AIによる心理的仮説生成の自動化：大規模言語モデルと因果グラフの出会い

要約 因果知識グラフと大規模言語モデル（LLM）との相乗効果を活用し、私たちの研究は心理学における計算的仮説生成の革新的アプローチを紹介します。43,312本の心理学論文をLLMを使用して分析し、因果関係ペアを抽出しました。この分析により、心理学のための専門的な因果グラフが作成されました。リンク予測アルゴリズムを適用し、「幸福」に焦点を当てた130の潜在的な心理的仮説を生成し、それらを博士課程の研究者が考えた研究アイデアやLLMのみが生成したものと比較しました。興味深いことに、LLMと因果グラフの組み合わせアプローチは、新規性の点で専門家レベルの洞察を反映し、LLMのみの仮説を明らかに上回りました (t (59) = 3.34, p = 0.007 および t (59) = 4.32, p < 0.001)。この一致は、深い意味分析を使用してさらに裏付けられました。私たちの結果は、LLMと因果知識グラフなどの機械学習技術を組み合わせることで、心理学における自動発見を革命的に変えることができることを示しており、広範な文献から新しい洞察を引き出しています。この研究は、心理学と人工知能の交差点に立ち、心理学研究におけるデータ駆動型仮説生成のための新しい強化されたパラダイムを提唱しています。