論文の概要: Early ChatGPT User Portrait through the Lens of Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10078v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 07:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 13:49:30.035227
• Title: Early ChatGPT User Portrait through the Lens of Data
• Title（参考訳）: データレンズによる初期のChatGPTユーザ画像
• Authors: Yuyang Deng, Ni Zhao, Xin Huang
• Abstract要約: 実世界のChatGPTデータセットの詳細な分析を行い、ユーザとChatGPTのマルチターン会話を行う。 ユーザの人口統計や関心の変化を理解することによって、人間とAIの相互作用の性質の変化に光を当てることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.497255050640344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since its launch, ChatGPT has achieved remarkable success as a versatile conversational AI platform, drawing millions of users worldwide and garnering widespread recognition across academic, industrial, and general communities. This paper aims to point a portrait of early GPT users and understand how they evolved. Specific questions include their topics of interest and their potential careers; and how this changes over time. We conduct a detailed analysis of real-world ChatGPT datasets with multi-turn conversations between users and ChatGPT. Through a multi-pronged approach, we quantify conversation dynamics by examining the number of turns, then gauge sentiment to understand user sentiment variations, and finally employ Latent Dirichlet Allocation (LDA) to discern overarching topics within the conversation. By understanding shifts in user demographics and interests, we aim to shed light on the changing nature of human-AI interaction and anticipate future trends in user engagement with language models.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTはローンチ以来、多目的な対話型AIプラットフォームとして成功し、世界中の数百万のユーザーを集め、学術、工業、一般コミュニティに広く認知されている。 本稿は,初期のGPTユーザの肖像を指差し,その進化過程を理解することを目的とする。 具体的な質問には、関心のあるトピックや潜在的なキャリア、時間とともにどのように変化するかなどが含まれる。 実世界のChatGPTデータセットの詳細な分析を行い、ユーザとChatGPTのマルチターン会話を行う。 マルチプログレッシブアプローチにより、ターン数を調べて会話のダイナミクスを定量化し、ユーザ感情の変動を理解するために感情を計測し、最後にLDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いて会話内の上位トピックを識別する。 ユーザ人口と関心の変化を理解することによって、人間とAIの相互作用の性質の変化に光を当て、言語モデルによるユーザエンゲージメントの今後の動向を予測することを目指している。

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