論文の概要: Personality Matters: User Traits Predict LLM Preferences in Multi-Turn Collaborative Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21628v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 13:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.061182
• Title: Personality Matters: User Traits Predict LLM Preferences in Multi-Turn Collaborative Tasks
• Title（参考訳）: パーソナリティの問題:マルチタスク協調作業におけるLCMの予測
• Authors: Sarfaroz Yunusov, Kaige Chen, Kazi Nishat Anwar, Ali Emami,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザがマルチターンコラボレーションを通じて成果を形作るために、日々の作業に統合されるようになっている。 異なる性格特性を持つユーザーは、特定のLCMを他人よりも体系的に好んでいるか? 健常者32名を対象に, GPT-4 と Claude 3.5 との相互作用を定量的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.841394824977984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) increasingly integrate into everyday workflows, where users shape outcomes through multi-turn collaboration, a critical question emerges: do users with different personality traits systematically prefer certain LLMs over others? We conducted a study with 32 participants evenly distributed across four Keirsey personality types, evaluating their interactions with GPT-4 and Claude 3.5 across four collaborative tasks: data analysis, creative writing, information retrieval, and writing assistance. Results revealed significant personality-driven preferences: Rationals strongly preferred GPT-4, particularly for goal-oriented tasks, while idealists favored Claude 3.5, especially for creative and analytical tasks. Other personality types showed task-dependent preferences. Sentiment analysis of qualitative feedback confirmed these patterns. Notably, aggregate helpfulness ratings were similar across models, showing how personality-based analysis reveals LLM differences that traditional evaluations miss.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が日々のワークフローに統合され、ユーザがマルチターンコラボレーションを通じて成果を形作るようになるにつれて、重要な疑問が浮かび上がってくる。 データ分析,創造的文章作成,情報検索,文書作成支援の4つの課題に対して,GPT-4とClaude 3.5とのインタラクションを評価し,Keirseyの性格型を均等に分けた32人の被験者を対象に調査を行った。 合理主義者は特に目標志向のタスクにGPT-4を強く好んだが、理想主義者はクロード3.5、特に創造的で分析的なタスクに好んだ。 他の性格型はタスク依存の嗜好を示した。 定性的フィードバックの感度分析により,これらのパターンが確認された。 特に、総合的有用度評価はモデル間で類似しており、パーソナリティに基づく分析が従来の評価が見逃すLCMの違いを如何に示しているかを示している。

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