言語モデルを活用し,学術的研究を加速させる取り組みが行われている.心理学では,言語モデルが特定の被験者群の回答を模倣できるか,またモデル自身の心理学的バイアスを検証する研究が行われている.これらの出力を言語モデルが可能な理由の一つとして,言語モデルが概念間の関係性を学習している可能性がある.本研究では、GPT-4を含む言語モデルによって,質問項目から概念のカテゴリー分類の再構成が可能かどうかを検証した.複数の言語モデルを用いて心理学的質問紙の項目間の類似度を計算し,概念のカテゴリー分類性能を比較した.実験結果は、GPT-4が最も高い分類性能を示し,言語モデルが心理学的概念間の関係性を保持している可能性を示唆している.

言語モデルを活用し,学術的研究を加速させる取り組みが行われている.創薬における実験の自動化[1]や,医療での応用可能性の検討[2],心理学におけるサンプリングの代替や介入方法としての活用も試みが進んでいる[3,4].心理学においては,大規模言語モデル(LargeLanguageModel;LLM)が,被験者の性格特性を診断できるか[5],被験者の回答を代替できるか[6,7],アニメのキャラクターの回答を模倣できるかといった検証が行われている.これらの研究は,GPT-4などの言語モデルが膨大なテキストデータによるモデル訓練を経て,ヒトが持つ心理的概念と関連する単語や文章との距離関係を学習している可能性を示唆している.しかし,言語モデルがこの距離関係に基づいて回答しているかどうかは明らかではない.本研究では,GPT-4を含む言語モデルが,心理学的質問紙の質問項目から概念のカテゴリー分類を再構成することが可能かどうかを検証した.GPT-3.5やGPT-4などの言語モデルを用いて,43の心理学的質問紙の質問項目から類似度を計算し,類似度に基づいた分類と質問紙に付与されている構成概念のラベルとの一致度を測ることで,モデルの分類性能を比較する.これにより,言語モデルが心理学的概念間の関係性を保持している可能性について検証する.