Təcrübəli rifah üçün dil əsaslı qiymətləndirmələr: davranışlar, xüsusiyyətlər və vəziyyətlər üzrə dəqiqlik və xarici etibarlılıq

Dil insan ünsiyyətinin mərkəzində olsa da, psixoloji elm onilliklər boyu dilin effektiv olaraq ölçülməsi çətin olduğu üçün özünü bildirən reytinq miqyaslarına güvənir. Böyük dil modelləri (LLM) son illərdə bunu dəyişdirib. Burada biz, 12 həftə ərzində təcrübəli rifahın ənənəvi reytinqlərini (qısam essaylar və təsvir sözləri) təcrübəli təcrübələrə (əlavə olaraq, təcrübəli sözlər) qarşısında təcrübəli reytinqləri müqayisə etmək üçün maşın öyrənməsi ilə LLM-lərdən istifadə etdik. Düzgünlük daxili meyarla müqayisə edilə bilsə də (9 əlamətkar xüsusiyyət üzrə; r =.53 vs..51 sözləri reytinqlər üçün), hər iki dil formatı 24 xarici meyarda reytinqlərin (müvafiq olaraq r =.18 və.24 sözlər və eseyalar üçün) dəqiqliyini iki dəfə artırdı: xüsusiyyətlər, demografiya və davranış. Dilli cavablar daha yaxşı dəqiqlikdən kənarda psixoloji anlayışlar təqdim edirdi: sözlər qısa emosional nüanslar verir, esseler isə geniş həyat kontekstlərini əhatə edirdi. Hər bir dil əsaslı formatın güclü və zəif tərəfləri fərqlənsə də, hər ikisi ənənəvi reytinq ölçeylərindən daha çox məlumat zənginliyini göstərdi.

Oslo Biznes Məktəbi, Oslo Metropoliteni Universitet, Oslo, Norveç

Psikologiya kafedrası, Behavioral və Beyin Elmləri Fakültəsi, Texas Universiteti, Dallas, Richardson, ABŞ

Kompüter Elmləri Bölməsi, Stony Brook Universitetində, Stony Brook, ABŞ

Ryan L. Boyd, Adithya V. Ganesan, Oscar Kjell, Syeda Mahwish & H. Andrew Schwartz

Psikologiya kafedrası, Lund Universitetində, Lund, İsveç