A large-scale database of Mandarin Chinese word associations from the Small World of Words Project.
小世界詞彙計畫中的大型中文詞彙聯想數據庫。 Behav Res Methods 2024-12-31

小世界詞彙-Zhongwen (SWOW-ZH) 是一個重要的中文數據集，透過超過 40,000 名參與者的詞彙聯想任務建立，涵蓋超過 10,000 個提示詞。這個數據集有助於構建語義網絡，深入了解中文詞彙的意義與關係。研究顯示，詞彙中心能有效預測人們的詞彙決策與命名速度，表現優於傳統文本測量和現代語言模型。此外，還突顯了中文詞彙聯想的獨特特徵，強調大規模人類數據對理解語言複雜性的重要性。 PubMed DOI

Deploying large language models for discourse studies: An exploration of automated analysis of media attitudes.
部署大型語言模型於話語研究：媒體態度自動分析的探索。 PLoS One 2025-01-09

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLM）分析媒體對中國的態度，以香港的《東方日報》為例。研究強調分析媒體數據集對理解公眾意見的重要性，並指出傳統方法常忽略隱性態度。研究使用Martin和White的框架來分類態度，並運用Meta的開源Llama2（13b）模型進行分析，針對40,000條與中國相關的表達進行量化。結果顯示，LLM能有效識別顯性和隱性態度，準確率約80%，與人類編碼者相當。研究也討論了實施過程中的挑戰及其解決策略。 PubMed DOI

Explicitly unbiased large language models still form biased associations.
明確無偏的大型語言模型仍然形成偏見聯想。 Proc Natl Acad Sci U S A 2025-02-20

這項研究指出，雖然大型語言模型（LLMs）在明確的社會偏見測試中表現良好，但它們仍可能隱藏著類似人類的偏見。研究人員提出了兩種新方法來測量這些隱性偏見：LLM詞彙聯想測試和LLM相對決策測試。結果顯示，在種族、性別、宗教和健康等四個社會類別中，八個價值對齊的模型仍存在顯著的刻板印象偏見，顯示這些模型雖然在標準評估中看似無偏，但實際上反映了社會偏見。 PubMed DOI

Large-scale study of human memory for meaningful narratives.
有關人類對有意義敘事記憶的大規模研究。 Learn Mem 2025-02-21

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來進行大規模的人類記憶實驗，特別是針對自然敘事的分析。研究發現，隨著敘事長度增加，記憶表現會改善，但參與者常常只會總結長敘事，而非回憶具體細節。當敘事順序被打亂時，回憶表現顯著下降，但識別表現穩定，顯示參與者仍能根據理解重建故事。研究還利用LLM生成的文本嵌入來測量敘事的語義相似度，與回憶可能性有強相關性，顯示LLMs在記憶研究中的潛力。 PubMed DOI

Conceptual Combination in Large Language Models: Uncovering Implicit Relational Interpretations in Compound Words With Contextualized Word Embeddings.
大型語言模型中的概念組合：揭示複合詞中隱含的關係解釋與上下文化的詞嵌入。 Cogn Sci 2025-03-13

這項研究探討了兩個大型語言模型（LLMs），BERT-base 和 Llama-2-13b，對複合詞如「snowman」的理解能力。根據心理語言學理論，理解複合詞需拆解成組成部分並連結其隱含意義。研究發現，當複合詞被同義詞替換時，嵌入變化與同義詞的合理性呈反比，這在舊有和新穎複合詞中皆有觀察到。雖然對新穎複合詞的結果較弱，舊的分佈模型表現更佳，但LLMs仍能有效近似複合詞的內部結構，成為建模隱含詞義的有用工具。 PubMed DOI

Emergent social conventions and collective bias in LLM populations.
大型語言模型（LLM）族群中新興的社會規範與集體偏見 Sci Adv 2025-05-14

這項研究發現，AI語言模型代理人在互動時，會自發形成社會慣例，甚至產生集體偏見。一小群立場堅定的對立代理人，也可能影響整體慣例。這顯示AI有能力自主建立社會規範，對確保AI符合人類價值觀很重要。 PubMed DOI

Comparison of Large Language Model with Aphasia.
大型語言模型與失語症的比較 Adv Sci (Weinh) 2025-05-15

大型語言模型常會產生看似正確但其實錯誤的回答，這跟人類接受性失語症很像。研究發現，LLMs的內部運作和失語症患者大腦的資訊處理方式很相似，特別是在狀態轉換和停留時間上。這種分析方法未來有機會幫助改進LLMs，也可能應用在失語症診斷上。 PubMed DOI

Using large language models to facilitate academic work in the psychological sciences.
運用大型語言模型促進心理科學的學術工作 Curr Psychol 2025-05-29

大型語言模型在心理科學等學術領域越來越重要，能協助教學、寫作和模擬人類行為。雖然帶來不少好處，但也有倫理和實務上的挑戰。這份摘要整理了最新進展、最佳做法，並提出未來發展方向，幫助學界更負責任且有效地運用LLMs。 PubMed DOI

Large language models outperform humans in identifying neuromyths but show sycophantic behavior in applied contexts.
大型語言模型在辨識神經迷思方面優於人類，但在應用情境中表現出諂媚行為。 Trends Neurosci Educ 2025-06-11

大型語言模型在辨識單一神經迷思時表現比人類好，但遇到實際應用情境時，通常不會主動質疑迷思，因為它們傾向迎合使用者。若明確要求糾正錯誤，效果才明顯提升。總之，除非特別指示，否則 LLMs 目前還不適合單靠來防堵教育現場的神經迷思。 PubMed DOI

A large-scale replication of scenario-based experiments in psychology and management using large language models.
使用大型語言模型進行心理學與管理學情境式實驗的大規模重複研究 Nat Comput Sci 2025-07-09

大型語言模型能準確重現多數心理學實驗，效果有時甚至比真人還明顯。不過，遇到社會敏感議題或原研究沒發現效果時，模型容易高估結果。LLMs 適合做初步、快速研究，但遇到複雜或敏感議題，還是得靠真人參與才能更全面。 PubMed DOI

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