論文の概要: Sense of Self and Time in Borderline Personality. A Comparative Robustness Study with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19008v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 13:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.851093
• Title: Sense of Self and Time in Borderline Personality. A Comparative Robustness Study with Generative AI
• Title（参考訳）: 境界線パーソナリティにおける自己と時間感覚 : 生成AIとの比較ロバストネス研究
• Authors: Marcin Moskalewicz, Anna Sterna, Marek Pokropski, Paula Flores,
• Abstract要約: 本研究では,境界性パーソナリティ障害(BPD)における一人称経験の質的分析を支援するための大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。 元の研究者の解釈スタイルを模倣するために、3つのLSMを比較した。 その結果,GPTでは0%,Claudeでは42%,Geminiでは58%,Jaccard係数は0.21-0.28であった。 ジェミニの出力は人間の分析に最もよく似ており、GPTやClaude(p 0.0001)よりも高い精度で評価され、盲目の専門家によって人間であると判断された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examines the capacity of large language models (LLMs) to support phenomenological qualitative analysis of first-person experience in Borderline Personality Disorder (BPD), understood as a disorder of temporality and selfhood. Building on a prior human-led thematic analysis of 24 inpatients' life-story interviews, we compared three LLMs (OpenAI GPT-4o, Google Gemini 2.5 Pro, Anthropic Claude Opus 4) prompted to mimic the interpretative style of the original investigators. The models were evaluated with blinded and non-blinded expert judges in phenomenology and clinical psychology. Assessments included semantic congruence, Jaccard coefficients, and multidimensional validity ratings (credibility, coherence, substantiveness, and groundness in data). Results showed variable overlap with the human analysis, from 0 percent in GPT to 42 percent in Claude and 58 percent in Gemini, and a low Jaccard coefficient (0.21-0.28). However, the models recovered themes omitted by humans. Gemini's output most closely resembled the human analysis, with validity scores significantly higher than GPT and Claude (p < 0.0001), and was judged as human by blinded experts. All scores strongly correlated (R > 0.78) with the quantity of text and words per theme, highlighting both the variability and potential of AI-augmented thematic analysis to mitigate human interpretative bias.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,境界性パーソナリティ障害(BPD)における一人称経験の現象論的質的分析を支援するための言語モデル(LLM)の能力について検討した。 対象は, 患者24名の生涯インタビューを対象とし, 3つのLCM(OpenAI GPT-4o, Google Gemini 2.5 Pro, Anthropic Claude Opus 4)を比較した。 これらのモデルは, 現象学および臨床心理学において, 盲人および非盲人専門家の審査により評価された。 評価にはセマンティック・コングルース、ジャカード係数、多次元妥当性評価(データの正確性、一貫性、実体性、基礎性)が含まれていた。 その結果,GPTでは0%,Claudeでは42%,Geminiでは58%,Jaccard係数は0.21-0.28であった。 しかし、モデルが人間によって省略されたテーマを復元した。 ジェミニの出力は人間の分析に最もよく似ており、GPTやClaude(p < 0.0001)よりも高い精度で評価され、盲目の専門家によって人間であると判断された。 すべてのスコア (R > 0.78) は主題ごとのテキストと単語の量と強く相関し, 人間の解釈バイアスを緩和するAIによるテーマ分析の多様性と可能性を強調した。

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