論文の概要: The Dual Nature of LLM Persona: Aggregated Tendencies and Frame-Dependent Geometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02368v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 16:11:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.912506
- Title: The Dual Nature of LLM Persona: Aggregated Tendencies and Frame-Dependent Geometry
- Title（参考訳）: LLMペルソナの二重性:集合的傾向とフレーム依存幾何学
- Abstract要約: 我々は,ペルソナ表現が2つの解離可能な成分を含むことを示す: 集合的特徴(5つのスコア)はランダム化時に劣化するが,フレームローバストである。
この崩壊回復パターンは、ペルソナ幾何学が固有のものではなく、集約に見えない情報を符号化するフレーム依存の協調パターンであることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.990987638121092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Evaluations of LLM personas via psychometric questionnaires typically rely on aggregate scores, discarding within-instance correlation structure. We test whether this geometric structure is intrinsic or frame-dependent. Constructing within-instance correlation matrices from IPIP-50 responses, we analyze geometry on SPD manifolds under manipulated question orderings in GPT-4o simulating American and Chinese-American personas. We find that persona expression comprises two dissociable components: aggregated features (Big Five scores) degrade under randomization (21% drop) but are frame-robust; geometric features (SPD manifold) collapse under frame misalignment (42% drop) but recover substantially (to 84%) under shared frames, surpassing aggregated features (76%). This collapse-recovery pattern reveals that persona geometry is not intrinsic but a frame-dependent coordination pattern encoding information invisible to aggregation. Our findings establish a dual-nature framework for LLM personas, frame-dependent geometry versus frame-robust aggregates, necessitating frame-aware evaluation and challenging static trait conceptions.
- Abstract（参考訳）: LLMペルソナの心理測定による評価は、通常、集計スコアに頼り、in-instance相関構造を捨てる。
この幾何学的構造が本質的かフレーム依存かを検証する。
我々はIPIP-50応答からイントラスタンス相関行列を構築し,アメリカ人と中国人のペルソナをシミュレートしたGPT-4oにおける操作された質問順序の下でのSPD多様体上の幾何を解析した。
擬人格表現は2つの解離可能な成分からなる: 集合的特徴(ビッグファイブスコア)はランダム化(21%ドロップ)で劣化するが、フレームローストである; 幾何的特徴(SPD多様体)はフレームミスアライメント(42%ドロップ)で崩壊するが、共有フレームでは実質的に(84%まで)回復し、集約的特徴(76%)を超えた。
この崩壊回復パターンは、ペルソナ幾何学が固有のものではなく、集約に見えない情報を符号化するフレーム依存の協調パターンであることを示す。
本研究は, LLMペルソナ, フレーム依存幾何, フレームに依存したアグリゲーション, フレーム認識評価, 静的特性概念の難しさを両立させる。
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