DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae231
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38948324
تاريخ النشر: 2024-05-31
المؤلف: Heinrich Peters وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة النفسية من خلال الكتابة
نظرة عامة
في هذه الدراسة، نستكشف قدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبالتحديد GPT-3.5 و GPT-4، في استنتاج سمات الشخصية الخمس الكبرى من محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، وخاصة تحديثات الحالة على فيسبوك، باستخدام نهج التعلم بدون عينة. تكشف نتائجنا عن ارتباط متوسط قدره $r = 0.29$ (النطاق $[0.22, 0.33]$) بين سمات الشخصية المستنتجة بواسطة LLM والدرجات المبلغ عنها ذاتياً، مما يشير إلى مستوى من الدقة قابل للمقارنة مع نماذج التعلم الآلي المراقب المصممة لهذا الغرض. ومن الجدير بالذكر أن دقة هذه الاستنتاجات تختلف عبر المجموعات الاجتماعية والديموغرافية، حيث لوحظت دقة أعلى للنساء والمستخدمين الأصغر سناً، مما يشير إلى تحيزات محتملة مرتبطة ببيانات التدريب أو اختلافات في التعبير الذاتي عبر الإنترنت.
تعتبر تداعيات بحثنا مهمة، حيث يمكن أن تعمل LLMs على ديمقراطية الوصول إلى تقييمات نفسية قابلة للتوسع، مما يعود بالنفع على كل من الباحثين والممارسين من خلال تسهيل الدراسات واسعة النطاق ذات الصلاحية البيئية العالية. ومع ذلك، تثير هذه التقدمات مخاوف أخلاقية بشأن خصوصية المستخدم وتقرير المصير، مما يستلزم إنشاء أطر تنظيمية وأخلاقية قوية. بشكل عام، بينما تظهر LLMs قدرة ملحوظة على تحليل النص واستنتاج الملفات النفسية، تتطلب الآليات الأساسية والتحيزات في أحكامها مزيدًا من التحقيق لضمان التطبيق المسؤول في التقييمات النفسية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل GPT-4 من OpenAI وClaude من Anthropic، على تحليل النص في السياقات الأكاديمية والعملية. تظهر هذه النماذج قدرة ملحوظة على التعميم عبر سيناريوهات ومهام متنوعة، مما يشير إلى توافق ناشئ مع العمليات المعرفية البشرية، بما في ذلك نظرية العقل والتحيزات المعرفية. يقترح المؤلفون التحقيق فيما إذا كانت LLMs يمكن أن تستنتج السمات النفسية، وبالتحديد أبعاد الشخصية الخمس الكبرى – الانفتاح، والضمير، والانبساط، والود، والعصابية – باستخدام نهج التعلم بدون عينة بناءً على محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، وخاصة تحديثات الحالة على فيسبوك.
تهدف الدراسة أيضًا إلى تقييم التحيزات المحتملة في أحكام LLM، خاصة فيما يتعلق بالجنس والعمر، نظرًا لتأثير بيانات التدريب البشرية المتحيزة. تعتبر تداعيات هذا البحث مهمة، حيث إن قدرة LLMs على استنتاج رؤى نفسية من آثار رقمية تقدم فرصًا للتطبيقات الشخصية وتحديات أخلاقية تتعلق بالخصوصية والتلاعب. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى النظر بعناية في حوكمة وتنظيم الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه القضايا الناشئة في سياق التقييمات النفسية الآلية والتفاعلات الشخصية.
النتائج
تشير نتائج هذه الدراسة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل ChatGPT، يمكن أن تستنتج السمات النفسية من منشورات وسائل التواصل الاجتماعي دون تدريب صريح لهذه المهمة. تشير النتائج إلى أن LLMs قد تولد استنتاجات أكثر دقة للنساء والأفراد الأصغر سناً مقارنة بالرجال وكبار السن. الدقة العامة لهذه الاستنتاجات، التي تم قياسها بواسطة ارتباطات بيرسون بين السمات الشخصية المبلغ عنها ذاتياً والمستنتجة (التي تتراوح من $r = .22$ إلى $r = .33$، بمتوسط قدره $r = .29$)، أقل قليلاً من تلك التي حققتها النماذج المراقبة المدربة خصيصًا لهذا الغرض (متوسط $r = .37$). ومع ذلك، فإن قدرة LLMs على إنتاج استنتاجات دقيقة بشكل معقول في سيناريوهات التعلم بدون عينة لها تداعيات نظرية وعملية كبيرة.
تساهم الدراسة في فهم قدرات LLMs في تصنيف الأفراد بناءً على آثارهم السلوكية، على غرار القضاة البشريين والنماذج المراقبة. تتماشى مع الأبحاث السابقة التي تشير إلى أن سمات مثل الانفتاح والانبساط يتم استنتاجها بسهولة أكبر من غيرها. ومن المثير للاهتمام، أن استنتاجات LLM وُجدت أنها أكثر توافقًا مع تقييمات المراقبين من التقارير الذاتية بالنسبة للضمير، مما يشير إلى أن LLMs قد تعيد إنتاج بعض التحيزات الموجودة في الحكم البشري. ومع ذلك، تبقى الآليات التي تصل بها LLMs إلى هذه الأحكام، بما في ذلك أسباب التحيزات الملحوظة المتعلقة بالجنس والعمر، غير واضحة. تشير النتائج إلى أن دقة LLMs قد تتأثر بالتحيزات في بيانات تدريبها أو اختلافات في التعبير الذاتي عبر الإنترنت عبر المجموعات الديموغرافية، مما يشير بشكل خاص إلى أن النساء والأفراد الأصغر سناً قد يكشفون عن معلومات شخصية أكثر دقة على وسائل التواصل الاجتماعي.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على تداعيات استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لاستنتاج السمات النفسية من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. تشير النتائج إلى أن LLMs، وبالتحديد ChatGPT، تظهر قدرة كبيرة على استنتاج الملفات النفسية دون تدريب محدد، مما يشير إلى تقدم ملحوظ في قدرات تحليل النص. يمكن أن تحدث هذه القدرة على التعلم بدون عينة ثورة في التقييمات النفسية، مبتعدة عن الاستبيانات التقليدية التي غالبًا ما تكون متحيزة وتستهلك الموارد. يمكن أن يؤدي إمكانية التصنيف النفسي الآلي إلى ديمقراطية الوصول إلى التقييمات القابلة للتوسع، مما يمكّن من تطبيقات أوسع في البحث والخدمات الشخصية.
ومع ذلك، تثير الورقة أيضًا مخاوف أخلاقية حاسمة بشأن الخصوصية والموافقة. إن قدرة LLMs على التنبؤ بسمات الأفراد النفسية بناءً على سلوكهم عبر الإنترنت تطرح مخاطر سوء الاستخدام، خاصة في سياقات مثل الإعلانات المستهدفة أو التلاعب النفسي، كما يتضح من الحوادث السابقة مثل فضيحة كامبريدج أناليتيكا. يدعو المؤلفون إلى إنشاء أطر تنظيمية لمنع استغلال هذه التقنيات، متماشين مع الدعوات الأخيرة لإرشادات أخلاقية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، بينما تؤكد الأبحاث على وعد LLMs في علم النفس، فإنها تدعو في الوقت نفسه إلى النظر بعناية في التداعيات الأخلاقية المرتبطة باستخدامها.
القيود
تسلط قيود الدراسة الضوء على عدة مجالات للبحث المستقبلي لتعزيز الفهم وتطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في استنتاج سمات الشخصية. أولاً، الطبيعة الغامضة لـ LLMs تحد من الرؤية حول الآليات وراء استنتاجات الشخصية، مما يشير إلى الحاجة إلى التحقيق في العلاقة بين ميزات لغوية محددة والسمات المستنتجة، بالإضافة إلى محددات أخطاء الاستنتاج التي قد تساهم في التحيزات الملحوظة المتعلقة بالجنس والعمر. ثانيًا، يثير الاعتماد على بيانات من تطبيق MyPersonality على فيسبوك، الذي كان نشطًا من 2007 إلى 2012، مخاوف بشأن قابلية تطبيق النتائج على استخدام اللغة المعاصر، مما قد يؤثر على أداء LLMs بدون عينة المدربة على بيانات أكثر حداثة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تمثيل العينة محدود، حيث تتكون فقط من مستخدمي فيسبوك الذين تفاعلوا مع التطبيق، مما قد لا يعكس التركيبة السكانية الأوسع لوسائل التواصل الاجتماعي.
تشمل القيود الأخرى تركيز الدراسة على عدد ثابت من تحديثات الحالة الحديثة، والتي قد لا تمثل بدقة الأداء التنبؤي عبر مستويات تفاعل المستخدمين المتنوعة. كما أن الطبيعة الثابتة لمجموعة البيانات تفشل أيضًا في التقاط ديناميكيات التفاعلات في الوقت الحقيقي مع LLMs، والتي قد تؤدي إلى رؤى مختلفة. بينما تظهر الأبحاث إمكانيات LLMs لاستنتاج المتغيرات النفسية من خلال التعلم بدون عينة، يمكن أن تستكشف الدراسات المستقبلية تقنيات تحفيز أكثر تقدمًا ودمج المعلومات الديموغرافية لتعزيز الدقة التنبؤية. أخيرًا، بينما تتم مناقشة التداعيات الاجتماعية للنتائج، هناك دعوة لتوصيات أكثر شمولاً بشأن مخاوف الخصوصية وإمكانية سوء الاستخدام في الأبحاث اللاحقة.
DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae231
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38948324
Publication Date: 2024-05-31
Author(s): Heinrich Peters et al.
Primary Topic: Mental Health via Writing
Overview
In this study, we explore the capabilities of Large Language Models (LLMs), specifically GPT-3.5 and GPT-4, in inferring the Big Five personality traits from social media content, particularly Facebook status updates, using a zero-shot learning approach. Our findings reveal an average correlation of $r = 0.29$ (range $[0.22, 0.33]$) between LLM-inferred personality traits and self-reported scores, indicating a level of accuracy comparable to supervised machine learning models designed for this purpose. Notably, the accuracy of these inferences varies across socio-demographic groups, with higher precision observed for women and younger users, suggesting potential biases linked to training data or differences in online self-expression.
The implications of our research are significant, as LLMs could democratize access to scalable psychometric assessments, benefiting both researchers and practitioners by facilitating large-scale studies with high ecological validity. However, this advancement raises ethical concerns regarding user privacy and self-determination, necessitating the establishment of robust ethical frameworks and regulations. Overall, while LLMs exhibit a remarkable ability to analyze text and infer psychological profiles, the underlying mechanisms and biases in their judgments require further investigation to ensure responsible application in psychometric evaluations.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of large language models (LLMs), such as OpenAI’s GPT-4 and Anthropic’s Claude, on text analysis within both academic and practical contexts. These models exhibit a remarkable capacity for generalization across diverse scenarios and tasks, suggesting an emergent alignment with human cognitive processes, including theory of mind and cognitive biases. The authors propose to investigate whether LLMs can infer psychological traits, specifically the Big Five personality dimensions—Openness, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, and Neuroticism—using a zero-shot learning approach based on social media content, particularly Facebook status updates.
The study also aims to assess potential biases in LLM judgments, particularly concerning gender and age, given the influence of biased human-generated training data. The implications of this research are significant, as the ability of LLMs to derive psychological insights from digital footprints presents both opportunities for personalized applications and ethical challenges related to privacy and manipulation. The authors emphasize the need for careful consideration of AI governance and regulation to address these emerging issues in the context of automated psychological assessments and personalized interactions.
Results
The results of this study indicate that large language models (LLMs), such as ChatGPT, can infer psychological traits from social media posts without explicit training for this task. The findings suggest that LLMs may generate more accurate inferences for women and younger individuals compared to men and older adults. The overall accuracy of these inferences, measured by Pearson correlations between self-reported and inferred personality traits (ranging from $r = .22$ to $r = .33$, with an average of $r = .29$), is slightly lower than that achieved by supervised models trained specifically for this purpose (average $r = .37$). Nonetheless, the ability of LLMs to produce reasonably accurate inferences in zero-shot learning scenarios has significant theoretical and practical implications.
The study contributes to the understanding of LLMs’ capabilities in profiling individuals based on their behavioral traces, akin to human judges and supervised models. It aligns with previous research indicating that traits such as Openness and Extraversion are more readily inferred than others. Interestingly, LLM inferences were found to be more congruent with observer ratings than self-reports for Conscientiousness, suggesting that LLMs may replicate certain biases present in human judgment. However, the mechanisms by which LLMs arrive at these judgments, including the reasons for observed biases related to gender and age, remain unclear. The results imply that the accuracy of LLMs may be influenced by biases in their training data or differences in online self-expression across demographic groups, particularly indicating that women and younger individuals may disclose more accurate personality information on social media.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the implications of using large language models (LLMs) for inferring psychological traits from social media data. The findings suggest that LLMs, specifically ChatGPT, demonstrate a significant capacity to derive psychological profiles without specific training, indicating a notable advancement in text analysis capabilities. This zero-shot ability could revolutionize psychometric assessments, moving away from traditional self-report questionnaires that are often biased and resource-intensive. The potential for automated psychological profiling could democratize access to scalable assessments, enabling broader applications in research and personalized services.
However, the paper also raises critical ethical concerns regarding privacy and consent. The ability of LLMs to predict individuals’ psychological traits based on their online behavior poses risks of misuse, particularly in contexts like targeted advertising or psychological manipulation, as evidenced by past incidents such as the Cambridge Analytica scandal. The authors advocate for the establishment of regulatory frameworks to prevent the exploitation of such technologies, aligning with recent calls for ethical guidelines in AI applications. Overall, while the research underscores the promise of LLMs in psychometrics, it simultaneously calls for careful consideration of the ethical implications associated with their use.
Limitations
The limitations of the study highlight several areas for future research to enhance the understanding and application of large language models (LLMs) in inferring personality traits. Firstly, the opaque nature of LLMs restricts insight into the mechanisms behind personality inferences, suggesting a need for investigations into the correlation between specific linguistic features and inferred traits, as well as the predictors of inference errors that may contribute to observed biases related to gender and age. Secondly, the reliance on data from the MyPersonality Facebook application, active from 2007 to 2012, raises concerns about the applicability of findings to contemporary language use, potentially affecting the zero-shot performance of LLMs trained on more recent data. Additionally, the sample’s representativeness is limited, as it consists solely of Facebook users engaged with the application, which may not reflect broader social media demographics.
Further limitations include the study’s focus on a fixed number of recent status updates, which may not accurately represent the predictive performance across varying user engagement levels. The static nature of the data set also fails to capture the dynamics of real-time interactions with LLMs, which could yield different insights. While the research demonstrates the potential of LLMs for inferring psychological variables through zero-shot learning, future studies could explore more advanced prompting techniques and the integration of demographic information to enhance predictive accuracy. Finally, while the societal implications of the findings are discussed, there is a call for more comprehensive recommendations regarding privacy concerns and the potential for misuse in subsequent research.