論文の概要: Did ChatGPT or Copilot use alter the style of internet news headlines? A time series regression analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23811v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 07:44:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 14:34:28.982970
- Title: Did ChatGPT or Copilot use alter the style of internet news headlines? A time series regression analysis
- Title（参考訳）: ChatGPTやCopilotはインターネットニュースの見出しのスタイルを変えたか? 時系列回帰分析
- Authors: Chris Brogly, Connor McElroy,
- Abstract要約: ChatGPTやCopilotといった先進的な大規模言語モデル(LLM)のリリースは、テキストの作成方法を変えつつある。
本研究は,この2つのLLMのリリースが,ニュースサイトにおける見出しやリンクの書き方の変化と一致したかどうかを考察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The release of advanced Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Copilot is changing the way text is created and may influence the content that we find on the web. This study investigated whether the release of these two popular LLMs coincided with a change in writing style in headlines and links on worldwide news websites. 175 NLP features were obtained for each text in a dataset of 451 million headlines/links. An interrupted time series analysis was applied for each of the 175 NLP features to evaluate whether there were any statistically significant sustained changes after the release dates of ChatGPT and/or Copilot. There were a total of 44 features that did not appear to have any significant sustained change after the release of ChatGPT/Copilot. A total of 91 other features did show significant change with ChatGPT and/or Copilot although significance with earlier control LLM release dates (GPT-1/2/3, Gopher) removed them from consideration. This initial analysis suggests these language models may have had a limited impact on the style of individual news headlines/links, with respect to only some NLP measures.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやCopilotといった先進的なLarge Language Model(LLM)のリリースは、テキストの生成方法を変え、Web上のコンテンツに影響を与える可能性がある。
本研究は,この2つのLLMのリリースが,ニュースサイトにおける見出しやリンクの書き方の変化と一致したかどうかを考察した。
テキスト毎に175のNLP特徴が取得され、データセットは4億4100万の見出し/リンクである。
ChatGPTおよび/またはCopilotのリリース日後の統計的に有意な持続的変化の有無を評価するため、175個のNLP特徴のそれぞれに割り込み時系列解析を適用した。
ChatGPT/Copilotのリリース以降、大きな変更は行われなかった。
合計91の他の特徴はChatGPTおよび/またはCopilotで大きな変更が見られたが、初期の制御式LLMリリース日(GPT-1/2/3, Gopher)はこれらを考慮から外した。
この最初の分析は、これらの言語モデルは、いくつかのNLP測度のみに関して、個々のニュースの見出し/リンクのスタイルに限られた影響を与えていたかもしれないことを示唆している。
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