論文の概要: Evaluating Tenant-Landlord Tensions Using Generative AI on Online Tenant Forums

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11681v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 18:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:40:17.448913
• Title: Evaluating Tenant-Landlord Tensions Using Generative AI on Online Tenant Forums
• Title（参考訳）: オンラインテナントフォーラムにおける生成AIを用いたテナント・ロードロードテンションの評価
• Authors: Xin Chen, Cheng Ren, Tim A Thomas,
• Abstract要約: この研究は、Latent Dirichlet Allocation (LDA)をGPT-4に組み込んで、サブレディットr/Tenantから抽出されたRedditポストデータを分類する。 手数料問題やユーティリティ問題といったトピックにおけるテナント的懸念が、分析された4つの州すべてで一貫して支配的であることが分かりました。 我々は、パンデミックとエビクション・モラトリアムの影響について重要な意味を持つテナント的関心事の時間的傾向を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031228782572461
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tenant-landlord relationships exhibit a power asymmetry where landlords' power to evict the tenants at a low-cost results in their dominating status in such relationships. Tenant concerns are thus often unspoken, unresolved, or ignored and this could lead to blatant conflicts as suppressed tenant concerns accumulate. Modern machine learning methods and Large Language Models (LLM) have demonstrated immense abilities to perform language tasks. In this study, we incorporate Latent Dirichlet Allocation (LDA) with GPT-4 to classify Reddit post data scraped from the subreddit r/Tenant, aiming to unveil trends in tenant concerns while exploring the adoption of LLMs and machine learning methods in social science research. We find that tenant concerns in topics like fee dispute and utility issues are consistently dominant in all four states analyzed while each state has other common tenant concerns special to itself. Moreover, we discover temporal trends in tenant concerns that provide important implications regarding the impact of the pandemic and the Eviction Moratorium.
• Abstract（参考訳）: テナントと地主の関係は、地主が低コストでテナントを追放する力の非対称性を示す。 したがって、緊張する懸念はしばしば無意味、未解決、無視され、抑圧されたテナント懸念が蓄積するにつれて、緩やかな対立につながる可能性がある。 現代の機械学習手法とLarge Language Models (LLM)は、言語タスクを実行するための膨大な能力を示している。 本研究では、Latent Dirichlet Allocation(LDA)をGPT-4に組み込んで、サブレディットr/Tenantから抽出したRedditポストデータを分類する。 料金問題やユーティリティ問題といったトピックにおけるテナント懸念は、分析された4つの州すべてで一貫して支配的であり、一方、各州にはそれ自身に特有な共通テナント懸念がある。 さらに,パンデミックやエビクション・モラトリアムの影響に重要な影響を及ぼすテナント的関心事の時間的傾向を明らかにする。

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