論文の概要: LLM-MC-Affect: LLM-Based Monte Carlo Modeling of Affective Trajectories and Latent Ambiguity for Interpersonal Dynamic Insight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03645v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 06:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.143786
• Title: LLM-MC-Affect: LLM-Based Monte Carlo Modeling of Affective Trajectories and Latent Ambiguity for Interpersonal Dynamic Insight
• Title（参考訳）: LLM-MC-Affect: LLM-based Monte Carlo Modeling of Affective Trajectory and Latent Ambiguity for Interpersonal Dynamic Insight
• Authors: Yu-Zheng Lin, Bono Po-Jen Shih, John Paul Martin Encinas, Elizabeth Victoria Abraham Achom, Karan Himanshu Patel, Jesus Horacio Pacheco, Sicong Shao, Jyotikrishna Dass, Soheil Salehi, Pratik Satam,
• Abstract要約: 感情調整は、人間の相互作用の中核的な性質であり、リアルタイムで意味が構築されるかを形成する。 本稿では,静的なラベルではなく,連続的な潜在確率分布として感情を特徴付ける確率的フレームワークを提案する。 この研究は、対人ダイナミクスを理解するためのスケーラブルでデプロイ可能な経路を確立し、一般化可能なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1119672724275114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Emotional coordination is a core property of human interaction that shapes how relational meaning is constructed in real time. While text-based affect inference has become increasingly feasible, prior approaches often treat sentiment as a deterministic point estimate for individual speakers, failing to capture the inherent subjectivity, latent ambiguity, and sequential coupling found in mutual exchanges. We introduce LLM-MC-Affect, a probabilistic framework that characterizes emotion not as a static label, but as a continuous latent probability distribution defined over an affective space. By leveraging stochastic LLM decoding and Monte Carlo estimation, the methodology approximates these distributions to derive high-fidelity sentiment trajectories that explicitly quantify both central affective tendencies and perceptual ambiguity. These trajectories enable a structured analysis of interpersonal coupling through sequential cross-correlation and slope-based indicators, identifying leading or lagging influences between interlocutors. To validate the interpretive capacity of this approach, we utilize teacher-student instructional dialogues as a representative case study, where our quantitative indicators successfully distill high-level interaction insights such as effective scaffolding. This work establishes a scalable and deployable pathway for understanding interpersonal dynamics, offering a generalizable solution that extends beyond education to broader social and behavioral research.
• Abstract（参考訳）: 感情調整は、人間同士の相互作用の中核的な性質であり、リレーショナルな意味がリアルタイムでどのように構築されるかを形成する。 テキストベースの影響推論はますます実現可能になっているが、先行のアプローチでは、感情を個々の話者に対する決定論的ポイント推定として扱うことが多く、相互交換で見いだされる固有の主観性、潜在的あいまいさ、シーケンシャルな結合を捉えない。 LLM-MC-Affectは、静的なラベルではなく、感情空間上で定義された連続的な潜在確率分布として、感情を特徴付ける確率的フレームワークである。 確率的LLMデコーディングとモンテカルロ推定を利用して、この方法論はこれらの分布を近似し、中心的な感情傾向と知覚的曖昧さの両方を明示的に定量化する高忠実性感情軌跡を導出する。 これらの軌道は、逐次的相互相関と傾斜に基づく指標による対人カップリングの構造解析を可能にし、インターロケータ間の先行または遅延の影響を識別する。 提案手法の解釈能力を検証するために,教師と学生の対話を代表的な事例として用い,有効な足場などの高レベルな相互作用の洞察を定量的に抽出する手法を開発した。 この研究は、対人関係のダイナミクスを理解するためのスケーラブルで展開可能な経路を確立し、教育を超えてより広範な社会的・行動的な研究へと拡張する一般化可能なソリューションを提供する。

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