感情分析を用いたGPTが人間の思考に与える影響の比較分析

要旨 本研究論文は、GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルが人間の思考過程と感情に与える影響を調査し、特にユーザーのフィードバックにおける感情とテーマの変化に焦点を当てています。比較感情評価、単語レベルの感情検査、テーマモデリングを含む多段階アプローチを用いて、ユーザーの見解と認知の表現がGPTとの相互作用の前後でどのように進化するかを評価します。感情評価はVADERとTextBlobを用いて実施され、極性と主観性の評価の徹底と検証が行われました。テーマ分析は、AIが生成した素材に対する信頼、疑念、そして実践的関与の変化する傾向を明らかにしました。TukeyのHSDなどの統計分析を用いて、さまざまなユーザーデモグラフィック間の感情の違いの関連性を判断し、年齢に関連する重大な変動を特定しました。感情の傾向の観察、単語の共起ネットワーク、極性と主観性スコアの比較を組み合わせることによって、この研究はGPTが人間の認知および感情的視点に与える微妙ですが定量的な影響を把握するための詳細な視点を提供します。これらの結果は、人間とAIの関係とそのデジタル相互作用、AIの受容、認知の変化に対する重要性の理解を深めます。