論文の概要: ALIGNS: Unlocking nomological networks in psychological measurement through a large language model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09723v1
- Date: Wed, 10 Sep 2025 04:21:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 16:03:07.852316
- Title: ALIGNS: Unlocking nomological networks in psychological measurement through a large language model
- Title（参考訳）: ALIGNS:大規模言語モデルによる心理学的計測におけるノモロジーネットワークのアンロック
- Authors: Kai R. Larsen, Sen Yan, Roland Müller, Lan Sang, Mikko Rönkkö, Ravi Starzl, Donald Edmondson,
- Abstract要約: 本稿では,評価されたアンケート尺度を訓練した大規模言語モデルベースシステム,ALIGNS の生成のための潜時指標分析について紹介する。
ALIGNSは心理学、医学、社会政策、その他の分野にまたがる550,000以上の指標を含む3つの包括的なノモロジーネットワークを提供している。
これは、測定バリデーションにおける基礎的な問題を解決するために、大きな言語モデルの最初の応用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9696659544494058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Psychological measurement is critical to many disciplines. Despite advances in measurement, building nomological networks, theoretical maps of how concepts and measures relate to establish validity, remains a challenge 70 years after Cronbach and Meehl proposed them as fundamental to validation. This limitation has practical consequences: clinical trials may fail to detect treatment effects, and public policy may target the wrong outcomes. We introduce Analysis of Latent Indicators to Generate Nomological Structures (ALIGNS), a large language model-based system trained with validated questionnaire measures. ALIGNS provides three comprehensive nomological networks containing over 550,000 indicators across psychology, medicine, social policy, and other fields. This represents the first application of large language models to solve a foundational problem in measurement validation. We report classification accuracy tests used to develop the model, as well as three evaluations. In the first evaluation, the widely used NIH PROMIS anxiety and depression instruments are shown to converge into a single dimension of emotional distress. The second evaluation examines child temperament measures and identifies four potential dimensions not captured by current frameworks, and questions one existing dimension. The third evaluation, an applicability check, engages expert psychometricians who assess the system's importance, accessibility, and suitability. ALIGNS is freely available at nomologicalnetwork.org, complementing traditional validation methods with large-scale nomological analysis.
- Abstract（参考訳）: 心理学的な測定は多くの分野において重要である。
ノモロジーネットワークの構築、概念と測度がどのように妥当性を確立するかの理論地図は、測定の進歩にもかかわらず、クロンバッハとミールが検証の基礎として提案してから70年が経過した今も挑戦である。
この制限は実際的な結果をもたらし、臨床試験は治療効果の検出に失敗し、公共政策は間違った結果を狙う可能性がある。
本稿では,評価されたアンケート尺度を訓練した大規模言語モデルベースシステム,ALIGNS の生成のための潜時指標分析について紹介する。
ALIGNSは心理学、医学、社会政策、その他の分野にまたがる550,000以上の指標を含む3つの包括的なノモロジーネットワークを提供している。
これは、測定バリデーションにおける基礎的な問題を解決するために、大きな言語モデルの最初の応用である。
本モデルの開発に使用した分類精度試験と3つの評価結果について報告する。
最初の評価では、広く使われているNIH PROMIS不安と抑うつ器は、単一の感情的苦痛の次元に収束することが示されている。
第2の評価では、子どもの気質測定を検証し、現在の枠組みで捉えていない4つの潜在的次元を特定し、既存の次元に疑問を投げかける。
3つ目の評価は、適用性チェックであり、システムの重要性、アクセシビリティ、適合性を評価する専門家の心理測定士を雇う。
ALIGNSはnomologicalnetwork.orgで無料で利用可能であり、従来のバリデーション手法と大規模なノモロジー解析を補完する。
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