【セミナーのご案内】LLMを活用した社会科学研究
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makoto mizuno
Feb 21, 2024, 2:37:40 AMFeb 21
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CSSJメーリングリスト・メンバーの皆様
日本マーケティング・サイエンス学会（JIMS）分析的マーケティング研究会では、一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科の永山晋先生をお招きし、大規模言語モデル(LLM)を用いた最新の研究に関するセミナーを行います。計算社会科学会のメンバーにも関心を持たれる方が多いと考え、ご案内します。
今回のセミナーは、ハイブリッドで実施します。参加をご希望の方は３月１５日（金）２４時までに、以下のリンクからお申し込みいただければ幸いです（直前にzoomリンクをお送りします）：
セミナー終了後は、講師を囲んで懇親会を行います。講演だけではわからない深い話を講師から直接伺うよい機会ですので、希望される方はぜひ３月４日（月）１７時までにお申し込み下さい（その時点でいったん店を予約します）。予算はお一人あたりの会費6,000円強の予定です。
（それ以降、近所で懇親会）
場所：明治大学駿河台キャンパス グローバルフロント ４階 4021教室
タイトル：
概要：
本セミナーでは大規模言語モデルを活用した二つの研究を発表する。
一つ目の研究は、LLMを活用した意思決定シミュレーション実験の設計を探求するため、充実性（対象被験者の情報量）と統合性（被験者情報の表現が統合的かどうか）の2つの次元に着目し、LLMエージェントの設計を検討する。物質使用障害（SUD）を持つ個人に三腕バンディットタスクを実施した参照研究のデータを利用し、本研究は、参照研究の結果の再現性、対応する人間の主体との類似性、および同じプロンプト条件下での複数回の試行における結果の安定性を評価する。その際、観測されたゲームの結果から能動的推論モデルのパラメータを推定することにより、変化する状況に応答して動的な意思決定を支配する潜在パラメータを推定する。分析結果は、充実した統合的プロンプトのLLMエージェントが最も効果的であることを示しており、本研究はLLMを用いたシミュレーション実験のための有用なフレームワークを提示する。
もう一つの研究は、過去6,000年の歴史的人物の知名度（Historical Popuratity Index: HPI）に影響を与える知識構造を探究する。既存研究をもとに、本研究は知識構造として「コンセプト」、「メソッド」、「専門性」の三つの次元に着目する。Pantheonリストに掲載された37,624人のwikipedia文章データから、GPT-4を用いて各人物が提示したコンセプト、メソッド、専門性のラベルを抽出し、その数と幅を定量化する。分析の結果、専門性は幅広いほどHPIと負の関係を示した一方、コンセプトは数、メソッドは幅がHPIと正の関係を示した。本研究は、多様な分野の知識構造を定量化できるスケーラブルな手法を提示するとともに、後世への影響の源泉としての知識の各次元の役割を示唆する。
講師：永山 晋
一橋大学ソーシャル・データサイエンス研究科
以上
水野 誠
明治大学商学部
101-8301 東京都千代田区神田駿河台1-1
TEL: 03-3296-4164
E-MAIL: makm...@gmail.com
E-MAIL: mak...@meiji.ac.jp
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