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computational social science
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大型语言模型标注者在社会科学研究中表现出社会期望偏差
一篇新论文调查了用于计算社会科学的大型语言模型标注者中的社会期望偏差。研究人员发现，三个开源模型（Zephyr、Mistral-Instruct 和 Qwen2.5-Instruct）表现出不同类型的偏差，例如在标记有害内容时存在宽容或过度纠正。研究还表明，常用的提示技术不能有效减轻这些偏差，有时甚至会加剧它们，这凸显了计算社会科学研究中需要更可靠的验证方法。
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LLM文本分析框架使用协变量进行亚组假设生成
研究人员开发了一种新的框架，用于基于LLM的文本分析中的条件假设生成。该方法结合了研究者指定的协变量，以确保发现的语言模式反映特定亚组内的真实差异，而不是混杂因素。该方法通过采用受经济计量学启发的技巧来解决代表性不足的亚组和符号反转等挑战，包括特征-协变量交互和具有逆频率重加权的层内去均值处理。在合成和真实世界数据集上的评估表明，这种协变量感知的生成能够产生更有用的假设。