Leveraging Large Language Models in Persuasion Research: Toward a New Quantitative Idiographic Approach

• Project/Area Number: 25K00869
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 10010:Social psychology-related
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 平石 界 慶應義塾大学, 文学部(三田), 教授 (50343108)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池田 功毅 明治学院大学, 経済学部, 研究員 (20709240) ; 齋藤 慈子 上智大学, 総合人間科学部, 准教授 (00415572) ; 児玉 さやか (菅さやか) 慶應義塾大学, 文学部(三田), 准教授 (30584403) ; 山田 祐樹 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (60637700)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2027: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000); Fiscal Year 2026: ¥8,450,000 (Direct Cost: ¥6,500,000、Indirect Cost: ¥1,950,000); Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
• Keywords: 深層学習 / 説得 / 個別的アプローチ / 一般化可能性 / 研究倫理

Outline of Research at the Start

陰謀論に嵌った知人を説得しようとするとき、私たちは、定型的な言葉ではなく、その人の事情に寄り添った、その人のための言葉で説得を試みるだろう。本研究は大規模言語モデル (LLM) によって、そうした人と状況が織りなす個別性を反映した説得研究を、実証面および理論面において前進させることを目的とする。LLM によって個人やトピックに合わせた個別的説得メッセージを自動生成させ、その内容と効果を実験的に検証することで、個別性を反映した説得文の特徴を定量的に明らかにする。加えて、LLMを用いた大規模な説得がもたらす社会的・倫理的問題についても考察する。