論文の概要: Can LLMs Assess Personality? Validating Conversational AI for Trait Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15848v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 15:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-23 12:01:13.645865
• Title: Can LLMs Assess Personality? Validating Conversational AI for Trait Profiling
• Title（参考訳）: LLMはパーソナリティを評価することができるか? トレートプロファイリングのための会話型AIを検証する
• Authors: Andrius Matšenas, Anet Lello, Tõnis Lees, Hans Peep, Kim Lilii Tamm,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を,質問紙によるパーソナリティ評価の動的代替品として評価する。 対象内実験を用いて,ゴールド標準IPIP-50の質問紙を用いたLLM会話から得られる5つの人格スコアを比較した。 結果は、良心、オープンネス、ニューロティズムのスコアがメソッド間で統計的に等価であることから、適度な収束妥当性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study validates Large Language Models (LLMs) as a dynamic alternative to questionnaire-based personality assessment. Using a within-subjects experiment (N=33), we compared Big Five personality scores derived from guided LLM conversations against the gold-standard IPIP-50 questionnaire, while also measuring user-perceived accuracy. Results indicate moderate convergent validity (r=0.38-0.58), with Conscientiousness, Openness, and Neuroticism scores statistically equivalent between methods. Agreeableness and Extraversion showed significant differences, suggesting trait-specific calibration is needed. Notably, participants rated LLM-generated profiles as equally accurate as traditional questionnaire results. These findings suggest conversational AI offers a promising new approach to traditional psychometrics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を,質問紙によるパーソナリティ評価の動的代替品として評価する。 対象物内実験(N=33)を用いて,ゴールド標準IPIP-50の回答に対して,ガイド付きLPM会話から得られる5つの人格スコアを比較した。 結果は、中程度の収束妥当性(r=0.38-0.58)を示し、良心、オープンネス、ニューロティズムのスコアは、方法間で統計的に等価であることを示している。 アグリエブルネスとエクストラバージョンは大きな違いを示し、特性特異的なキャリブレーションが必要であることを示唆した。 参加者はLLM生成プロファイルを従来のアンケート結果と同程度の精度で評価した。 これらの結果は、会話型AIが従来の心理測定に有望な新しいアプローチを提供することを示唆している。

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