論文の概要: EQ-Negotiator: Emotion Policing Personas for Anti-Manipulation in Credit Collection Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21080v6
• Date: Mon, 27 Oct 2025 23:31:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.010526
• Title: EQ-Negotiator: Emotion Policing Personas for Anti-Manipulation in Credit Collection Dialogues
• Title（参考訳）: EQ-Negotiator:クレジット・コレクション・ダイアログにおけるアンチ・マニピュレーションのための感情ポーリング・ペルソナ
• Authors: Yunbo Long, Yuhan Liu,
• Abstract要約: EQ-Negotiatorは、静的な性格プロファイルではなく、感情力学におけるペルソナの振る舞いを基盤とする新しいフレームワークである。 ナイーブな共感中心のエージェントとは異なり、EQ-Negotiatorは感情記憶とゲーム理論推論を統合する。 感情駆動型ペルソナは、戦略的効果を維持しつつ、操作に対する堅牢な防御能力を実現することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.897301979316833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Persona modeling in large language models typically focuses on static character traits, but overlooks the dynamic emotional intelligence required for real-time adversarial negotiations. In financial dialogues, this limitation creates critical vulnerabilities: debtors exploit predictable empathetic responses through emotional manipulation tactics like aggression, feigned distress, and guilt-tripping. To bridge this gap, we present EQ-Negotiator, a novel framework that grounds persona behavior in emotion dynamics rather than static personality profiles. Unlike naive empathy-centric agents, EQ-Negotiator integrates emotion memory and game-theoretic reasoning, powered by a Hidden Markov Model (HMM) to track and predict debtor emotional states. By analyzing both real-time and historical emotional cues, EQ-Negotiator strategically counters negative emotions (e.g., aggression, feigned distress) while preserving productive debtor relationships. This work advances persona modeling from descriptive character profiles to functional emotional architectures, establishing emotion as the critical link between persona design and tactical execution. Through agent-to-agent validation across 20 credit negotiation scenarios, we demonstrate that emotion-driven personas enable robust defensive capabilities against manipulation while maintaining strategic effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるペルソナモデリングは、典型的には静的な性格特性に焦点を当てるが、リアルタイムの敵対的交渉に必要な動的な感情的知性を見落としている。 債務者は、攻撃的、偽りの苦痛、罪悪感といった感情的な操作戦術を通じて、予測可能な共感的反応を利用する。 このギャップを埋めるために、静的な人格プロファイルではなく、感情力学におけるペルソナの振る舞いを基盤とする新しいフレームワークであるEQ-Negotiatorを提案する。 単純な共感中心のエージェントとは異なり、EQ-Negotiatorは感情記憶とゲーム理論推論を統合し、Hidden Markov Model(HMM)を用いて債務者の感情状態を追跡し予測する。 EQ-Negotiatorは、リアルタイムと歴史的感情の両方を分析して、生産的な債務者関係を維持しながら、ネガティブな感情(例えば、攻撃性、偽りの苦痛)を戦略的に抑制する。 この研究は、説明的性格プロファイルから機能的感情的アーキテクチャへのペルソナモデリングを推進し、ペルソナ設計と戦術的実行のクリティカルリンクとして感情を確立する。 20の信用交渉シナリオにまたがるエージェント・ツー・エージェントの検証を通じて、感情駆動型ペルソナが戦略的効果を維持しつつ、操作に対する堅牢な防御能力を実現することを実証した。

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