論文の概要: How Individual Traits and Language Styles Shape Preferences In Open-ended User-LLM Interaction: A Preliminary Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17083v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 20:14:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.17157
- Title: How Individual Traits and Language Styles Shape Preferences In Open-ended User-LLM Interaction: A Preliminary Study
- Title（参考訳）: オープンエンドユーザ-LLMインタラクションにおける個人特性と言語スタイルの形状選好 : 予備的検討
- Authors: Rendi Chevi, Kentaro Inui, Thamar Solorio, Alham Fikri Aji,
- Abstract要約: LLMの言語スタイルは確かにユーザの好みに影響を与えているが、どの言語スタイルがユーザーの好みにどのように影響するかは異なる。
我々の今後の方向性は、まずこれらの制限に対処することであり、言語スタイル、個々の特徴、嗜好の間のより包括的な共同効果分析を可能にし、さらにこれらの変数とそれ以上の因果関係について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.53638485900923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: What makes an interaction with the LLM more preferable for the user? While it is intuitive to assume that information accuracy in the LLM's responses would be one of the influential variables, recent studies have found that inaccurate LLM's responses could still be preferable when they are perceived to be more authoritative, certain, well-articulated, or simply verbose. These variables interestingly fall under the broader category of language style, implying that the style in the LLM's responses might meaningfully influence users' preferences. This hypothesized dynamic could have double-edged consequences: enhancing the overall user experience while simultaneously increasing their susceptibility to risks such as LLM's misinformation or hallucinations. In this short paper, we present our preliminary studies in exploring this subject. Through a series of exploratory and experimental user studies, we found that LLM's language style does indeed influence user's preferences, but how and which language styles influence the preference varied across different user populations, and more interestingly, moderated by the user's very own individual traits. As a preliminary work, the findings in our studies should be interpreted with caution, particularly given the limitations in our samples, which still need wider demographic diversity and larger sample sizes. Our future directions will first aim to address these limitations, which would enable a more comprehensive joint effect analysis between the language style, individual traits, and preferences, and further investigate the potential causal relationship between and beyond these variables.
- Abstract（参考訳）: LLMとのインタラクションがユーザにとってより望ましい理由は何ですか?
LLMの応答の情報精度が影響のある変数の1つであると仮定するのは直感的であるが、最近の研究では、LLMの応答がより権威的、確実で、順応的、あるいは単に冗長であると認識された場合にも、不正確なLLMの応答が好ましいことが判明している。
興味深いことに、これらの変数は言語スタイルのより広いカテゴリに該当し、LLMの応答のスタイルがユーザの好みに有意義に影響を及ぼす可能性があることを示唆している。
この仮説化されたダイナミクスは、LLMの誤報や幻覚といったリスクへの感受性を同時に高めながら、全体的なユーザエクスペリエンスを向上させるという、二重エッジの結果をもたらす可能性がある。
本稿では,本課題を探求するための予備研究について述べる。
探索的および実験的なユーザスタディを通じて,LLMの言語スタイルがユーザの嗜好に実際に影響を与えていることが判明した。
予備的な研究として,本研究の知見は特に,より広範な人口多様性とより大きなサンプルサイズを必要とするサンプルの限界を考えると,慎重に解釈されるべきである。
我々の今後の方向性は、まずこれらの制限に対処することであり、言語スタイル、個々の特徴、嗜好の間のより包括的な共同効果分析を可能にし、さらにこれらの変数とそれ以上の因果関係について検討する。
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