個別選好の異質性を考慮した大喜利ユーモア選好要因の分析

ユーモアの好みは個人差・文化差が大きく，LLMを用いたユーモア評価を難しくする．本研究では，日本語の大喜利を対象に，投票履歴に基づいてユーザをクラスタリングし，各クラスタに対して解釈可能な選好要因上の重みをBradley–Terry–Luceモデルで推定することで，選好の異質性をモデル化する．さらに，LLMに「最も面白い回答の選択」を行わせて選好データを収集し，同一の要因集合でBTL推定した重みをユーザクラスタと比較した．その結果，ユーザクラスタ間で異なる選好パターンが観察され，LLMの選好が特定クラスタに近い場合があることを示す．最後に，ペルソナプロンプトによりLLMの選好を特定クラスタへ誘導できることを示す．