論文の概要: The Artificial Personality Model: Theory, Implementation, Measurement and Experimental Validation in Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38608v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 10:28:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:09.987437
• Title: The Artificial Personality Model: Theory, Implementation, Measurement and Experimental Validation in Conversational Agents
• Title（参考訳）: 人工パーソナリティモデル:会話エージェントの理論・実装・測定・実験検証
• Abstract要約: 人工パーソナリティモデル(APM)を改良し,実証評価する。 人中心型と機械固有の個性次元を統合したハイブリッドフレームワークを運用し,評価した。 追加の機械固有の寸法が同定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.301021601801175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial personality shapes user experience (UX) in human-machine interaction, yet coherent theoretical frameworks and validated measurement instruments remain limited. This paper refines and empirically evaluates the Artificial Personality Model (APM), a hybrid framework integrating human-centred and machine-specific personality dimensions. Across three experiments (N = 395), the model was operationalised and evaluated using the Artificial Personality Questionnaire (APQ). Factor analyses revealed that some human personality dimensions (e.g., agreeableness, conscientiousness) are partially transferable, whereas others (e.g., extraversion) did not emerge as distinct dimensions. Additional machine-specific dimensions were identified. The APQ provided encouraging initial psychometric evidence, while the human-centred BFI-2 showed poor reliability and an uninterpretable factor structure in Experiment 3. Experimental manipulations demonstrated significant effects of artificial personality on user satisfaction, continuous use intention, and social presence. The findings contribute an empirically refined framework and a novel instrument for measuring perceived artificial personality, offering practical guidance for designing conversational agents.
• Abstract（参考訳）: 人工的なパーソナリティは、人間と機械の相互作用におけるユーザエクスペリエンス(UX)を形作るが、一貫性のある理論的な枠組みと検証された測定機器は依然として限られている。 本稿では,人間中心と機械固有の個性次元を統合したハイブリッドフレームワークである人工パーソナリティモデル(APM)を改良し,実証的に評価する。 3つの実験 (N = 395) において, 人工パーソナリティアンケート (APQ) を用いてモデルを運用し, 評価した。 因子分析の結果、人格次元(例えば、一致性、良心性)の一部が部分的に移動可能であるのに対し、他(例えば、外向性)は別次元として現れなかった。 追加の機械固有の寸法が同定された。 APQは最初の心理測定の証拠を奨励し、人間中心のBFI-2は信頼性が低く、実験3では解釈不能な因子構造を示した。 実験では, 人格がユーザの満足度, 継続的な使用意図, 社会的存在感に有意な影響を及ぼした。 本研究は,対話エージェントを設計するための実践的ガイダンスを提供する,経験的に洗練された枠組みと,認識された人工的性格を測定するための新しい手段に寄与する。

関連論文リスト

• Humanoid Artificial Consciousness Designed with Large Language Model Based on Psychoanalysis and Personality Theory [9.566692471247995]
  精神分析の原理に基づく3つの人工意識を発達させる。 また,Mers-Briggs Type Indicator (MBTI) 型を表す個性が異なる16文字を設計する。 定量的および定性的な分析は、十分にシミュレートされた意識の可能性が高かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T06:23:50Z)
• HumanPCR: Probing MLLM Capabilities in Diverse Human-Centric Scenes [72.26829188852139]
  HumanPCRは、人間の視覚的コンテキストに関するMLLMの能力を調べるための評価スイートである。 Human-P、HumanThought-C、Human-Rは、6,000以上の人間認証された複数の選択質問を特徴としている。 Human-Rは、手動でキュレートされたビデオ推論テストを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-19T09:52:04Z)
• Applying Psychometrics to Large Language Model Simulated Populations: Recreating the HEXACO Personality Inventory Experiment with Generative Agents [0.0]
  生成エージェントは、洗練された自然言語の相互作用を通して人間のような特性を示す。 事前に定義された人物の伝記に基づいて役割や個性を仮定する能力は、社会科学研究の参加者にとってコスト効率のよい代用品として位置づけられている。 本稿では,このようなペルソナをベースとしたエージェントがヒトの集団を表わすための有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T16:16:16Z)
• A validity-guided workflow for robust large language model research in psychology [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、研究ツール、評価対象、人間のシミュレータ、認知モデルとして、心理学研究に急速に統合されている。 これらの「測定幻覚」は、統計的成果を心理学的現象として生み出すもので、成長する研究機関の妥当性を損なうものである。 精神測定と因果推論を統合した二重正当性フレームワークによって導かれた6段階のワークフローで、妥当性要件を研究野心に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T18:06:12Z)
• Evaluating and Inducing Personality in Pre-trained Language Models [78.19379997967191]
  人間の個性理論を機械行動研究のツールとして活用することで,心理測定研究からインスピレーションを得た。 これらの疑問に答えるために,機械の動作を研究するためのMachine Personality Inventory(MPI)ツールを紹介した。 MPIは、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター(Big Five Personality Factors、ビッグファイブ・パーソナリティ・ファクター)理論とパーソナリティ評価在庫に基づく標準化されたパーソナリティ・テストに従う。 パーソナリティ・プロンプト法(P2法)を考案し、特定のパーソナリティを持つLSMを制御可能な方法で誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T07:32:57Z)
• Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
  社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。 我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。 評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z)
• Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
  ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。