論文の概要: Words Like Knives: Backstory-Personalized Modeling and Detection of Violent Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21451v1
• Date: Tue, 27 May 2025 17:23:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.827305
• Title: Words Like Knives: Backstory-Personalized Modeling and Detection of Violent Communication
• Title（参考訳）: ナイフのような言葉:バックストーリー・パーソナライズド・モデリングと暴力的コミュニケーションの検出
• Authors: Jocelyn Shen, Akhila Yerukola, Xuhui Zhou, Cynthia Breazeal, Maarten Sap, Hae Won Park,
• Abstract要約: 我々は,非暴力的コミュニケーション(NVC)理論を利用して,会話の故障検出におけるLLMの評価を行う。 関係関係のバックストリーの極性はコミュニケーションのブレークダウンに対する人間の認識を大きく変えた。 本研究は,人間同士のコミュニケーションにおいて,LLMを効果的な仲介者として機能させる上で,関係文脈に対するパーソナライズの重要性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.66989794769884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conversational breakdowns in close relationships are deeply shaped by personal histories and emotional context, yet most NLP research treats conflict detection as a general task, overlooking the relational dynamics that influence how messages are perceived. In this work, we leverage nonviolent communication (NVC) theory to evaluate LLMs in detecting conversational breakdowns and assessing how relationship backstory influences both human and model perception of conflicts. Given the sensitivity and scarcity of real-world datasets featuring conflict between familiar social partners with rich personal backstories, we contribute the PersonaConflicts Corpus, a dataset of N=5,772 naturalistic simulated dialogues spanning diverse conflict scenarios between friends, family members, and romantic partners. Through a controlled human study, we annotate a subset of dialogues and obtain fine-grained labels of communication breakdown types on individual turns, and assess the impact of backstory on human and model perception of conflict in conversation. We find that the polarity of relationship backstories significantly shifted human perception of communication breakdowns and impressions of the social partners, yet models struggle to meaningfully leverage those backstories in the detection task. Additionally, we find that models consistently overestimate how positively a message will make a listener feel. Our findings underscore the critical role of personalization to relationship contexts in enabling LLMs to serve as effective mediators in human communication for authentic connection.
• Abstract（参考訳）: 密接な関係における会話のブレークダウンは、個人的な歴史と感情的な文脈によって深く形作られていますが、ほとんどのNLP研究は、コンフリクト検出を一般的なタスクとして扱い、メッセージの認識方法に影響を与えるリレーショナルダイナミクスを見渡しています。 本研究では,非暴力的コミュニケーション(NVC)理論を活用し,会話の分解を検知し,対立に対する人間とモデルの両方の認識にどのように影響するかを評価する。 N=5,772の自然主義的シミュレートされた対話のデータセットであるPersonaConflicts Corpusは、友人、家族、ロマンチックなパートナー間の多様な対立シナリオにまたがる。 制御された人間の研究を通じて、対話のサブセットに注釈を付け、個々のターンでコミュニケーションのブレークダウンタイプをきめ細かなラベルを取得し、背景が会話における対立に対する人間とモデル知覚に与える影響を評価する。 相関関係のバックストリーの極性は、コミュニケーションのブレークダウンとソーシャルパートナーの印象に対する人間の認識を著しく変化させるが、モデルでは検出タスクにおいてそれらのバックストリーを有意義に活用するのに苦労している。 さらに、あるメッセージがリスナーの感情をいかに肯定的に感じさせるか、モデルは一貫して過大評価されていることに気付きます。 本研究は,人間同士のコミュニケーションにおいて,LLMを効果的な仲介者として機能させる上で,関係文脈に対するパーソナライズの重要性を明らかにするものである。

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