論文の概要: Persona Alchemy: Designing, Evaluating, and Implementing Psychologically-Grounded LLM Agents for Diverse Stakeholder Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18351v1
- Date: Fri, 23 May 2025 20:18:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-03 14:01:52.822183
- Title: Persona Alchemy: Designing, Evaluating, and Implementing Psychologically-Grounded LLM Agents for Diverse Stakeholder Representation
- Title（参考訳）: ペルソナ・アルケミー : 多様なステークホルダー表現のための心理的囲い込み LLM エージェントの設計・評価・実装
- Authors: Sola Kim, Dongjune Chang, Jieshu Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のための社会認知理論(SCT)エージェント設計フレームワークについて紹介する。
本フレームワークは,SCTを設計のための4つの個人的要因(認知的,動機的,生物学的,感情的),評価のための6つの定量的構造,利害関係者のペルソナを実装するためのグラフデータベース支援アーキテクチャを通じて運用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9421843976231371
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite advances in designing personas for Large Language Models (LLM), challenges remain in aligning them with human cognitive processes and representing diverse stakeholder perspectives. We introduce a Social Cognitive Theory (SCT) agent design framework for designing, evaluating, and implementing psychologically grounded LLMs with consistent behavior. Our framework operationalizes SCT through four personal factors (cognitive, motivational, biological, and affective) for designing, six quantifiable constructs for evaluating, and a graph database-backed architecture for implementing stakeholder personas. Experiments tested agents' responses to contradicting information of varying reliability. In the highly polarized renewable energy transition discourse, we design five diverse agents with distinct ideologies, roles, and stakes to examine stakeholder representation. The evaluation of these agents in contradictory scenarios occurs through comprehensive processes that implement the SCT. Results show consistent response patterns ($R^2$ range: $0.58-0.61$) and systematic temporal development of SCT construct effects. Principal component analysis identifies two dimensions explaining $73$% of variance, validating the theoretical structure. Our framework offers improved explainability and reproducibility compared to black-box approaches. This work contributes to ongoing efforts to improve diverse stakeholder representation while maintaining psychological consistency in LLM personas.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のペルソナ設計の進歩にもかかわらず、人間の認知プロセスとの整合性には課題が残る。
本研究では,社会的認知論(SCT)のエージェント設計フレームワークを導入し,一貫した行動を伴う心理的基盤を持つLLMの設計,評価,実装を行う。
本フレームワークは,SCTを設計のための4つの個人的要因(認知的,動機的,生物学的,感情的),評価のための6つの定量的構造,利害関係者のペルソナを実装するためのグラフデータベース支援アーキテクチャを通じて運用する。
実験では、様々な信頼性の矛盾する情報に対するエージェントの反応をテストした。
高度に分極された再生可能エネルギー遷移談話では、ステークホルダーの表現を調べるために、異なるイデオロギー、役割、利害関係を持つ5つの多様なエージェントを設計する。
矛盾シナリオにおけるこれらのエージェントの評価は、SCTを実装する包括的なプロセスを通して行われる。
その結果、一貫した応答パターン(R^2$範囲:$0.58-0.61$)とSCT構築効果の系統的時間的発達を示す。
主成分分析は、分散の73ドル%を説明する2つの次元を特定し、理論構造を検証している。
我々のフレームワークはブラックボックスアプローチと比較して説明可能性と再現性が改善されている。
この研究は、LLMペルソナにおける心理的一貫性を維持しつつ、多様な利害関係者の表現を改善するための継続的な努力に寄与する。
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