論文の概要: Personality Structured Interview for Large Language Model Simulation in Personality Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12109v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:31:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:48.894666
• Title: Personality Structured Interview for Large Language Model Simulation in Personality Research
• Title（参考訳）: パーソナリティ研究における大規模言語モデルシミュレーションのためのパーソナリティ構造化面接
• Authors: Pengda Wang, Huiqi Zou, Hanjie Chen, Tianjun Sun, Ziang Xiao, Frederick L. Oswald,
• Abstract要約: 人格研究における人間の反応をシミュレートするためのツールとして,理論インフォームド・パーソナリティ構造化インタビューの可能性を探る。 対象サンプルから,32質問に対する個人の回答を含む357件の構造化面接書を作成した。 3つの実験の結果、LLMシミュレーションされた人格データにおいて、よく設計されたインタビューが人間のような不均一性を改善できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.208325358490807
• License:
• Abstract: Although psychometrics researchers have recently explored the use of large language models (LLMs) as proxies for human participants, LLMs often fail to generate heterogeneous data with human-like diversity, which diminishes their value in advancing social science research. To address these challenges, we explored the potential of the theory-informed Personality Structured Interview (PSI) as a tool for simulating human responses in personality research. In this approach, the simulation is grounded in nuanced real-human interview transcripts that target the personality construct of interest. We have provided a growing set of 357 structured interview transcripts from a representative sample, each containing an individual's response to 32 open-ended questions carefully designed to gather theory-based personality evidence. Additionally, grounded in psychometric research, we have summarized an evaluation framework to systematically validate LLM-generated psychometric data. Results from three experiments demonstrate that well-designed structured interviews could improve human-like heterogeneity in LLM-simulated personality data and predict personality-related behavioral outcomes (i.e., organizational citizenship behaviors and counterproductive work behavior). We further discuss the role of theory-informed structured interviews in LLM-based simulation and outline a general framework for designing structured interviews to simulate human-like data for psychometric research.
• Abstract（参考訳）: 心理学研究者は最近、人間のプロキシとして大規模言語モデル(LLM)の使用を探求しているが、LLMは人間に似た多様性を持つ異種データの生成に失敗し、社会科学研究の進歩においてその価値を低下させる。 これらの課題に対処するために、人格研究における人間の反応をシミュレートするツールとして、理論インフォームド・パーソナリティ構造化面接(PSI)の可能性を検討した。 このアプローチでは,興味の人格構造をターゲットとした,ニュアンスな実人インタビュー書面を基礎としてシミュレーションを行う。 対象サンプルから357件の構造化面接書を作成した。それぞれが、理論に基づく個性証拠を集めるために慎重に設計された32のオープンエンド質問に対する個人の回答を含む。 さらに, 心理測定研究の基盤として, LLM生成心理測定データを体系的に評価するための評価枠組みをまとめた。 3つの実験の結果、構造化された面接は、LLMシミュレーションされた人格データにおける人間のような異質性を改善し、人格関連行動結果(組織的市民権行動と反生産的労働行動)を予測することを実証した。 さらに、LLMシミュレーションにおける理論インフォームド・インタビューの役割について論じ、精神測定研究のための人間のようなデータをシミュレートする構造化インタビューを設計するための一般的な枠組みを概説する。

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