論文の概要: ChatGPT and Vaccine Hesitancy: A Comparison of English, Spanish, and French Responses Using a Validated Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09481v1
- Date: Mon, 6 May 2024 11:13:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 13:48:17.398213
- Title: ChatGPT and Vaccine Hesitancy: A Comparison of English, Spanish, and French Responses Using a Validated Scale
- Title(参考訳): ChatGPT と Vaccine Hesitancy の比較 : 評価尺度による英語,スペイン語,フランス語の反応の比較
- Authors: Saubhagya Joshi, Eunbin Ha, Yonaira Rivera, Vivek K. Singh,
- Abstract要約: 本稿では,英語,スペイン語,フランス語におけるChatGPT応答の保持度を測定するために,Vaccine Hesitancy Scaleを用いた。
結果は、健康関連Web情報の質とエクイティを評価し改善することに関心のある研究者に影響を及ぼす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5133368155322295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ChatGPT is a popular information system (over 1 billion visits in August 2023) that can generate natural language responses to user queries. It is important to study the quality and equity of its responses on health-related topics, such as vaccination, as they may influence public health decision-making. We use the Vaccine Hesitancy Scale (VHS) proposed by Shapiro et al.1 to measure the hesitancy of ChatGPT responses in English, Spanish, and French. We find that: (a) ChatGPT responses indicate less hesitancy than those reported for human respondents in past literature; (b) ChatGPT responses vary significantly across languages, with English responses being the most hesitant on average and Spanish being the least; (c) ChatGPT responses are largely consistent across different model parameters but show some variations across the scale factors (vaccine competency, risk). Results have implications for researchers interested in evaluating and improving the quality and equity of health-related web information.
- Abstract(参考訳): ChatGPTは人気の情報システムであり(2023年8月に10億回以上訪れた)、ユーザクエリに対する自然言語応答を生成できる。
公衆衛生決定に影響を及ぼす可能性があるため、予防接種などの健康関連トピックに対する回答の質と公平性について研究することが重要である。
我々は、シャピロらによって提案されたVacine Hesitancy Scale(VHS)を用いて、英語、スペイン語、フランス語におけるChatGPT応答の重大さを測定する。
以下に示す。
(a)ChatGPT応答は、過去の文献で報告されたヒトの回答者に比べて、過敏感が低いことを示す。
(b)ChatGPTの応答は言語によって大きく異なり、英語の応答は平均的に最も過敏であり、スペイン語は最小である。
(c)ChatGPT応答は、異なるモデルパラメータ間でほぼ一致しているが、スケール要因(ワクチン能力、リスク)によって若干のばらつきが見られる。
結果は、健康関連Web情報の質とエクイティを評価し改善することに関心のある研究者に影響を及ぼす。
関連論文リスト
- Accuracy of a Large Language Model in Distinguishing Anti- And Pro-vaccination Messages on Social Media: The Case of Human Papillomavirus Vaccination [1.8434042562191815]
本研究は, 感情分析におけるChatGPTの精度を評価し, HPVワクチン接種に対する異なるスタンスを識別するものである。
HPV予防接種に関連するメッセージは、さまざまなメッセージフォーマットをサポートするソーシャルメディアから収集された:Facebook(ロングフォーマット)とTwitter(ショートフォーマット)。
メッセージ毎の正確さを,人間と機械の意思決定の一致度として,0~1の範囲で測定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T04:35:54Z) - Enhancing Medical Support in the Arabic Language Through Personalized ChatGPT Assistance [1.174020933567308]
ChatGPTはリアルタイムでパーソナライズされた医療診断を無償で提供する。
この研究は、疾患情報のデータセットをコンパイルし、各疾患に対して複数のメッセージを生成する。
ChatGPTの反応と実際の疾患との類似性を測定することにより,ChatGPTの性能を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T21:28:07Z) - Comprehensive Assessment of Toxicity in ChatGPT [49.71090497696024]
本研究は,ChatGPTの毒性を指導調整データセットを用いて評価する。
創作作業のプロンプトは 有害な反応を 引き起こす確率が 2倍になる
初期の研究で設計された、故意に有害なプロンプトは、もはや有害な反応を生じさせない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T14:37:53Z) - Performance of ChatGPT on USMLE: Unlocking the Potential of Large
Language Models for AI-Assisted Medical Education [0.0]
本研究は,ChatGPTが複雑な医学的および臨床的な疑問に答える上で,いかに信頼性が高いかを検討した。
本研究は2方向ANOVAとポストホック解析を用いて得られた結果について検討した。
ChatGPTによる回答は、通常のGoogle検索結果よりもコンテキスト指向であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T19:53:23Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T03:04:28Z) - On the Robustness of ChatGPT: An Adversarial and Out-of-distribution
Perspective [67.98821225810204]
本研究は,ChatGPTの頑健性について,敵対的視点とアウト・オブ・ディストリビューションの観点から評価する。
その結果,ほとんどの対人・OOD分類・翻訳作業において一貫した優位性を示した。
ChatGPTは対話関連テキストの理解において驚くべきパフォーマンスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T11:01:20Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T04:21:59Z) - Doctors vs. Nurses: Understanding the Great Divide in Vaccine Hesitancy
among Healthcare Workers [64.1526243118151]
医者は新型コロナウイルスワクチンに対して全体的に陽性であることがわかりました。
医師は新型ワクチンよりもワクチンの有効性を懸念している。
看護婦は子供に対する潜在的な副作用にもっと注意を払う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-11T14:22:16Z) - Dynamics and triggers of misinformation on vaccines [0.552480439325792]
われわれは、さまざまなソーシャルメディアプラットフォーム(Facebook、Instagram、Twitter、YouTube)におけるイタリアのワクチンに関する6年間の議論を分析している。
われわれはまず、ニュース制作時系列の象徴的転送エントロピー分析を用いて、ワクチンに関する議題を慎重に推進する、疑わしい、あるいは信頼できるソースのカテゴリを決定する。
次に、伝達されたスタンスに基づいてワクチン関連コンテンツを正確に分類し、話題を議論する深層学習モデルを活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T15:35:48Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z) - A Qualitative Evaluation of Language Models on Automatic
Question-Answering for COVID-19 [4.676651062800037]
新型コロナウイルスは740万人以上の感染者と41万8000人以上の死者を出した。
オンラインコミュニティ、フォーラム、ソーシャルメディアは、関連する質問や回答を検索する潜在的な場所を提供する。
本稿では,新型コロナウイルスに関する質問に自動回答する言語モデルを適用し,生成した回答を質的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T05:13:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。