論文の概要: PrivacyReasoner: Can LLM Emulate a Human-like Privacy Mind?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09152v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 04:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.267367
• Title: PrivacyReasoner: Can LLM Emulate a Human-like Privacy Mind?
• Title（参考訳）: プライバシライザ:LLMは人間のようなプライバシマインドをエミュレートできるのか?
• Authors: Yiwen Tu, Xuan Liu, Lianhui Qin, Haojian Jin,
• Abstract要約: 本稿では、現実世界のニュースに応答して、個々のユーザがプライバシの懸念をどう形成するかをシミュレートするAIエージェント設計であるPRAを紹介する。 現実のHacker Newsに関する議論の実験では、プライバシに関する予測において、PRAがベースラインエージェントより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.499949825312797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces PRA, an AI-agent design for simulating how individual users form privacy concerns in response to real-world news. Moving beyond population-level sentiment analysis, PRA integrates privacy and cognitive theories to simulate user-specific privacy reasoning grounded in personal comment histories and contextual cues. The agent reconstructs each user's "privacy mind", dynamically activates relevant privacy memory through a contextual filter that emulates bounded rationality, and generates synthetic comments reflecting how that user would likely respond to new privacy scenarios. A complementary LLM-as-a-Judge evaluator, calibrated against an established privacy concern taxonomy, quantifies the faithfulness of generated reasoning. Experiments on real-world Hacker News discussions show that \PRA outperforms baseline agents in privacy concern prediction and captures transferable reasoning patterns across domains including AI, e-commerce, and healthcare.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、現実世界のニュースに応答して、個々のユーザーがプライバシーの懸念をどう形成するかをシミュレートするAIエージェント設計であるPRAを紹介する。 人口レベルの感情分析を超えて、PRAはプライバシーと認知理論を統合し、個人的コメント履歴や文脈的手がかりに基づくユーザー固有のプライバシー推論をシミュレートする。 エージェントは、各ユーザの“プライバシマインド”を再構築し、コンテキスト的フィルタを通じて関連するプライバシメモリを動的に活性化し、境界有理性(bounded rationality)をエミュレートし、ユーザが新しいプライバシシナリオにどのように反応するかを反映した合成コメントを生成する。 LLM-as-a-Judge評価器は、確立されたプライバシーに関する分類に対して校正され、生成された推論の忠実さを定量化する。 現実のHacker Newsの議論での実験では、プライバシに関する予測において、‘PRA’はベースラインエージェントよりも優れており、AI、eコマース、ヘルスケアを含むドメイン間での転送可能な推論パターンを捉えている。

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