一项新的研究论文提出了一种新颖的方法，通过将大型语言模型视为小组中的个体评分者，来衡量数据有限地区的政治立场。该方法旨在克服现有工具主要在西方政治体系上得到验证的局限性。研究发现，添加轴定义可以提高评分者之间的一致性，在来自不同实验室的九个模型中达到了0.86的Krippendorff alpha系数。该论文还强调，模型之间的分歧可能具有信息量，特别是关于行为者对其国家基本秩序的立场，这表明解释在这些分歧中起着重要作用。 AI
影响 该方法可以实现对资源匮乏地区更准确的政治分析，改善跨文化研究和理解。
排序理由 研究论文，详细介绍了使用LLM衡量政治立场的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Krippendorff's alpha
- The Model as One Rater Among Several: Measuring Political Positions in Data-Sparse Regions with a Language-Model Panel
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