論文の概要: ChatGPTest: opportunities and cautionary tales of utilizing AI for questionnaire pretesting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06329v1
- Date: Fri, 10 May 2024 09:01:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 16:17:47.059171
- Title: ChatGPTest: opportunities and cautionary tales of utilizing AI for questionnaire pretesting
- Title（参考訳）: ChatGPTest: 質問に対するAI活用の機会と注意事項
- Authors: Francisco Olivos, Minhui Liu,
- Abstract要約: 本稿では, GPT モデルを用いたアンケート調査の事前調査を行う上で有用なツールについて検討する。
2つの応用を図示し、GPTフィードバックを人間の事前試験の前に追加のステージとして取り入れることを提案している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancements in generative artificial intelligence have opened up new avenues for enhancing various aspects of research, including the design and evaluation of survey questionnaires. However, the recent pioneering applications have not considered questionnaire pretesting. This article explores the use of GPT models as a useful tool for pretesting survey questionnaires, particularly in the early stages of survey design. Illustrated with two applications, the article suggests incorporating GPT feedback as an additional stage before human pretesting, potentially reducing successive iterations. The article also emphasizes the indispensable role of researchers' judgment in interpreting and implementing AI-generated feedback.
- Abstract（参考訳）: 次世代人工知能の急速な進歩は、アンケートのデザインや評価など、研究の様々な側面を強化するための新たな道を開いた。
しかし、近年の先駆的応用は、アンケート事前試験を考慮していない。
本稿では, GPT モデルを用いたアンケート調査, 特に調査設計の初期段階において, アンケートを事前実施するための有用なツールとしての利用について検討する。
記事は2つのアプリケーションで説明され、人間の事前テストの前にGPTフィードバックを追加のステージとして組み込むことを提案し、連続したイテレーションを減少させる可能性がある。
この記事では、AI生成フィードバックの解釈と実装において研究者の判断が不可欠であることも強調する。
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