論文の概要: Measuring Behavioural Signatures of Large Language Models through Psychometric Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22934v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 10:21:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.589251
• Title: Measuring Behavioural Signatures of Large Language Models through Psychometric Profiling
• Title（参考訳）: 心理学的プロファイリングによる大規模言語モデルの行動信号の測定
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の決定とコミュニケーションをますます仲介するが、その行動規則性は特徴付けるのが困難である。 言語横断型心理学的プロファイリングフレームワークを開発し、7つの心理学的指標を用いて9つのLSMを評価する。 心理学的プロファイリングと答え可能性の統合分析は、デプロイメントレベルの振る舞いシグネチャを定量化するフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.420315923282548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) increasingly mediate human decisions and communication, yet their behavioural regularities remain difficult to characterize systematically. We develop a cross-linguistic psychometric profiling framework and evaluate nine LLMs using seven psychological instruments, with five repeated administrations per model and language in Chinese and English. Items unresolved after a prespecified retry procedure are retained as NA. Joint analysis of scored and NA responses captures response tendencies and boundaries of self-report applicability. LLMs exhibit structured, model-specific profiles despite a shared alignment-shaped pattern of higher prosocial and self-regulatory responses and lower dominance, disengagement and harmful-intent endorsement. NA responses are structured rather than uniformly distributed, indicating where outputs are treated as inapplicable, refused or cannot be mapped to valid response options. Language condition and provider origin are associated with profile configuration and answerability, whereas repeated administrations show high reproducibility and permit recovery of model identity. Human-reference and prompt-robustness analyses further indicate that these signatures are context dependent. Joint analysis of psychometric profiling and answerability offers a framework for quantifying deployment-level behavioural signatures.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人間の決定とコミュニケーションをますます仲介するが、その行動規則性は体系的に特徴付けることは困難である。 言語横断型心理学的プロファイリングフレームワークを開発し、7つの心理学的指標を用いて9つのLSMを評価し、中国語と英語で1つのモデルと言語に対して5つの反復的な管理を行う。 所定の再試行手続き後に未解決の項目をNAとして保持する。 NA応答とNA応答の合同解析は、自己報告適用可能性の応答傾向と境界をキャプチャする。 LLMは、高い社会的および自己調節反応と低い支配、解離、有害なインテリジェンス支持の共有アライメント型のパターンにもかかわらず、構造化されたモデル固有のプロファイルを示す。 NA応答は均一な分散ではなく構造化されており、出力が適用不可能、拒否、あるいは有効な応答オプションにマッピングできないことを示す。 言語条件とプロバイダの起源はプロファイルの設定と応答可能性に関連付けられているのに対して、繰り返し行われる管理は再現性が高く、モデルのアイデンティティの回復を可能にする。 ヒューマン・リフレクションとプロンプト・ロバストネス分析は、これらのシグネチャが文脈に依存していることをさらに示している。 心理学的プロファイリングと答え可能性の統合分析は、デプロイメントレベルの振る舞いシグネチャを定量化するフレームワークを提供する。

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