這項研究探討有效溝通如何依賴於對詞彙意義的共同理解。研究人員記錄癲癇患者的自發對話，並開發一個框架，將說話者和聆聽者的腦部活動對齊到大型語言模型（LLM）定義的共享空間。結果顯示，LLM的情境嵌入能更好地捕捉說話者與聆聽者之間的神經對齊，超越傳統的語法或發音模型。這項研究強調了LLM在理解人類溝通複雜性方面的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討接觸大型語言模型（LLMs）對個體自我認知及他人認知的影響，特別是心智感知的角度。參與者在與LLMs互動前後，評估自己的行動能力和經驗能力。結果顯示，接觸LLMs後，參與者對自身能力的評價提高，並認為這些特質對人類不再獨特。這顯示擬人化LLMs可能增強個體對自我心智的看法，並減少這些特質被視為人類專有的感知，進而引發對擬人化影響的更深思考。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）與人類語意理解的關係，特別是在具身認知的背景下。具身認知的支持者認為，LLMs 只依賴文本訓練，缺乏感官經驗的連結，這對人類理解很重要。不過，論文指出人類的認知結合了具身經驗和語言學習，語言在塑造我們對世界的理解中扮演關鍵角色。因此，LLMs 可以反映語言作為語意信息來源的豐富性，並強調語言如何在缺乏直接感官經驗的情況下增強認知能力，這也有助於理解具身認知與人工智慧的互動。 PubMed DOI

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

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在編輯用戶生成內容（UGC）時的意外影響，特別是情感變化。分析氣候變遷推文後發現，LLMs重述的推文通常情感更中立，這可能扭曲依賴UGC的研究結果。為了應對這些偏見，論文提出兩種策略：一是使用預測模型識別原始情感，二是微調LLMs以更好地對齊人類情感。整體而言，研究強調了LLMs對UGC情感的影響，並提供減少偏見的實用方法，確保情感分析的可靠性。 PubMed DOI

這項研究分析了七種大型語言模型（LLMs）在潛在內容分析的有效性，並與人類標註者進行比較。研究涵蓋情感、政治傾向、情感強度和諷刺檢測。結果顯示，無論是人類還是LLMs，在情感和政治分析上表現一致，LLMs的可靠性通常超過人類。不過，人類在情感強度評分上較高，兩者在諷刺檢測上都面臨挑戰。總體來看，LLMs，特別是GPT-4，能有效模仿人類的分析能力，但人類專業知識仍然重要。 PubMed DOI

**重點摘要：** 大型語言模型（LLMs）可以參與以辯論為基礎的社會學實驗，通常比人類更能專注在主題上，進而提升團隊的生產力。不過，人類覺得LLM代理人比較不具說服力，也比較沒有自信，而且這些代理人在辯論時的行為和人類有明顯差異，因此很容易被辨識出是非人類參與者。 PubMed DOI

生成式AI能協助政治說服研究，突破資料限制。實驗發現，AI產生的說服訊息能有效改變受試者態度和投票意向，但個人化或互動式訊息並未特別更有效。雖然AI能影響意見，但對提升對立陣營包容度或減少敵意幫助有限，顯示改變想法不等於減少社會極化。 PubMed DOI

傳統質性研究難以驗證假說，因為文字資料不好量化。TESA這個新方法，利用大型語言模型把假說變成搜尋詞，抓出語意嵌入，再跟文本比對相似度。這樣就能用分數分布來做假說檢驗，解決過去方法偏誤和效率低的問題。 PubMed DOI

這份指南回顧並比較三種心理學構念的向量化方法：用單字清單、問卷和有標記範例。作者指出，若要分析不同文本類型，建議用單字清單；若文本和問卷內容接近，則用問卷；有大量標記資料時，則用標記範例。指南也提醒研究者注意嵌入模型的特性和潛在方法問題。 PubMed DOI