論文の概要: Analyzing User Perceptions of Large Language Models (LLMs) on Reddit: Sentiment and Topic Modeling of ChatGPT and DeepSeek Discussions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18513v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 17:00:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:41.204854
• Title: Analyzing User Perceptions of Large Language Models (LLMs) on Reddit: Sentiment and Topic Modeling of ChatGPT and DeepSeek Discussions
• Title（参考訳）: Redditにおける大規模言語モデル(LLM)のユーザ知覚の分析:ChatGPTとDeepSeekの議論の感性とトピックモデリング
• Authors: Krishnaveni Katta,
• Abstract要約: 本研究の目的は、感情モデルとトピックモデリングを用いて、ChatGPTとDeepSeekに関するRedditの議論を分析することである。 レポートは、ユーザーがこのテクノロジーを信じているかどうか、そして彼らが未来と見なしているものについて言及している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: While there is an increased discourse on large language models (LLMs) like ChatGPT and DeepSeek, there is no comprehensive understanding of how users of online platforms, like Reddit, perceive these models. This is an important omission because public opinion can influence AI development, trust, and future policy. This study aims at analyzing Reddit discussions about ChatGPT and DeepSeek using sentiment and topic modeling to advance the understanding of user attitudes. Some of the significant topics such as trust in AI, user expectations, potential uses of the tools, reservations about AI biases, and ethical implications of their use are explored in this study. By examining these concerns, the study provides a sense of how public sentiment might shape the direction of AI development going forward. The report also mentions whether users have faith in the technology and what they see as its future. A word frequency approach is used to identify broad topics and sentiment trends. Also, topic modeling through the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method identifies top topics in users' language, for example, potential benefits of LLMs, their technological applications, and their overall social ramifications. The study aims to inform developers and policymakers by making it easier to see how users comprehend and experience these game-changing technologies.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやDeepSeekのような大規模言語モデル(LLM)に関する議論が増えているが、Redditのようなオンラインプラットフォームのユーザがこれらのモデルを理解する方法に関する包括的な理解は存在しない。 世論がAI開発、信頼、将来の政策に影響を与える可能性があるため、これは重要な省略点である。 本研究の目的は、感情とトピックモデリングを用いて、ユーザの態度の理解を促進することを目的として、ChatGPTとDeepSeekに関するRedditの議論を分析することである。 AIへの信頼、ユーザの期待、ツールの潜在的な使用、AIバイアスに関する予約、使用の倫理的意味など、いくつかの重要なトピックが本研究では調査されている。 これらの懸念を調べることで、この研究は、公的な感情が今後AI開発の方向性をどう形作るかの感覚を提供する。 レポートはまた、ユーザーがこのテクノロジーを信じているかどうか、そして彼らが未来と見なしているものについても言及している。 単語頻度アプローチは、幅広いトピックや感情傾向を特定するために用いられる。 また、LDA(Latent Dirichlet Allocation)法によるトピックモデリングでは、LLMの潜在的なメリット、その技術応用、および全体的な社会的影響など、ユーザの言語におけるトピックのトップを識別する。 この研究は、ユーザーがゲームを変える技術をどのように理解し、体験するかを、デベロッパーや政策立案者に簡単に知らせることを目的としている。

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