論文の概要: Large Language Models Enable Personalized Nudges to Promote Carbon Offsetting Among Air Travellers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12045v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 13:40:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.545172
• Title: Large Language Models Enable Personalized Nudges to Promote Carbon Offsetting Among Air Travellers
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる航空旅行者のカーボンオフセット促進のための個人化ナッジの実現
• Authors: Vladimir Maksimenko, Qingyao Xin, Prateek Gupta, Bin Zhang, Prateek Bansal,
• Abstract要約: ナッジ戦略は持続可能な行動を促進する効果的なツールであるが、その影響は個人の好みに依存する。 人間の意思決定をエミュレートすることで、大規模言語モデル(LLM)は、広範囲な行動データセットを使わずに、ヌードを調整するためのコスト効率の良いルートを提供する。 LLMを使って、航空旅行者が自発的に飛行機からCO$の排出を相殺することを奨励するパーソナライズされたデコイベースのナッジ戦略を設計します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7501718326136726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Nudge strategies are effective tools for promoting sustainable behaviour, but their impact depends on individual preferences. By emulating human decision-making, large language models (LLMs) offer a cost-effective route for tailoring nudges without extensive behavioural datasets, yet this potential remains unexplored. Focusing on aviation, we use LLMs to design personalized decoy-based nudge strategies that encourage air travellers to voluntarily offset CO$_2$ emissions from flights, and validate their efficacy through 3495 surveys from China, Germany, India, Singapore, and the United States. Results show that LLM-informed personalized nudges are more effective than uniform settings, raising offsetting rates by 3-7$\%$ and yielding an additional 2.3 million tonnes of CO$_2$ mitigated annually in aviation. This improvement is driven primarily by increased participation among sceptical travellers with low trust in offset programmes. Our study highlights the potential of LLM-driven personalized nudging strategies for boosting offsetting behaviours to accelerate aviation decarbonization.
• Abstract（参考訳）: ナッジ戦略は持続可能な行動を促進する効果的なツールであるが、その影響は個人の好みに依存する。 人間の意思決定をエミュレートすることで、大きな言語モデル(LLM)は、広範囲な行動データセットを使わずに、ヌードを調整するためのコスト効率の良いルートを提供する。 LLMを使って、航空旅行者が自発的にCO$2ドルの排出をオフセットし、中国、ドイツ、インド、シンガポール、そして米国からの3495回の調査を通じて有効性を検証する、パーソナライズされたデコイベースのナッジ戦略を設計します。 結果、LCMのインフォームド・パーソナライズド・ナッジは均一な設定よりも有効であり、オフセットレートを3～7$$$%引き上げ、年間230万トンのCO$_2$を航空機で減らしていることがわかった。 この改善は、主に、オフセットプログラムへの信頼度が低い懐疑的な旅行者の間での参加の増加によるものである。 本研究は, 航空機の脱炭を促進させるために, オフセット動作を促進させるLLM駆動型パーソナライズナッジ戦略の可能性を強調した。

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