論文の概要: LLMs as Science Journalists: Supporting Early-stage Researchers in Communicating Their Science to the Public

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05821v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 14:51:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.988418
• Title: LLMs as Science Journalists: Supporting Early-stage Researchers in Communicating Their Science to the Public
• Title（参考訳）: 科学ジャーナリストとしてのLLM : 科学を世に伝えるためのアーリーステージ研究者の支援
• Authors: Milad Alshomary, Grace Li, Anubhav Jangra, Yufang Hou, Kathleen McKeown, Smaranda Muresan,
• Abstract要約: 本研究では,科学ジャーナリストの役割を模擬する大規模言語モデルを訓練するための枠組みを提案する。 我々は、シミュレーションと人間研究者の双方との会話を指導するLLMジャーナリストの有用性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.27244007165239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The scientific community needs tools that help early-stage researchers effectively communicate their findings and innovations to the public. Although existing general-purpose Large Language Models (LLMs) can assist in this endeavor, they are not optimally aligned for it. To address this, we propose a framework for training LLMs to emulate the role of a science journalist that can be used by early-stage researchers to learn how to properly communicate their papers to the general public. We evaluate the usefulness of our trained LLM Journalists in leading conversations with both simulated and human researchers. %compared to the general-purpose ones. Our experiments indicate that LLMs trained using our framework ask more relevant questions that address the societal impact of research, prompting researchers to clarify and elaborate on their findings. In the user study, the majority of participants who interacted with our trained LLM Journalist appreciated it more than interacting with general-purpose LLMs.
• Abstract（参考訳）: 科学コミュニティは、早期研究者が発見とイノベーションを公衆に効果的に伝えるのを助けるツールを必要としている。 既存の汎用大規模言語モデル(LLM)はこの取り組みを支援することができるが、それらは最適に整合していない。 そこで本稿では,初期の研究者が論文を一般大衆に適切に伝達する方法を学ぶために,科学ジャーナリストの役割をエミュレートするために,LSMを訓練するための枠組みを提案する。 我々は、シミュレーションと人間研究者の双方との会話を指導するLLMジャーナリストの有用性を評価した。 %であった。 実験の結果, LLMは研究の社会的影響に対処するために, より関連性のある質問をし, 研究者にその知見を明確にし, 精査するよう促した。 ユーザスタディでは、トレーニング済みのLLMジャーナリストと対話する参加者の大多数が、汎用のLLMと対話するよりも、それを評価しています。

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