A Personality Traits-Driven Conflict Quadrant Diagram by Large Language Models for Personalized Feedback in Group Decision-Making
Notice bibliographique
Résumé
In group decision-making (GDM), the opinions of decision-makers (DMs) are prone to having controversies and conflicts. Identifying individual personality traits can better predict the individual adjustment behavior of DMs in GDM and, therefore, construct the corresponding feedback strategies to guide opinion interaction and consensus building. To do that, large language models (LLMs) are utilized to analyze the individual Big Five personality traits revealed by online text information. Then, a conflict quadrant diagram (CQD) is developed to explore the conflict resolution behaviors manifested by DMs as influenced by their personality traits. Subsequently, a series of interaction rules corresponding to diverse conflict behaviors within the CQD are constructed, and then a personality traits-driven feedback model is proposed to generate personalized recommendation advice for group consensus interaction, with the overarching aim of effectively enhancing the level of group consensus. Finally, a simulation experiment on LLM-based agents is conducted to verify the opinion convergence process, and some sensitivity and comparative analyses are also provided. Overall, this article contributes to the innovative application of LLMs in solving GDM problems by prompt engineering to generate outputs and validate models and carries out in-depth explorations on integrating individual personality traits into the group consensus-building process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».