論文の概要: Modular Conversational Agents for Surveys and Interviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17049v1
- Date: Sun, 22 Dec 2024 15:00:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:16.406407
- Title: Modular Conversational Agents for Surveys and Interviews
- Title（参考訳）: 調査・インタビューのためのモジュール会話エージェント
- Authors: Jiangbo Yu, Jinhua Zhao, Luis Miranda-Moreno, Matthew Korp,
- Abstract要約: 本稿では,対話エージェントを設計するためのモジュラーアプローチとそのパラメータ化プロセスを紹介する。
3つの実証的な研究を通して、モジュラーアプローチの適応性、一般化性、有効性を示す。
その結果、このモジュラーアプローチの有効性と、重要な倫理的、プライバシ、セキュリティ、トークン消費の懸念にどのように対処するかが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.019313905775819
- License:
- Abstract: Surveys and interviews (structured, semi-structured, or unstructured) are widely used for collecting insights on emerging or hypothetical scenarios. Traditional human-led methods often face challenges related to cost, scalability, and consistency. Recently, various domains have begun to explore the use of conversational agents (chatbots) powered by large language models (LLMs). However, as public investments and policies on infrastructure and services often involve substantial public stakes and environmental risks, there is a need for a rigorous, transparent, privacy-preserving, and cost-efficient development framework tailored for such major decision-making processes. This paper addresses this gap by introducing a modular approach and its resultant parameterized process for designing conversational agents. We detail the system architecture, integrating engineered prompts, specialized knowledge bases, and customizable, goal-oriented conversational logic in the proposed approach. We demonstrate the adaptability, generalizability, and efficacy of our modular approach through three empirical studies: (1) travel preference surveys, highlighting multimodal (voice, text, and image generation) capabilities; (2) public opinion elicitation on a newly constructed, novel infrastructure project, showcasing question customization and multilingual (English and French) capabilities; and (3) transportation expert consultation about future transportation systems, highlighting real-time, clarification request capabilities for open-ended questions, resilience in handling erratic inputs, and efficient transcript post-processing. The results show the effectiveness of this modular approach and how it addresses key ethical, privacy, security, and token consumption concerns, setting the stage for the next-generation surveys and interviews.
- Abstract（参考訳）: 調査とインタビュー(構造化、半構造化、または非構造化)は、創発的または仮説的なシナリオについての洞察を集めるために広く利用されている。
従来のヒューマン主導の手法は、コスト、スケーラビリティ、一貫性に関する課題に直面することが多い。
近年,多言語モデル(LLM)を利用した対話型エージェント(チャットボット)の利用が検討されている。
しかし、インフラやサービスに対する公共投資や政策は、しばしばかなりの公益と環境リスクを伴うため、このような主要な意思決定プロセスに適した厳格で透明性があり、プライバシーを保護し、コスト効率の高い開発フレームワークが必要である。
本稿では,対話エージェントを設計するためのモジュラーアプローチとそのパラメータ化プロセスを導入することで,このギャップに対処する。
提案手法では,システムアーキテクチャの詳細,エンジニアリングプロンプトの統合,専門知識ベース,カスタマイズ可能な目標指向の対話ロジックについて述べる。
本研究では,(1)旅行嗜好調査,マルチモーダル(音声,テキスト,画像生成)能力の強調,(2)新しいインフラプロジェクトへの世論導入,質問のカスタマイズと多言語(英語とフランス語)能力の紹介,(3)交通専門家による未来の交通システムに関する相談,リアルタイムの強調,開放された質問に対する明確化要求能力の強調,エラスティック入力の処理におけるレジリエンス,および効率的なトランスクリプト後処理の3つの実証的研究を通して,モジュラーアプローチの適応性,一般化性,有効性を実証する。
その結果、このモジュラーアプローチの有効性と、それが重要な倫理的、プライバシー、セキュリティ、トークン消費の懸念にどのように対処するかを示し、次世代の調査およびインタビューのステージを設定した。
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