infer the psychological dispositions of social media users and whether their ability to do so varies across socio-demographic groups. Specifically, we test whether GPT-3.5 and GPT-4 can derive the Big Five personality traits from users' Facebook status updates in a zero-shot learning scenario. Our results show an average correlation of r = .29 (range = [.22, .33]) between LLM-inferred and self-reported trait scores - a level of accuracy that is similar to that of supervised machine learning models specifically trained to infer personality. Our findings also highlight heterogeneity in the accuracy of personality inferences across different age groups and gender categories: predictions were found to be more accurate for women and younger individuals on several traits, suggesting a potential bias stemming from the underlying training data or differences in online self-expression. The ability of LLMs to infer psychological dispositions from user-generated text has the potential to democratize access to cheap and scalable psychometric assessments for both researchers and practitioners. On the one hand, this democratization might facilitate large-scale research of high ecological validity and spark innovation in personalized services. On the other hand, it also raises ethical concerns regarding user privacy and self-determination, highlighting the need for stringent ethical frameworks and regulation.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様なタスクにまたがって、ますます人間のような能力を示す。本稿では,ChatGPT のような LLM がソーシャルメディア利用者の心理的配置を正確に推測できるかどうか,その能力が社会デミノグラフィーグループによって異なるかを検討する。具体的には、GPT-3.5とGPT-4は、ゼロショット学習シナリオにおいて、ユーザのFacebookステータス更新からビッグファイブの性格特性を導出できるかどうかを検証する。その結果, LLM-inferred と self-reported trait scores の r = .29 (range = [.22, .33]) の平均相関は, 人格を推定するために特別に訓練された教師付き機械学習モデルと類似した精度であることがわかった。また,年齢の異なるグループや性別のカテゴリーで人格推定の精度が不均一であることも明らかにした。女性や若年者に対して,いくつかの特徴についてより正確であることから,基礎となるトレーニングデータやオンライン自己表現の相違から生じる潜在的なバイアスが示唆された。 LLMがユーザ生成テキストから心理的配置を推測する能力は、研究者と実践者の両方にとって安価でスケーラブルな心理測定アセスメントへのアクセスを民主化する可能性がある。一方で、この民主化は、個人化されたサービスにおいて、生態的妥当性の高い大規模研究を促進し、イノベーションを喚起する可能性がある。一方で、ユーザープライバシと自己決定に関する倫理的懸念を提起し、厳格な倫理的枠組みと規制の必要性を強調している。

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