Quantitative Sociological Research on the Representation of Social Consciousness in Large Language Models

• Project/Area Number: 25K05475
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 08010:Sociology-related
• Research Institution: Kwansei Gakuin University
• Principal Investigator: 中野 康人 関西学院大学, 社会学部, 教授 (50319927)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2029: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2028: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2027: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 計量テキスト分析 / 社会意識 / 大規模言語モデル

Outline of Research at the Start

大規模言語モデルは、急速に社会に浸透して影響力を持つようになっている生成AIの基盤の一つである。大規模言語モデルは、基本的に大量に収集したテキストデータを学習して作成されているため、モデル作成時に学習データに偏りがある場合、偏った内容の生成物を生み出す危険性がある。そうした生成物を無自覚に利用することは、既存の社会的偏見や偏った意識を増幅させるだけでなく、新たな社会問題を生み出す可能性がある。本研究課題では、大規模言語モデルが生成するテキストをデータとして収集・分析し、そこに含まれる社会意識や感情とその偏り具合を抽出・測定し、その社会的影響を検証する。